Elasticsearch：驾驭数据浪潮，利用Java API与Elasticsearch DSL构建智能搜索

于 2025-03-03 21:04:36 发布
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文章标签： elasticsearch 大数据 搜索引擎
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在当今数据驱动的企业环境中，利用Java API与Elasticsearch DSL构建的智能搜索应用扮演着至关重要的角色。它不仅能够高效处理和分析海量数据，还能提供精准、即时的搜索结果，极大地提升了信息检索的效率和准确性。通过灵活运用DSL查询，企业可以实现复杂的搜索需求，支持决策制定。

目录

查询步骤

RestClient查询

准备基础代码

代码示例与解读

叶子查询

全文检索查询

match查询

multi_match查询

精确查询

range查询

term查询

复杂查询

bool查询

排序和分页

查询步骤

之前说过，由于Elasticsearch对外暴露的接口都是Restful风格的接口，因此JavaAPI调用就是在发送Http请求

查询的基本步骤如下：

  1. 创建request对象，这次是搜索，所以是SearchRequest
  2. 准备请求参数，也就是查询DSL对应的JSON参数
  3. 发起请求
  4. 解析响应，响应结果相对复杂，需要逐层解析

事实上，我们必须明白使用Java API 实现DSL的过程是：根据DSL语句拼接条件。

RestClient查询

新建一个ElasticSearchTest测试类

准备基础代码

 private RestHighLevelClient client;

    /**
     * 创建ES客户端
     */
    @BeforeEach
    void setUp() {
        client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://你自己的虚拟机地址:9200")
        ));
    }

    /**
     * 关闭ES客户端
     * @throws IOException
     */
    @AfterEach
    void tearDown() throws IOException {
        if (client != null) {
            client.close();
        }
    }

    /**
     * 测试连接
     */
    @Test
    void testConnection() {
        System.out.println("client = " + client);
    }

代码示例与解读

    /**
     * 测试查询所有
     * @throws IOException
     */
    @Test
    void testMatchAll() throws IOException {
        // 1.创建Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("items");
        // 2.组织请求参数
        request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());
        // 3.发送请求
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.解析响应
        handleResponse(response);
    }

解读：

  1. 第一步，创建SearchRequest对象，指定索引库名
  2. 第二步，利用request.source()构建DSL，DSL中可以包含查询、分页、排序、高亮
  3. 第三步，利用client.search()发送请求，得到响应
  4. 第四步，解析请求

这里关键的API有两个，一个是request.source()，它构建的就是DSL中的完整JSON参数。

另一个是QueryBuilders，其中包含了我们学习过的各种叶子查询、复合查询等。

现在通过解析请求的方法：

    /**
     * 处理响应
     * @param response
     */
    private void handleResponse(SearchResponse response) {
        SearchHits searchHits = response.getHits();
        // 1.获取总条数
        long total = searchHits.getTotalHits().value;
        System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");
        // 2.遍历结果数组
        SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
        for (SearchHit hit : hits) {
            // 3.得到_source，也就是原始json文档
            String source = hit.getSourceAsString();
            // 4.反序列化并打印
            ItemDoc item = JSONUtil.toBean(source, ItemDoc.class);
            System.out.println(item);
        }
    }

叶子查询

全文检索查询

match查询

    /**
     * 测试查询所有
     * @throws IOException
     */
    @Test
    void testMatchAll() throws IOException {
        // 1.创建Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("items");
        // 2.组织请求参数
        request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());
        // 3.发送请求
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.解析响应
        handleResponse(response);
    }

实现效果如下：

multi_match查询

    /**
     * 测试多字段查询
     * @throws IOException
     */
    @Test
    void testMultiMatch() throws IOException {
        // 1.创建Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("items");
        // 2.组织请求参数
        request.source().query(QueryBuilders.multiMatchQuery("Apple", "name", "category"));
        // 3.发送请求
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.解析响应
        handleResponse(response);
    }

实现效果如下：（即必须name和category中都带有“Apple”）

精确查询

range查询

    /**
     * 测试范围查询
     * @throws IOException
     */
    @Test
    void testRange() throws IOException {
        // 1.创建Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("items");
        // 2.组织请求参数
        request.source().query(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(100000).lte(300000));
        // 3.发送请求
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.解析响应
        handleResponse(response);

实现效果如下：

term查询

    /**
     * 测试精确查询
     * @throws IOException
     */
    @Test
    void testTerm() throws IOException {
        // 1.创建Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("items");
        // 2.组织请求参数
        request.source().query(QueryBuilders.termQuery("brand", "Huawei"));
        // 3.发送请求
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.解析响应
        handleResponse(response);
    }

实现效果如下：

复杂查询

bool查询

    /**
     * 测试复杂条件查询
     * @throws IOException
     */
    @Test
    void testSearch() throws IOException {
        // 1.创建Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("items");
        // 2.组织请求参数
        request.source().query(
                QueryBuilders.boolQuery()
                        .must(QueryBuilders.matchQuery("name", "手机"))
                        .filter(QueryBuilders.termQuery("brand", "Huawei"))
                        .filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").lt(1000000))
        );
        // 3.发送请求
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.解析响应
        handleResponse(response);
    }

实现效果如下：

排序和分页

    /**
     * 分页和排序
     * @throws IOException
     */
    @Test
    void testPageAndSort() throws IOException {
        int pageNo = 1, pageSize = 5;

        // 1.创建Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("items");
        // 2.组织请求参数
        // 2.1.搜索条件参数
        request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("name", "电脑"));
        // 2.2.排序参数
        request.source().
                sort("sold", SortOrder.DESC).
                sort("price", SortOrder.ASC);
        // 2.3.分页参数
        request.source().from((pageNo - 1) * pageSize).size(pageSize);
        // 3.发送请求
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.解析响应
        handleResponse(response);
    }

实现效果如下：（name中包含“电脑”，现役sold降序排序，sold相同，以price升序排序，展示第一页，展示五条）

高亮

    /**
     * 高亮
     * @throws IOException
     */
    @Test
    void testHighlight() throws IOException {
        // 1.创建Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("items");
        // 2.组织请求参数
        // 2.1.query条件
        request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("name", "手机"));
        // 2.2.高亮条件
        request.source().highlighter(
                SearchSourceBuilder.highlight()
                        .field("name")
                        .preTags("<em>")
                        .postTags("</em>")
        );
        // 3.发送请求
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.解析响应
        handleHighResponse(response);
    }

    /**
     * 处理高亮响应
     * @param response
     */

    private void handleHighResponse(SearchResponse response) {
        SearchHits searchHits = response.getHits();
        // 1.获取总条数
        long total = searchHits.getTotalHits().value;
        System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");
        // 2.遍历结果数组
        SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
        for (SearchHit hit : hits) {
            // 3.得到_source，也就是原始json文档
            String source = hit.getSourceAsString();
            // 4.反序列化
            ItemDoc item = JSONUtil.toBean(source, ItemDoc.class);
            // 5.获取高亮结果
            Map<String, HighlightField> hfs = hit.getHighlightFields();
            if (CollUtil.isNotEmpty(hfs)) {
                // 5.1.有高亮结果，获取name的高亮结果
                HighlightField hf = hfs.get("name");
                if (hf != null) {
                    // 5.2.获取第一个高亮结果片段，就是商品名称的高亮值
                    String hfName = hf.getFragments()[0].string();
                    item.setName(hfName);
                }
            }
            System.out.println(item);
        }
    }

实现效果如下：

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