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《ElasticSearch6.x实战教程》之简单搜索、Java客户端(上)

《ElasticSearch6.x实战教程》之简单搜索、Java客户端(上)

第五章-简单搜索

众里寻他千百度

搜索是ES的核心,本节讲解一些基本的简单的搜索。

掌握ES搜索查询的RESTful的API犹如掌握关系型数据库的SQL语句,尽管Java客户端API为我们不需要我们去实际编写RESTful的API,但在生产环境中,免不了在线上执行查询语句做数据统计供产品经理等使用。

数据准备

首先创建一个名为user的Index,并创建一个student的Type,Mapping映射一共有如下几个字段:

  1. 创建名为user的Index PUT http://localhost:9200/user
  2. 创建名为student的Type,且指定字段name和address的分词器为ik_smart
    POST http://localhost:9200/user/student/_mapping
    {
     "properties":{
         "name":{
             "type":"text",
             "analyzer":"ik_smart"
         },
         "age":{
             "type":"short"
         }
     }
    }

经过上一章分词的学习我们把text类型都指定为ik_smart分词器。

插入以下数据。

POST localhost:9200/user/student
{
    "name":"kevin",
    "age":25
}
POST localhost:9200/user/student
{
    "name":"kangkang",
    "age":26
}
POST localhost:9200/user/student
{
    "name":"mike",
    "age":22
}
POST localhost:9200/user/student
{
    "name":"kevin2",
    "age":25
}
POST localhost:9200/user/student
{
    "name":"kevin yu",
    "age":21
}

按查询条件数量维度

无条件搜索

GET http://localhost:9200/user/student/_search?pretty

查看索引user的student类型数据,得到刚刚插入的数据返回:

单条件搜索

ES查询主要分为term精确搜索、match模糊搜索。

term精确搜索

我们用term搜索name为“kevin”的数据。

POST http://localhost:9200/user/student/_search?pretty
{
    "query":{
        "term":{
            "name":"kevin"
        }
    }
}

既然term是精确搜索,按照非关系型数据库的理解来讲就等同于=,那么搜索结果也应该只包含1条数据。然而出乎意料的是,搜索结果出现了两条数据:name=”kevin”和name=”keivin yu”,这看起来似乎是进行的模糊搜索,但又没有搜索出name=”kevin2″的数据。我们先继续观察match的搜索结果。

match模糊搜索

同样,搜索name为“kevin”的数据。

POST http://localhost:9200/user/student/_search?pretty
{
    "query":{
        "match":{
            "name":"kevin"
        }
    }
}

match的搜索结果竟然仍然是两条数据:name=”kevin”和name=”keivin yu”。同样,name=”kevin2″也没有出现在搜索结果中。

原因在于termmatch的精确和模糊针对的是搜索词而言,term搜索不会将搜索词进行分词后再搜索,而match则会将搜索词进行分词后再搜索。例如,我们对name=”kevin yu”进行搜索,由于term搜索不会对搜索词进行搜索,所以它进行检索的是”kevin yu”这个整体,而match搜索则会对搜索词进行分词搜索,所以它进行检索的是包含”kevin”和”yu”的数据。而name字段是text类型,且它是按照ik_smart进行分词,就算是”kevin yu”这条数据由于被分词后变成了”kevin”和”yu”,所以term搜索不到任何结果。

如果一定要用term搜索name=”kevin yu”,结果出现”kevin yu”,办法就是在定义映射Mapping时就为该字段设置一个keyword类型。

为了下文的顺利进行,删除DELETE http:localhost:9200/user/student重新按照开头创建索引以及插入数据吧。唯一需要修改的是在定义映射Mapping时,name字段修改为如下所示:

{
    "properties":{
          "name":{
              "type":"text",
              "analyzer":"ik_smart",
              "fields":{
                  "keyword":{
                      "type":"keyword",
            "ignore_abore":256
                  }
              }
          },
    "age":{
        "type":integer
    }
    }
}

待我们重新创建好索引并插入数据后,此时再按照term搜索name=”kevin yu”。

POST http://localhost:9200/user/student/_search
{
    "query":{
        "term":{
            "name.keyword":"kevin yu"
        }
    }
}

返回一条name=”kevin yu”的数据。按照match搜索同样出现name=”kevin yu”,因为name.keyword无论如何都不会再分词。

在已经建立索引且定义好映射Mapping的情况下,如果直接修改name字段,此时能修改成功,但是却无法进行查询,这与ES底层实现有关,如果一定要修改要么是新增字段,要么是重建索引。

所以,与其说match是模糊搜索,倒不如说它是分词搜索,因为它会将搜索关键字分词;与其将term称之为模糊搜索,倒不如称之为不分词搜索,因为它不会将搜索关键字分词。

match查询还有很多更为高级的查询方式:match_phrase短语查询,match_phrase_prefix短语匹配查询,multi_match多字段查询等。将在复杂搜索一章中详细介绍。

类似like的模糊搜索

wildcard通配符查询。

POST http://localhost:9200/user/student/_search?pretty
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "name": "*kevin*"
    }
  }
}

ES返回结果包括name=”kevin”,name=”kevin2″,name=”kevin yu”。

fuzzy更智能的模糊搜索

fuzzy也是一个模糊查询,它看起来更加”智能“。它类似于搜狗输入法中允许语法错误,但仍能搜出你想要的结果。例如,我们查询name等于”kevin“的文档时,不小心输成了”kevon“,它仍然能查询出结构。

POST http://localhost:9200/user/student/_search?pretty
{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "name": "kevin"
    }
  }
}

ES返回结果包括name=”kevin”,name=”kevin yu”。

多条件搜索

上文介绍了单个条件下的简单搜索,并且介绍了相关的精确和模糊搜索(分词与不分词)。这部分将介绍多个条件下的简单搜索。

当搜索需要多个条件时,条件与条件之间的关系有”与“,”或“,“非”,正如非关系型数据库中的”and“,”or“,“not”。

在ES中表示”与“关系的是关键字must,表示”或“关系的是关键字should,还有表示表示”非“的关键字must_not

mustshouldmust_not在ES中称为bool查询。当有多个查询条件进行组合查询时,此时需要上述关键字配合上文提到的termmatch等。

  1. 精确查询(term,搜索关键字不分词)name=”kevin”age=”25″的学生。
POST http://localhost:9200/user/student/_search?pretty
{
    "query":{
        "bool":{
            "must":[{
                "term":{
                    "name.keyword":"kevin"
                }
            },{
                "term":{
                    "age":25
                }
            }]
        }
    }
}

返回name=”kevin”且age=”25″的数据。

  1. 精确查询(term,搜索关键字不分词)name=”kevin”age=”21″的学生。
POST http://localhost:9200/user/student/_search?pretty
{
    "query":{
        "bool":{
            "should":[{
                "term":{
                    "name.keyword":"kevin"
                }
            },{
                "term":{
                    "age":21
                }
            }]
        }
    }
}

返回name=”kevin”,age=25和name=”kevin yu”,age=21的数据

  1. 精确查询(term,搜索关键字不分词)name!=”kevin”age=”25″的学生。
POST http://localhost:9200/user/student/_search?pretty
{
    "query":{
        "bool":{
            "must":[{
                "term":{
                    "age":25
                }
            }],
            "must_not":[{
                "term":{
                    "name.keyword":"kevin"
                }
            }]
        }
    }
}

返回name=”kevin2″的数据。

如果查询条件中同时包含mustshouldmust_not,那么它们三者是”且”的关系

多条件查询中查询逻辑(mustshouldmust_not)与查询精度(termmatch)配合能组合成非常丰富的查询条件。

按等值、范围查询维度

上文中讲到了精确查询、模糊查询,已经”且”,”或”,”非”的查询。基本上都是在做等值查询,实际查询中还包括,范围(大于小于)查询(range)、存在查询(exists)、~不存在查询(missing

范围查询

范围查询关键字range,它包括大于gt、大于等于gte、小于lt、小于等于lte

  1. 查询age>25的学生。
POST http://localhost:9200/user/student/_search?pretty
{
    "query":{
        "range":{
            "age":{
                "gt":25
            }
        }
    }
}

返回name=”kangkang”的数据。

  1. 查询age >= 21且age < 26的学生。
POST http://localhost:9200/user/search/_search?pretty
{
    "query":{
        "range":{
            "age":{
                "gte":21,
                "lt":25
            }
        }
    }
}

查询age >= 21 且 age < 26且name=”kevin”的学生

POST http://localhost:9200/user/search/_search?pretty
{
    "query":{
        "bool":{
            "must":[{
                "term":{
                    "name":"kevin"
                }
            },{
                "range":{
                    "age":{
                        "gte":21,
                        "lt":25
                    }
                }
            }]
        }
    }
}

存在查询

存在查询意为查询是否存在某个字段。

查询存在name字段的数据。

POST http://localhost:9200/user/student/_search?pretty
{
    "query":{
        "exists":{
            "field":"name"
        }   
    }
}

不存在查询

不存在查询顾名思义查询不存在某个字段的数据。在以前ES有missing表示查询不存在的字段,后来的版本中由于must notexists可以组合成missing,故去掉了missing

查询不存在name字段的数据。

POST http://localhost:9200/user/student/_search?pretty
{
    "query":{
        "bool":{
            "must_not":{
                "exists":{
                    "field":"name"
                }
            }
        }   
    }
}

分页搜索

谈到ES的分页永远都绕不开深分页的问题。但在本章中暂时避开这个问题,只说明在ES中如何进行分页查询。

ES分页查询包含fromsize关键字,from表示起始值,size表示一次查询的数量。

  1. 查询数据的总数
POST http://localhost:9200/user/student/_search?pretty

返回文档总数。

  1. 分页(一页包含1条数据)模糊查询(match,搜索关键字不分词)name=”kevin”
POST http://localhost:9200/user/student/_search?pretty
{
    "query":{
        "match":{
            "name":"kevin"
        }
    },
    "from":0,
    "size":1
}

结合文档总数即可返回简单的分页查询。

分页查询中往往我们也需要对数据进行排序返回,MySQL中使用order by关键字,ES中使用sort关键字指定排序字段以及降序升序。

  1. 分页(一页包含1条数据)查询age >= 21且age <=26的学生,按年龄降序排列。
POST http://localhost:9200/user/student/_search?pretty
{
    "query":{
        "range":{
            "age":{
                "gte":21,
                "lte":26
            }
        }
    },
    "from":0,
    "size":1,
    "sort":{
        "age":{
            "order":"desc"
        }
    }
}

ES默认升序排列,如果不指定排序字段的排序),则sort字段可直接写为"sort":"age"

第六章-Java客户端(上)

ES提供了多种方式使用Java客户端:

  • TransportClient,通过Socket方式连接ES集群,传输会对Java进行序列化
  • RestClient,通过HTTP方式请求ES集群

目前常用的是TransportClient方式连接ES服务。但ES官方表示,在未来TransportClient会被永久移除,只保留RestClient方式。

同样,Spring Boot官方也提供了操作ES的方式Spring Data ElasticSearch。本章节将首先介绍基于Spring Boot所构建的工程通过Spring Data ElasticSearch操作ES,再介绍同样是基于Spring Boot所构建的工程,但使用ES提供的TransportClient操作ES。

Spring Data ElasticSearch

本节完整代码(配合源码使用更香):https://github.com/yu-linfeng/elasticsearch6.x_tutorial/tree/master/code/spring-data-elasticsearch

使用Spring Data ElasticSearch后,你会发现一切变得如此简单。就连连接ES服务的类都不需要写,只需要配置一条ES服务在哪儿的信息就能开箱即用

作为简单的API和简单搜索两章节的启下部分,本节示例仍然是基于上一章节的示例

通过IDEA创建Spring Boot工程,并且在创建过程中选择Spring Data ElasticSearch,主要步骤如下图所示:

第一步,创建工程,选择Spring Initializr

第二步,选择SpringBoot的依赖NoSQL -> Spring Data ElasticSearch

idea-springboot-es

创建好Spring Data ElasticSearch的Spring Boot工程后,按照ES惯例是定义Index以及Type和Mapping。在Spring Data ElasticSearch中定义Index、Type以及Mapping非常简单。ES文档数据实质上对应的是一个数据结构,也就是在Spring Data ElasticSearch要我们把ES中的文档数据模型与Java对象映射关联。

定义StudentPO对象,对象中定义Index以及Type,Mapping映射我们引入外部json文件(json格式的Mapping就是在简单搜索一章中定义的Mapping数据)。

package com.coderbuff.es.easy.domain;

import lombok.Getter;
import lombok.Setter;
import lombok.ToString;
import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Field;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.FieldType;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Mapping;

import java.io.Serializable;

/**
 * ES mapping映射对应的PO
 * Created by OKevin on 2019-06-26 22:52
 */
@Getter
@Setter
@ToString
@Document(indexName = "user", type = "student")
@Mapping(mappingPath = "student_mapping.json")
public class StudentPO implements Serializable {

    private String id;

    /**
     * 姓名
     */
    private String name;

    /**
     * 年龄
     */
    private Integer age;
}

Spring Data ElasticSearch为我们屏蔽了操作ES太多的细节,以至于真的就是开箱即用,它操作ES主要是通过ElasticsearchRepository接口,我们在定义自己具体业务时,只需要继承它,扩展自己的方法。

package com.coderbuff.es.easy.dao;

import com.coderbuff.es.easy.domain.StudentPO;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;
import org.springframework.stereotype.Repository;

/**
 * Created by OKevin on 2019-06-26 23:45
 */
@Repository
public interface StudentRepository extends ElasticsearchRepository<StudentPO, String> {
}

ElasticsearchTemplate可以说是Spring Data ElasticSearch最为重要的一个类,它对ES的Java API进行了封装,创建索引等都离不开它。在Spring中要使用它,必然是要先注入,也就是实例化一个bean。而Spring Data ElasticSearch早为我们做好了一切,只需要在application.properties中定义spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=127.0.0.1:9300,就可大功告成(网上有人的教程还在使用applicationContext.xml定义一个bean,事实证明,受到了Spring多年的“毒害”,Spring Boot远比我们想象的智能)。

单元测试创建Index、Type以及定义Mapping。

package com.coderbuff.es;

import com.coderbuff.es.easy.domain.StudentPO;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchTemplate;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class SpringDataElasticsearchApplicationTests {

    @Autowired
    private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;

    /**
     * 测试创建Index,type和Mapping定义
     */
    @Test
    public void createIndex() {
        elasticsearchTemplate.createIndex(StudentPO.class);
        elasticsearchTemplate.putMapping(StudentPO.class);
    }
}

使用GET http://localhost:9200/user请求命令,可看到通过Spring Data ElasticSearch创建的索引。

索引创建完成后,接下来就是定义操作student文档数据的接口。在StudentService接口的实现中,通过组合StudentRepository类对ES进行操作。StudentRepository类继承了ElasticsearchRepository接口,这个接口的实现已经为我们提供了基本的数据操作,保存、修改、删除只是一句代码的事。就算查询、分页也为我们提供好了builder类。”最难”的实际上不是实现这些方法,而是如何构造查询参数SearchQuery。创建SearchQuery实例,有两种方式:

  1. 构建NativeSearchQueryBuilder类,通过链式调用构造查询参数。
  2. 构建NativeSearchQuery类,通过构造方法传入查询参数。

这里以”不分页range范围和term查询age>=21且age<26且name=kevin”为例。

SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
                .withQuery(QueryBuilders.boolQuery()
                        .must(QueryBuilders.rangeQuery("age").gte(21).lt(26))
                        .must(QueryBuilders.termQuery("name", "kevin"))).build();

搜索条件的构造一定要对ES的查询结构有比较清晰的认识,如果是在了解了简单的API简单搜索两章的前提下,学习如何构造多加练习一定能掌握。这里就不一一验证前面章节的示例,一定要配合代码使用练习(https://github.com/yu-linfeng/elasticsearch6.x_tutorial/tree/master/code/spring-data-elasticsearch)

原文地址https://www.cnblogs.com/yulinfeng/p/11219786.html

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