Elastic Search(es) spring ElasticsearchTemplate查询

最新推荐文章于 2024-10-29 16:38:36 发布
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分类专栏： elasticsearch(ES)
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1. 单个字段多个值查询termsQuery

 termsQuery 是完全匹配(es建库的时候一定设置该字段为 not_analysis)
一次search时，限定sku字段=sku1或者sku2或者为"" 

特别强调一下 空字符串"" 也是可以完全匹配的

代码如下

termsQuery("sku", “sku1”,"sku2“,”“);

2.完全匹配（使用term）

最重要的是在建立库的时候，一定要设置成not_analysis, 目的是让导入ES的数据不用分词，不然使用term也不能完全匹配。

ElasticSearch：性能优化 searchTemplate查询模板
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09-17 1101
搜索场景 有些时候，对于一些搜索刚入门的同学来说，提升 ElasticSearch 的搜索性能以及如何应对各种场景下的复杂搜索来采用最合适的 DSL,，无疑是非常苦难的。而且对于公司来说，最重要的是如何能够快速的产生业务价值，所以一般差不多点的公司都会有专门的 搜索优化团队来出模板，业务同学只要调用特定的客户端便可以。 ElasticSearch 为了提升专业性，专门提供了一种查询API，也就是接下来要介绍的 searchTemplate。 SearchTemplate SearchTemplate 是一个
Elasticsearch之Template详解_elasticsearchtemplate(1)
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09-21 1249
} } put _template/template_test { “index_patterns”:[“template*”], “order”:1, “settings”:{ “number_of_shards”:1, “number_of_replicas”:3 }, “mappings”:{ “date_detection”:false, “numeric_detection”:true } } put template_index2 get template_index2 { “template_
Elasticsearch Search Template 搜索模板
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10-29 787
有时候我们需要改变默认的定界符{{ }}，那么就可以使用{{= =}}的方式自定义定界符。定界符被定义为了<% %>，这样原先{{key}}的使用方式就变成了<%key%>。就重新把定界符改回了{{ }}。更多语法详情请查阅官方文档。使用 search template 可以对搜索进行有效的解耦，即应用程序只需要关注搜索参数与返回结果，而不用关注具体使用的 DSL 查询语句，到底使用哪种 DSL 则由搜索模板进行单独管理。
ElasticSearch 实战：查询Search Template（模板查询）
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04-03 1087
使用Elasticsearch的Search Template可以将查询逻辑封装为可复用的模板，通过传递参数来执行查询，简化查询构造、提高代码复用性。模板支持变量、条件逻辑、循环等复杂结构，适用于各种查询场景。根据需要，模板可以存储在Elasticsearch中供多次使用，也可以在查询时动态生成。合理利用Search Template，可以极大地提高Elasticsearch查询的灵活性、可维护性和执行效率。
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09-11 821
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POST _scripts/kibana-flight { "script": { "lang": "mustache", "source": { "_source": [ "Dest","DestRegion" ], "size": 20, "query": { "multi_match": { "query": "{{q}}", "fields": ["Dest",...
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SpringBoot整合Spring Data Elasticsearch的过程详解
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lm324114的专栏
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一次查询多个字段，每个字段对应一个值。如查询条件属性plan_id、sku_id，值分别为：11、121、json请求格式如下。
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  ElasticsearchTemplate是Springboot为我们自动装载的Elasticsearch模板，使用该模板，基本可以满足我们的搜索需求！   案例背景介绍：用户输入一个关键词：“历史”，要求同时在索引库中“name”、“author”、&quot;category&quot;三个字段进行搜索。 package com.yuedu.service; import com.yuedu.dao.Boo...
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0. 引言 之前有同学实际生产中遇到了一个问题，题目本身不涉及生产环境上的问题，纯粹的DSL，但是因为是实际数据，因此数据量上会大很多，也增加了排错的难度。下面我们具体看下这个问题，让大家具体体会下实际生产的问题与训练题之间的区别在哪儿。 申明：该分享已得到该同学的授权，数据也已经过脱敏 1. 题目 问题：需要针对商品数据进行查询，要求查询skus.wareSkuAttrList.wareAttrValue，原数据如下，其组合有6kg,L、9,M、9,XL，但是查询时将9,L的组合也查询出来了，要求找到查询
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在工作中，ES，遇到了一个字段多个值的查询情况。可以用should 和 terms。其中minimum_should_match 表示最小匹配项数量. 可以参考这篇文章：elasticsearch查询api：terms query 下面是尝试：在kibana中运行 terms： { "query": { "terms": { "subopt": [ ...
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gxl0805的专栏
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JavaClient 查询ES QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.termQuery("字段","term值"); SearchResponse response = client.prepareSearch("索引名称") .setTypes("type名称") .setSearchTyp
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小工匠
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文章目录概述数据源 概述 继续跟中华石杉老师学习ES，第三篇 课程地址： https://www.roncoo.com/view/55 数据源
了Elasticsearch Repositories与ElasticsearchTemplate
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<think>好的，我现在需要回答用户关于Elasticsearch Repositories和ElasticsearchTemplate的使用场景及功能对比的问题。首先，我应该回顾一下用户提供的引用内容，看看有没有相关的信息可以利用。 用户给出的引用中，引用[1]提到了DemoRepository接口继承了ElasticsearchRepository，这可能涉及Repositories的使用方式。引用[5]提到了在application.yml中配置Elasticsearch的相关设置，包括cluster-nodes和cluster-name，这可能与ElasticsearchTemplate的配置有关。而引用[2]讨论了Elasticsearch与MySQL的对比，虽然不直接相关，但可能帮助理解Elasticsearch的结构。 接下来，我需要回忆Spring Data Elasticsearch中的这两个组件。Elasticsearch Repositories是基于Spring Data的repository抽象，通过定义接口来自动生成查询方法，类似于JPA的repository。而ElasticsearchTemplate则提供了更底层的操作，允许直接使用Elasticsearch的API，适合复杂查询和自定义操作。 功能对比方面，Repositories适合标准的CRUD操作，通过方法名自动生成查询，开发速度快。而ElasticsearchTemplate适合需要自定义查询逻辑的情况，比如复杂的聚合、脚本执行等。使用场景上，如果项目需要快速开发，遵循领域驱动设计，Repositories更合适；如果需要高度定制化的查询或处理复杂的数据操作，ElasticsearchTemplate更合适。 需要确保回答结构清晰，分点说明差异，并引用用户提供的资料。例如，引用[1]中的DemoRepository示例可以说明Repositories的使用，而引用[5]中的配置可能与Template的初始化有关。同时，要指出版本差异可能带来的影响，如引用[3]提到的版本信息，可能影响两者的可用性和功能。 最后，生成相关问题时要围绕两者的选择、版本兼容性、性能比较以及组合使用等方面，帮助用户进一步探索。</think>### Elasticsearch Repositories vs ElasticsearchTemplate 功能对比 #### 1. **核心定位差异** - **Elasticsearch Repositories** 基于Spring Data的Repository抽象层实现，通过接口声明自动生成基础CRUD操作和查询方法（如`findByFieldName`），遵循约定优于配置原则。适用于**标准化操作**和**快速开发**场景[^1][^5]。 ```java // 示例：声明式查询方法 public interface UserRepository extends ElasticsearchRepository<User, String> { List<User> findByAgeGreaterThan(int age); } ``` - **ElasticsearchTemplate** 提供底层API操作入口（如`queryForPage`、`index`），支持完全自定义DSL查询、复杂聚合和脚本操作。适用于**复杂业务逻辑**和**细粒度控制**场景[^4][^5]。 ```java // 示例：自定义查询 QueryBuilder query = QueryBuilders.matchQuery("name", "John"); SearchHits<User> hits = elasticsearchTemplate.search( new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(query).build(), User.class ); ``` --- #### 2. **功能特性对比** | **维度** | **Elasticsearch Repositories** | **ElasticsearchTemplate** | |----------------------|---------------------------------------------------------|---------------------------------------------------| | **查询生成方式** | 通过方法名自动生成查询 | 需手动编写QueryBuilder或JSON DSL | | **事务支持** | 依赖Spring事务管理 | 需显式控制操作序列 | | **灵活性** | 受限（仅支持简单条件组合） | 高（支持所有ES原生API） | | **性能优化** | 自动分页/批处理 | 需手动实现滚动查询（Scroll API）[^3] | | **版本兼容性** | 强依赖Spring Data版本（如3.x与ES 6.x兼容）[^3] | 兼容性更宽（直接操作REST Client） | --- #### 3. **典型使用场景** - **优先选择Repositories的场景** - 需要快速实现基础CRUD功能 - 使用领域驱动设计（DDD）模型 - 查询条件简单且可预测（如等值匹配、范围查询）[^2] - **优先选择ElasticsearchTemplate的场景** - 需要多索引联合查询或跨集群搜索 - 使用自定义评分模型（Function Score Query） - 执行Pipeline Aggregation等复杂聚合操作 - 需要直接操作低版本Transport Client（旧系统迁移）[^5] --- #### 4. **混合使用建议** 实际项目中常采用**组合模式**： ```java @Service public class UserService { @Autowired private UserRepository userRepository; // 标准操作 @Autowired private ElasticsearchTemplate template; // 复杂操作 public List<User> findInactiveUsers() { BoolQueryBuilder query = QueryBuilders.boolQuery() .must(QueryBuilders.rangeQuery("lastLogin").lt("now-30d")) .must(QueryBuilders.termQuery("status", "registered")); return template.queryForList(new NativeSearchQuery(query), User.class); } } ```
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