elasticsearch 实战
文章目录
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- 项目介绍
- 导入项目
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- Elasticsearch Java API 查询文档
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- 快速入门
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- 发起查询请求
- 解析响应
- 完整代码
- match查询
- 精确查询
- 布尔查询
- 排序、分页
- 高亮
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- 高亮请求构建
- 高亮结果解析
项目介绍
本项目是一个由spring boot 3.0.2在gradle 8.4和java 21的环境下搭建的elasticsearch项目demo，这个项目是基于新版的Elasticsearch Java API 制作的，符合最新的框架要求，由于是运用了Elasticsearch新版的java jar包，所以在查询的时候使用了大量的Stream流式编程和闭包，亦可以作为流式编程的巩固。
导入项目
项目可以使用文章绑定的资源，或者去底部的GitHub地址下载
Elasticsearch Java API 查询文档
快速入门
我们以match_all查询为例
发起查询请求
代码解读：
上面的代码使用了流式编程的思想，首先选择用search表示是选择查询模式，然后用index决定搜索的索引库，然后用query构建查询索引,然后选择查询模式matchAll。
es中的查询语句
GET hotel/_search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
解析响应
elasticsearch返回的结果是一个JSON字符串，结构包含：
hits：命中的结果total：总条数，其中的value是具体的总条数值max_score：所有结果中得分最高的文档的相关性算分hits：搜索结果的文档数组，其中的每个文档都是一个json对象source：文档中的原始数据，也是json转化成实体类的对象
因此，我们解析响应结果，就是逐层解析JSON字符串，流程如下：
HitsMetadata：通过response.hits()获取，就是JSON中的最外层的hits，代表命中的结果HitsMetadata.total().value()：获取总条数信息SearchHits#getHits()：获取SearchHit数组，也就是文档数组
完整代码
完整代码如下：
@Test
void testMatchAll() throws IOException {
//进行查询
SearchResponse<HotelDoc> response = esClient.search(s -> s
.index("hotel")
.query(q -> q
.matchAll(m->m)),
HotelDoc.class
);
handleResponse(response);
}
private void handleResponse( SearchResponse<HotelDoc> response) {
HitsMetadata<HotelDoc> searchHits = response.hits();
// 4.1.总条数
long total = searchHits.total().value();
System.out.println("总条数：" + total);
// 4.2.获取文档数组
List<Hit<HotelDoc>> hits = searchHits.hits();
// 4.3.遍历
hits.forEach(i->{
// 4.4 自动序列化
HotelDoc hotelDoc = i.source();
// 4.6.处理高亮结果
// 1）获取高亮字段和高亮数据的map
Map<String, List<String>> map = i.highlight();
if (map!=null){
// 2）根据字段名，获取高亮结果
List<String> name = map.get("name");
if (name!=null){
// 3）获取高亮结果字符串数组中的第1个元素
String hName= name.get(0);
// 4）把高亮结果放到HotelDoc中
hotelDoc.setName(hName);
}
}
System.out.println(hotelDoc);
// System.out.println(i.highlight());
});
}
match查询
全文检索的match和multi_match查询与match_all的API基本一致。差别是查询条件，也就是query的部分。
因此，Java代码上的差异主要是request.source().query()中的参数了。同样是利用QueryBuilders提供的方法：
而结果解析代码则完全一致，可以抽取并共享。
完整代码如下：
@Test
void testMatch() throws IOException {
SearchResponse<HotelDoc> response = esClient.search(i->i
.index("hotel")
.query(q->q.match(t->t
.field("all")//设置请求字段
.query("如家")//设置请求参数
)),
HotelDoc.class
);
handleResponse(response);
}
精确查询
精确查询主要是两者：
- term：词条精确匹配
- range：范围查询
与之前的查询相比，差异同样在查询条件，其它都一样。
es语句
GET /hotel/_search
{
"query": {
"match": {
"all": "如家"
}
}
}
查询条件构造的API如下：
SearchResponse<HotelDoc> response = esClient.search(s -> s
.index("hotel")
.query(q->q.
term(t->t
.field("city")
.value("上海"))),
布尔查询
布尔查询是用must、must_not、filter等方式组合其它查询，代码示例如下：
es语句
GET /hotel/_search
{
"query": {
"match": {
"all": "如家"
}
}
}
完整代码如下：
@Test
void testMatch() throws IOException {
SearchResponse<HotelDoc> response = esClient.search(i->i
.index("hotel")
.query(q->q.match(t->t
.field("all")//设置请求字段
.query("如家")//设置请求参数
)),
HotelDoc.class
);
handleResponse(response);
}
排序、分页
es语句
GET hotel/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"from": 0,
"size": 5,
"sort": [
{
"price": {
"order": "desc"
}
}
]
}
完整代码示例：
@Test
void testPageAndSort() throws IOException {
// 页码，每页大小
int page = 1, size = 5;
// 1.准备Request
SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
// 2.准备DSL
// 2.1.query
request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());
// 2.2.排序 sort
request.source().sort("price", SortOrder.ASC);
// 2.3.分页 from、size
request.source().from((page - 1) * size).size(5);
// 3.发送请求
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
// 4.解析响应
handleResponse(response);
}
高亮
高亮的代码与之前代码差异较大，有两点：
- 查询的DSL：其中除了查询条件，还需要添加高亮条件，同样是与query同级。
- 结果解析：结果除了要解析_source文档数据，还要解析高亮结果
高亮请求构建
es语句
GET /hotel/_search
{
"query": {
"match": {
"all": "如家"
}
},
"highlight": {
"fields": {"name": {"require_field_match": "false"}}
}
}
上述代码省略了查询条件部分，但是大家不要忘了：高亮查询必须使用全文检索查询，并且要有搜索关键字，将来才可以对关键字高亮。
完整代码如下：
@Test
void testHighlight() throws IOException {
SearchResponse<HotelDoc> response = esClient.search(s->s
.index("hotel")
.query(q->q.match(t->t
.field("all")//设置请求字段
.query("如家")//设置请求参数
))
.highlight(h->h
.fields("name",f->f.requireFieldMatch(false))),
HotelDoc.class
);
handleResponse(response);
}
高亮结果解析
高亮的结果与查询的文档结果默认是分离的，并不在一起。
代码解读：
- 第一步：从结果中获取source。hit.getSourceAsString()，这部分是非高亮结果，json字符串。还需要反序列为HotelDoc对象
- 第二步：获取高亮结果。hit.getHighlightFields()，返回值是一个Map，key是高亮字段名称，值是HighlightField对象，代表高亮值
- 第三步：从map中根据高亮字段名称，获取高亮字段值对象HighlightField
- 第四步：从HighlightField中获取Fragments，并且转为字符串。这部分就是真正的高亮字符串了
- 第五步：用高亮的结果替换HotelDoc中的非高亮结果
完整代码如下：
private void handleResponse(SearchResponse response) {
// 4.解析响应
SearchHits searchHits = response.getHits();
// 4.1.获取总条数
long total = searchHits.getTotalHits().value;
System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");
// 4.2.文档数组
SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
// 4.3.遍历
for (SearchHit hit : hits) {
// 获取文档source
String json = hit.getSourceAsString();
// 反序列化
HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
// 获取高亮结果
Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
if (!CollectionUtils.isEmpty(highlightFields)) {
// 根据字段名获取高亮结果
HighlightField highlightField = highlightFields.get("name");
if (highlightField != null) {
// 获取高亮值
String name = highlightField.getFragments()[0].string();
// 覆盖非高亮结果
hotelDoc.setName(name);
}
}
System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);
}
}