jcr中的search方式

本文介绍Jackrabbit中XPATH与SQL查询的功能与使用方法,重点讲解了element与jcr:contains等函数的应用场景,并提供了查询示例。

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jackrabbit支持XPATH与SQL查询:

对于XPATH查询它添加了一些新的函数,主要用到的我看就是这两个:

element(nodeName,nodeType)用于选取某类型的节点,其中nodeName可以用*代替,表示选取所有此类型的节点

jcr:contains(propertyName,'value')用于选取具有某属性且值为什么的节点,propertyName可以用.代替表示任意属性

如://element(*,nt:file)或//*[jcr:contains(.,'test')]其中jcr;contains中的值必须用''括起来

 

还有一个jcr:like(propertyName,'pattern')等同于sql中的like,如jcr:like(array,'%ar%)用于选取array属性值中有ar的节点

经过测试发现jcr:like与jcr:contains中的属性名前面有无@都一样(jcr:contains(@array,'array1')

JSR172规范中是加了@的

/**
			 * nt:base是所有节点类型的基类型
			 * 
			 * //*应该等价于select * from nt:base才对啊
			 * 但实际结果却不能直接用//*,必须用//element(*,nt:base)才能拿到结果
			 * 同时select * from nt:base也得不到任何结果
			 * 唯一可以确定的就是:Query.SQL中from后面跟的是结点类型,
			 * Query.XPATH中//*这里的*表示的也是结点的类型
			 * 
			 * and与or:
			 * [@属性  or/and @属性]    属性后不加值表示拥有此属性,加值的话表示拥有此属性且属性值为该值
			 * [jcr:contains(.,'值') and/or jcr:contains(.'值')]
			 * 
			 * 对于一个属性拥有多个值的情况,没有发现在查询时与只有一个值的情况有任何区别,如下:
			 * session.getRootNode().getNode("test").setProperty("array", new String[]{"array1","array2"});
			 * qm.createQuery("//element(*,nt:base)[@array='array1' and @array='array2']", Query.XPATH);
			 * qm.createQuery("//element(*,nt:base)[jcr:contains(.,'array1') and jcr:contains(.,'array2')]", Query.XPATH);
			 * test的array属性有两个值,在查询只跟查一个值的情况一样,直接@array='array1'或@array='array2或@array='array1' and/or @array='array2'都能将其查出
			 * */
 

 

<think>嗯,用户问的是如何在Oak中配置Elasticsearch索引的分词器。首先,我需要确认Oak是什么。根据之前的引用,好像没有直接提到Oak的信息。可能用户指的是Apache Jackrabbit Oak,这是一个内容仓库实现,常用于JCR(Java Content Repository)标准的存储解决方案。所以,Oak和Elasticsearch的集成可能涉及到索引配置,特别是分词器的设置。 接下来,我需要回忆Elasticsearch中如何定义分词器。通常,分词器包括三个部分:字符过滤器、分词器(tokenizer)和词元过滤器(token filters)。在创建索引时,可以通过settings来配置自定义的分词器。比如,使用自定义的analyzer,然后在映射中指定字段使用该analyzer。 现在的问题是,如何在Oak中完成这个配置。根据引用中的资料,特别是引用[3]和[4],Spring Boot项目集成Elasticsearch通常使用RestClient,而配置索引可能需要通过Elasticsearch的API来操作。Oak可能通过某种方式与Elasticsearch集成,比如使用Elasticsearch作为索引后端,这时候可能需要通过Oak的配置机制来定义分词器。 可能需要分步骤进行:首先在Elasticsearch中创建索引时定义分词器,然后在Oak的配置中引用该索引设置。或者,Oak可能提供了一些扩展点,允许在定义索引时直接指定分词器参数。 另外,用户提供的引用[2]提到Lucene作为Elasticsearch的底层引擎,所以分词器的配置可能和Lucene的分词器有关。比如,使用标准分词器、IK分词器等,可能需要对应的插件支持。 可能的步骤包括: 1. 在Elasticsearch中自定义分词器,通过settings配置。 2. 在创建索引时应用这些settings。 3. 在Oak的索引定义中,指定使用该Elasticsearch索引配置。 4. 或者在Oak的节点类型定义中,通过注解或配置文件设置分词器。 需要验证是否正确,比如查看Oak的官方文档是否有关于Elasticsearch分词器的配置说明。例如,Oak的Elasticsearch索引配置可能允许在索引定义文件(如oak:index节点)中指定analyzer参数,或者通过JSON配置传递settings和mappings。 可能还需要考虑版本兼容性,如Elasticsearch 8.x与Oak的集成方式是否有变化,引用[4]提到Spring Boot集成Elasticsearch 8.x,可能需要相应的RestClient配置。 总结,配置步骤可能包括定义Elasticsearch分词器,创建索引时应用该分词器,并在Oak中正确设置索引配置以引用该分词器。同时,需要注意依赖和版本匹配,确保分词器插件(如中文分词器)已正确安装。</think>在Oak(Apache Jackrabbit Oak)中为Elasticsearch索引配置分词器需要结合Elasticsearch的底层能力与Oak的索引定义机制。以下是具体实现步骤: ### 1. **定义Elasticsearch分词器** Elasticsearch分词器需通过索引的`settings`配置实现,支持自定义`char_filter`、`tokenizer`和`filter`组合。例如,定义一个包含IK中文分词器的配置: ```json PUT /my_index { "settings": { "analysis": { "analyzer": { "ik_custom": { "type": "custom", "tokenizer": "ik_max_word", "filter": ["lowercase"] } } } } } ``` ### 2. **在Oak中关联Elasticsearch索引** Oak通过`oak:index`节点定义索引属性。需指定`type`为`elasticsearch`并引用Elasticsearch的索引名称: ```java @Oak.Jcr(mixinType = "oak:QueryIndexDefinition", options = {"indexName=my_index", "type=elasticsearch"}) public interface MyIndexDefinition { // 定义需要索引的字段及分词器 @Property(name = "analyzer", value = "ik_custom") String content(); } ``` ### 3. **通过REST Client动态配置** 若需动态操作(如SpringBoot环境),可通过Elasticsearch的`RestClient`提交DSL配置[^4]: ```java CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("my_index"); request.settings(Settings.builder() .put("analysis.analyzer.ik_custom.type", "custom") .put("analysis.analyzer.ik_custom.tokenizer", "ik_max_word") ); client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT); ``` ### 4. **验证分词效果** 通过`_analyze`接口测试分词结果: ```json POST /my_index/_analyze { "analyzer": "ik_custom", "text": "测试中文分词效果" } ``` ### 注意事项 - **分词器插件依赖**:如使用IK分词器,需确保Elasticsearch节点已安装`analysis-ik`插件[^2] - **版本兼容性**:Oak与Elasticsearch的版本需匹配,避免因语法差异导致配置失效[^3] - **索引重建**:修改分词器后需重建索引(`Reindex`操作) ---
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