<think>首先，用户的问题是关于
Elasticsearch Java
API客户端的模糊查询和返回查询的示例。用户提到了“模糊查询”和“返回查询”，但我需要澄清“返回查询”可能指的是什么。在
Elasticsearch中，常见的查询类型包括模糊查询（fuzzy query），但“返回查询”可能是一个误译或特定术语。回顾上下文，用户引用了几个引用：
- 引用[1]：关于QueryBuilders用于生成查询对象。
- 引用[2]：Java中调用
Elasticsearch的模糊查询
API示例。
- 引用[3]：
Elasticsearch Java
Api Client中DSL语句的查询方法汇总。
用户特别提到“模糊查询和返回查询”，但引用[3]提到了“地理形状数据查询”，这可能不直接相关。用户说：“我想用户想要获取关于
Elasticsearch Java
API客户端的查询示例，特别是模糊查询和返回查询的
使用方法。” 所以，“返回查询”可能是个错误；或许是“范围查询”（range query）或其他。在
Elasticsearch中，常见查询包括模糊查询、范围查询等。用户引用了模糊查询的示例，所以我会专注于模糊查询。假设“返回查询”可能是“范围查询”的笔误，或者用户指的是返回结果的处理。我会基于模糊查询提供示例，并可能包括范围查询作为补充。
关键点：用户要求
使用Elasticsearch Java
API client。
Elasticsearch有多个Java客户端：旧的高层REST客户端（High Level Rest Client, HLRC）和新的官方Java
API客户端（
Elasticsearch Java
API Client），后者是基于新客户端的。用户引用了“
Elasticsearch Java
Api Client”，所以我会
使用新的官方客户端。
在引用中，提到“
Elasticsearch Java
Api Client”，这可能指的是新客户端。引用[3]说：“
Elasticsearch Java
Api Client中DSL语句的查询方法汇总”，所以我会
使用新客户端的示例。
系统指令要求：
- 所有行内数学表达式用$...$格式，但这个问题不涉及数学，所以可能不需要。
- 独立公式用$$...$$格式，但这里没有公式。
- LaTeX语法正确。
-
使用中文回答。
- 生成相关问题。
- 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如[^1]。
- 回答结构清晰，逐步解决问题。
- 保证真实可靠：基于
Elasticsearch文档。
用户真正的需求是
Elasticsearch Java
API客户端的模糊查询示例。可能还包括其他查询类型如范围查询，如果“返回查询”是误译。
结构化回答：
1. **介绍**：简要解释模糊查询。
2. **示例代码**：提供模糊查询的Java代码示例，
使用新
Elasticsearch Java
API客户端。
3. **解释**：解释代码。
4. **其他查询**：如果相关，包括范围查询示例。
5. **生成相关问题**：在末尾添加相关问题。
引用处理：用户提供了引用[1]、[2]、[3]，但它们是站内引用，我需要自然地引用它们。用户说“上述引用仅供参考”，所以我应该在回答中引用它们，如果适用。
例如：
- 引用[2]是关于模糊查询的Java示例。
- 引用[1]关于QueryBuilders，但新客户端不
使用QueryBuilders；新客户端
使用不同的DSL构建方式。
新
Elasticsearch Java
API客户端（从7.17+）
使用一个流畅的DSL构建器，而不是QueryBuilders。QueryBuilders是旧客户端的。
所以，在回答中，我会
使用新客户端的风格。
示例模糊查询：
- 模糊查询允许匹配拼写错误或变体。
代码示例：
```java
import co.elastic.clients.
elasticsearch.
ElasticsearchClient;
import co.elastic.clients.
elasticsearch.core.SearchRequest;
import co.elastic.clients.
elasticsearch.core.SearchResponse;
import co.elastic.clients.
elasticsearch.core.search.Hit;
import co.elastic.clients.json.jackson.JacksonJsonpMapper;
import co.elastic.clients.transport.
ElasticsearchTransport;
import co.elastic.clients.transport.rest_client.RestClientTransport;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.
elasticsearch.client.RestClient;
import java.io.IOException;
public class FuzzyQueryExample {
public static void main(String[] args) throws IOException {
// 创建客户端
RestClient restClient = RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200)).build();
ElasticsearchTransport transport = new RestClientTransport(restClient, new JacksonJsonpMapper());
ElasticsearchClient client = new
ElasticsearchClient(transport);
// 构建模糊查询
SearchRequest request = SearchRequest.of(s -> s
.index("your_index") // 替换为你的索引名
.query(q -> q
.fuzzy(f -> f
.field("title") // 字段名
.value("Elastisearch") // 查询词，允许模糊匹配
.fuzziness("AUTO") // 模糊度设置
)
)
);
// 执行查询
SearchResponse<Object> response = client.search(request, Object.class);
// 处理结果
for (Hit<Object> hit : response.hits().hits()) {
System.out.println(hit.source());
}
// 关闭客户端
transport.close();
restClient.close();
}
}
```
解释代码：
-
使用ElasticsearchClient构建查询。
- 模糊查询通过.fuzzy()方法设置。
- field指定字段，value指定查询词。
- fuzziness设置模糊级别，如"AUTO"。
对于“返回查询”，如果用户指的是范围查询，我可以添加一个示例。
范围查询示例：
```java
SearchRequest rangeRequest = SearchRequest.of(s -> s
.index("your_index")
.query(q -> q
.range(r -> r
.field("price") // 字段名
.gte(JsonData.of(10)) // 大于等于10
.lte(JsonData.of(100)) // 小于等于100
)
)
);
```
在回答中，自然地引用提供的引用。例如，引用[2]提到了模糊查询的参数，我可以在解释时引用。
生成相关问题：在末尾添加3-5个相关问题。
回答结构：
1. 介绍模糊查询。
2. 提供模糊查询示例代码。
3. 解释代码。
4. 如果需要，添加范围查询示例。
5. 总结。
6. 添加相关问题。
使用中文。</think>###
Elasticsearch Java
API 客户端模糊查询和范围查询示例
根据您的需求，我将
使用 Elasticsearch 的官方 Java
API 客户端（基于最新版本，如 8.x）提供模糊查询（Fuzzy Query）和范围查询（Range Query）的完整示例。模糊查询用于处理拼写错误或近似匹配（如查询 "Elastisearch" 时匹配 "
Elasticsearch"），而范围查询用于基于数值或日期范围过滤结果（如查询价格在 10 到 100 之间的文档）。这些查询基于
Elasticsearch 的 DSL（Domain Specific Language）构建，确保高效性和准确性[^2][^3]。
以下示例
使用 Maven 依赖管理。请确保在您的 `pom.xml` 中添加以下依赖（以
Elasticsearch Java
API 客户端 8.13.0 为例）：
```xml
<dependencies>
<dependency>
<groupId>co.elastic.clients</groupId>
<artifactId>
elasticsearch-java</artifactId>
<version>8.13.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-databind</artifactId>
<version>2.17.1</version> <!--
使用兼容版本 -->
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.
elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>
elasticsearch-rest-client</artifactId>
<version>8.13.0</version>
</dependency>
</dependencies>
```
### 1. 模糊查询示例
模糊查询允许匹配近似词项，适用于处理用户输入中的拼写错误。例如，在 "title" 字段中查询 "Elastisearch" 时，可以匹配 "
Elasticsearch"。以下是一个完整的 Java 代码示例：
```java
import co.elastic.clients.
elasticsearch.
ElasticsearchClient;
import co.elastic.clients.
elasticsearch.core.SearchRequest;
import co.elastic.clients.
elasticsearch.core.SearchResponse;
import co.elastic.clients.
elasticsearch.core.search.Hit;
import co.elastic.clients.json.jackson.JacksonJsonpMapper;
import co.elastic.clients.transport.
ElasticsearchTransport;
import co.elastic.clients.transport.rest_client.RestClientTransport;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.
elasticsearch.client.RestClient;
import java.io.IOException;
public class FuzzyQueryExample {
public static void main(String[] args) throws IOException {
// 1. 创建
Elasticsearch 客户端连接（假设本地运行在 9200 端口）
RestClient restClient = RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200)).build();
ElasticsearchTransport transport = new RestClientTransport(restClient, new JacksonJsonpMapper());
ElasticsearchClient client = new
ElasticsearchClient(transport);
// 2. 构建模糊查询请求
SearchRequest request = SearchRequest.of(s -> s
.index("products") // 替换为您的索引名，如 "products"
.query(q -> q
.fuzzy(f -> f
.field("title") // 查询字段名，如 "title"
.value("Elastisearch") // 查询词，允许模糊匹配（如拼写错误）
.fuzziness("AUTO") // 模糊度设置：AUTO 自动计算允许的编辑距离
.maxExpansions(50) // 可选：最大扩展词项数，默认 50
)
)
.size(10) // 返回结果数量
);
// 3. 执行查询并处理结果
SearchResponse<Object> response = client.search(request, Object.class);
System.out.println("模糊查询结果数: " + response.hits().total().value());
for (Hit<Object> hit : response.hits().hits()) {
System.out.println("文档 ID: " + hit.id() + ", 内容: " + hit.source());
}
// 4. 关闭客户端资源
transport.close();
restClient.close();
}
}
```
**代码解释：**
- **模糊查询参数**：
- `field("title")`: 指定查询字段（如引用[2]所述，字段名需与索引映射一致）。
- `value("Elastisearch")`: 查询词，支持模糊匹配（例如，匹配 "
Elasticsearch"）。
- `fuzziness("AUTO")`: 设置模糊级别（AUTO 根据词长自动调整编辑距离；也可指定数字如 "2" 表示允许最多 2 个字符差异）。
- `maxExpansions(50)`: 可选参数，限制扩展的词项数量，避免性能开销[^2]。
- **执行流程**：客户端连接
Elasticsearch 后，构建查询 DSL，执行并遍历结果。此方法利用了
Elasticsearch 的倒排索引，高效处理近似匹配[^1][^2]。
- **典型
应用场景**：搜索建议、用户输入容错处理（如电商商品搜索）。
### 2. 范围查询示例
如果 "返回查询" 指的是范围查询（Range Query），它用于基于数值、日期或其他可排序字段的范围过滤。例如，查询 "price" 字段在 10 到 100 之间的文档。以下是完整代码示例：
```java
import co.elastic.clients.
elasticsearch.
ElasticsearchClient;
import co.elastic.clients.
elasticsearch.core.SearchRequest;
import co.elastic.clients.
elasticsearch.core.SearchResponse;
import co.elastic.clients.
elasticsearch.core.search.Hit;
import co.elastic.clients.json.JsonData;
import co.elastic.clients.json.jackson.JacksonJsonpMapper;
import co.elastic.clients.transport.
ElasticsearchTransport;
import co.elastic.clients.transport.rest_client.RestClientTransport;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.
elasticsearch.client.RestClient;
import java.io.IOException;
public class RangeQueryExample {
public static void main(String[] args) throws IOException {
// 1. 创建客户端（同上）
RestClient restClient = RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200)).build();
ElasticsearchTransport transport = new RestClientTransport(restClient, new JacksonJsonpMapper());
ElasticsearchClient client = new
ElasticsearchClient(transport);
// 2. 构建范围查询请求
SearchRequest request = SearchRequest.of(s -> s
.index("products") // 替换为您的索引名
.query(q -> q
.range(r -> r
.field("price") // 字段名，如 "price" 或 "date"
.gte(JsonData.of(10)) // 大于等于 10
.lte(JsonData.of(100)) // 小于等于 100
// 其他选项：.gt()（大于）、.lt()（小于）、.format("yyyy-MM-dd")（日期格式）
)
)
.size(10)
);
// 3. 执行查询并处理结果
SearchResponse<Object> response = client.search(request, Object.class);
System.out.println("范围查询结果数: " + response.hits().total().value());
for (Hit<Object> hit : response.hits().hits()) {
System.out.println("文档 ID: " + hit.id() + ", 内容: " + hit.source());
}
// 4. 关闭资源
transport.close();
restClient.close();
}
}
```
**代码解释：**
- **范围查询参数**：
- `field("price")`: 指定范围字段（需为数值、日期等可排序类型）。
- `gte(JsonData.of(10))` 和 `lte(JsonData.of(100))`: 定义范围边界（gte: 大于等于, lte: 小于等于）。日期范围可
使用 `.gte(JsonData.of("2023-01-01"))`。
- 支持链式调用，如 `.gt().lt()` 用于开区间[^1][^3]。
- **性能优势**：
Elasticsearch 使用 BKD 树索引高效处理范围查询，适合大数据集过滤[^3]。
- **典型
应用场景**：价格筛选、时间范围日志查询。
### 关键注意事项
1. **客户端配置**：确保
Elasticsearch 服务运行（默认 `localhost:9200`）。生产环境中，
使用 HTTPS 和认证（如
API 密钥）。
2. **错误处理**：添加 try-catch 块处理 `IOException`（如网络错误）。
3. **性能优化**：
- 模糊查询中，设置 `fuzziness` 为 "AUTO" 或小数值以避免过度模糊。
- 范围查询中，对数值字段
使用 `keyword` 类型映射可提升效率[^3]。
4. **结果处理**：`hit.source()` 返回文档原始 JSON；您可定义 POJO 类（如 `Product.class`）替代 `Object.class` 进行类型化反序列化。
这些示例基于
Elasticsearch 官方文档和最佳实践，确保真实可靠。模糊查询通过容忍字符差异提升搜索召回率，而范围查询则强化了数据过滤能力[^1][^2][^3]。
本文介绍如何利用Elasticsearch的模糊查询功能替代数据库中的LIKE查询，以减轻系统负载并提高查询效率。通过实例演示了如何配置查询条件及解析查询结果。
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