1. 分词查询操作
创建索引：
PUT /movies/_doc/1
{
"name":"The film, filmed in 2021 & tells the story of children"
}按分词搜索：
GET /movies/_search
{
"query": {
"match": {"name": "story"}
}
}
通过单个词，可以搜索匹配到结果， 采用analyze查看分词信息：
GET /movies/_analyze
{
"field": "name",
"text": "The film, filmed in 2021 & tells the story of children"
}analyze分词处理流程：
分词器的使用：
如果搜索关键词为tell是没有任何结果， 这个时候需要采用英文分词器。
#重新创建索引
PUT /movies
{
"settings":{
"index":{
"number_of_shards": 1,
"number_of_replicas": 0
}
},
"mappings": {
"properties": {
"name":{"type":"text", "analyzer": "english"}
}
}
}重新插入数据， 采用关键词tell搜索， 可以找到对应的结果：
"hits" : {
"total" : {
"value" : 1,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 0.2876821,
"hits" : [
{
"_index" : "movies",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_score" : 0.2876821,
"_source" : {
"name" : "The film, filmed in 2021 & tells the story of children"
}
}
]
}通过英文分词器， 会进行词干转化。比如一个单词tells，实际词干为tell， 都可以进行搜索匹配。
2. 配置TMDB开源电影数据
TMDB是开源的电影网站数据， 里面累积数据较多，比较规范化，便于ES的研究和学习。
- 下载tmdb数据
导入工程
ESConfig的连接配置类：
@Bean public TransportClient getClient(){ TransportClient transportClient = null; try { Settings settings = Settings.builder().build(); transportClient = new PreBuiltTransportClient(settings); // ES的连接配置信息, 默认transport传输端口为9300，不是9200 TransportAddress firstAddress = new TransportAddress(InetAddress.getByName("10.10.20.28"),Integer.parseInt("9300")); transportClient.addTransportAddress(firstAddress); }catch (Exception e){ e.printStackTrace(); } return transportClient; }ESController提供导入接口：
@RequestMapping("/importdata") @ResponseBody public ResponseEntity importdata() throws IOException { ... // 索引结构配置信息， 索引名称要配置正确 bulkRequest.add(new IndexRequest("movies", "_doc", String.valueOf(lineId-1)).source(XContentType.JSON, "title", records[17], "tagline",records[16], "release_date",date, "popularity",records[8], "cast",cast, "overview",records[7])); ... }通过kibana创建索引结构
PUT /movies { "settings": { "number_of_shards": 1, "number_of_replicas": 0 }, "mappings": { "properties": { "title": { "type": "text", "analyzer": "english" }, "tagline": { "type": "text", "analyzer": "english" }, "release_date": { "type": "date", "format": "8yyyy/MM/dd||yyyy/M/dd||yyyy/MM/d||yyyy/M/d" }, "popularity": { "type": "double" }, "cast": { "type": "object", "properties": { "character": { "type": "text", "analyzer": "standard" }, "name": { "type": "text", "analyzer": "standard" } } }, "overview": { "type": "text", "analyzer": "english" } } } }- 导入数据
调用接口： http://127.0.0.1:8080/es/importdata
会读取csv文件， 自动导入数据。
- 查看导入结果
通过kibana后台，查看导入的数据：
搜索查询
搜索title为heart的关键字
GET /movies/_search { "query":{ "match":{"title":"heart"} } }能够根据english分词器进行搜索匹配返回所有相关的结果， 每个结果都会有对应的_score评分，关键字出现频率越高， 或占比越高， 则得分越高，优先排在前面。
3. 搜索匹配进阶
or匹配
GET /movies/_search { "query": { "match": { "title": "heart from" } } }match搜索实质上就是or关系， 分为heart 和from两个关键词进行or关系搜索。
or的最小词匹配控制
GET /movies/_search { "query":{ "match":{ "title": { "query": "good hearts sea", "operator": "or", "minimum_should_match": 2 } } } }这里minimum_should_match设定为2， 只要出现good hearts 和 hearts sea，都会展示出来。
and匹配
GET /movies/_search { "query":{ "match":{ "title": { "query": "heart sea", "operator": "and" } } } }通过operator属性来标识对应的操作。这个时候搜索出来的title会包含heart和sea两个关键字。
短语查询
如果想直接搜索某个短语， 比如：The Good Heart， 可以采用match_phrase
GET /movies/_search { "query":{ "match_phrase":{"title":"The Good Heart"} } }会做整个短语的完整匹配， 不会再进行拆分匹配。
多字段查询
如果想对多个字段同时查询， 可以采用multi_match方式。
GET /movies/_search { "query":{ "multi_match":{ "query": "good hearts sea", "fields": ["title", "overview"] } } }查询title和overview两个属性， 都包含“good hearts sea”的记录， 相比一个属性title的查询， 多出更多的记录。
4. Query String查询
可以采用更简便的方式，直接使用AND、OR和NOT操作。
GET /movie/_search
{
"query":{
"query_string":{
"fields":["title"],
"query":"heart AND sea"
}
}
}查出title当中既包含heart又包含sea的数据。
GET /movie/_search
{
"query":{
"query_string":{
"fields":["title"],
"query":"heart OR sea"
}
}
}查出title当中包含heart或sea的数据。
GET /movie/_search
{
"query":{
"query_string":{
"fields":["title"],
"query":"heart NOT sea"
}
}
}查出title当中包含heart但不包含sea的数据。
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