1 HTTP操作
1.1 索引操作
1.1.1创建索引
put请求 ： http:// 127.0.0.1:9200/shopping
1.1.2 查看所有索引
get请求： http:// 127.0.0.1:9200/_cat/indices?v
| 表头 | 含义 |
|---|---|
| health | 当前服务器健康状态：green(集群完整) yellow(单点正常、集群不完整) red(单点不正常) |
| status | 索引打开、关闭状态 |
| index | 索引名 |
| uuid | 索引统一编号 |
| pri | 主分片数量 |
| rep | 副本数量 |
| docs.count | 可用文档数量 |
| docs.deleted | 文档删除状态（逻辑删除） |
| store.size | 主分片和副分片整体占空间大小 |
| pri.store.size | 主分片占空间大小 |
1.1.3 查看单个索引
get请求： http://127.0.0.1:9200/shopping
1.1.4 删除索引
delete请求： http://127.0.0.1:9200/shopping
1.2 文档操作
1.2.1 创建文档
post请求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc
请求体：
{
"title":"小米手机","category":"小米",
"images":"http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg",
"price":3999.00
}
上面的数据创建后， 由于没有指定数据唯一性标识（ID）， 默认情况下， ES 服务器会随机 生成一个。
如果想要自定义唯一性标识，需要在创建时指定：http:// 127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1
1.2.2 查看文档
get请求： http:// 127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1
返回结果：
{
"_index" 【索引】 : "shopping",
"_type" 【文档类型】 : "_doc",
"_id": "1",
"_version": 2,
"_seq_no": 2,
"_primary_term": 2,
"found" 【查询结果】 : true, # true 表示查找到， false 表示未查找到
"_source" 【文档源信息】 : {
"title": "华为手机",
"category": "华为",
"images": "http://www.gulixueyuan.com/hw.jpg",
"price": 4999.00
}
}
1.2.3 修改文档
post请求： http:// 127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1
请求体：
{
"title":"华为手机",
"category":"华为",
"images":"http://www.gulixueyuan.com/hw.jpg",
"price":4999.00
}
修改成功后响应：
{
"_index": "shopping",
"_type": "_doc",
"_id": "1",
"_version" 【版本】 : 2,
"result" 【结果】 : "updated", # updated 表示数据被更新
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 2,
"_primary_term": 2
}
1.2.4 修改字段
post请求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_update/1
请求体：
{
"doc": {
"price":3000.00
}
}
1.2.5 删除文档
delete请求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1
删除成功响应：
{
"_index": "shopping",
"_type": "_doc",
"_id": "1",
"_version" 【版本】 : 4, #对数据的操作，都会更新版本
"result" 【结果】 : "deleted", # deleted 表示数据被标记为删除
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 4,
"_primary_term": 2
}
如果删除一个不存在的文档,返回结果：
{
"_index": "shopping",
"_type": "_doc",
"_id": "1",
"_version": 1,
"result" 【结果】 : "not_found", # not_found 表示未查找到
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no":
"_primary_term": 2
}
1.2.6 条件删除文档
一般删除数据都是根据文档的唯一性标识进行删除，实际操作时，也可以根据条件对多条数 据进行删除
post请求： http://127.0.0.1:9200/shopping/_delete_by_query
请求体：
{
"query":{
"match":{
"price":4000.00
}
}
}
删除成功后响应结果：
{
"took"【耗时】 : 175,
"timed_out"【是否超时】 : false,
"total"【总数】 : 2,
"deleted"【删除数量】 : 2,
"batches": 1,
"version_conflicts": 0,
"noops": 0,
"retries": {
"bulk": 0,
"search": 0
},
"throttled_millis": 0,
"requests_per_second": -1.0,
"throttled_until_millis": 0,
"failures": []
}
1.3 映射操作
创建数据库表需要设置字段名称，类型， 长度， 约束等； 索引库也一样，需要知道这个类型 下有哪些字段， 每个字段有哪些约束信息，这就叫做映射(mapping)。
1.3.1 创建映射
put请求： http://127.0.0.1:9200/student/_mapping
请求体：
{
"properties": {
"name":{
"type": "text",
"index": true
},
"sex":{
"type": "text",
"index": false
},
"age":{
"type": "long",
"index": false
}
}
}
映射数据说明：
- 字段名： 任意填写， 下面指定许多属性， 例如：
title 、subtitle 、images 、price - type： 类型， Elasticsearch 中支持的数据类型非常丰富，说几个关键的：
- String 类型，又分两种
- text：可分词
- keyword：不可分词，数据会作为完整字段进行匹配
- Numerical：数值类型，分两类
- 基本数据类型：
long 、integer、short 、byte 、double、float 、half_float - 浮点数的高精度类型：
scaled_float
- 基本数据类型：
- Date： 日期类
- Array：数组类型
- Object：对象
- String 类型，又分两种
- index：是否索引，默认为 true ，也就是说你不进行任何配置，所有字段都会被索引。
- true：字段会被索引，则可以用来进行搜索
- false：字段不会被索引， 不能用来搜索
- store：是否将数据进行独立存储，默认为 false
原始的文本会存储在_source 里面， 默认情况下其他提取出来的字段都不是独立存储 的，是从_source 里面提取出来的。当然你也可以独立的存储某个字段， 只要设置 “store”: true 即可， 获取独立存储的字段要比从_source 中解析快得多，但是也会占用 更多的空间，所以要根据实际业务需求来设置。
- analyzer：分词器， 这里的 ik_max_word 即使用 ik 分词器
1.3.2 查看映射
get请求：http://127.0.0.1:9200/student/_mapping
1.3.3 索引映射关联
put请求：http:// 127.0.0.1:9200/student1
{
"settings": {
},
"mappings": {
"properties": {
"name":{
"type": "text",
"index": true
},
"sex":{
"type": "text",
"index": false
},
"age":{
"type": "long",
"index": false
}
}
}
}
1.3.4 高级查询
1）查询所有文档
get请求：http:// 127.0.0.1:9200/student/_search
{
"query": {
"match_all": {
}
}
}
query：这里的 query 代表一个查询对象，里面可以有不同的查询属性match_all：查询类型，例如： match_all(代表查询所有)， match，term ， range 等等- {查询条件}：查询条件会根据类型的不同，写法也有差异
返回结果：
{
"took 【查询花费时间，单位毫秒】 " : 1116,
"timed_out 【是否超时】 " : false,
"_shards 【分片信息】 " : {
"total 【总数】 " : 1,
"successful 【成功】 " : 1,
"skipped 【忽略】 " : 0,
"failed 【失败】 " : 0
},
"hits 【搜索命中结果】 " : {
"total" 【搜索条件匹配的文档总数】 : {
"value" 【总命中计数的值】 : 3,
"relation" 【计数规则】 : "eq" # eq 表示计数准确， gte 表示计数不准确
},
"max_score 【匹配度分值】 " : 1.0,
"hits 【命中结果集合】 " : [
......
}
]
}
}
2)匹配查询
match 匹配类型查询，会把查询条件进行分词， 然后进行查询， 多个词条之间是 or 的关系
get请求：http:// 127.0.0.1:9200/student/_search
请求体：
{
"query": {
"match": {
"name":"zhangsan"
}
}
}
3) 字段匹配查询
multi_match 与 match 类似，不同的是它可以在多个字段中查询。
get请求：http:// 127.0.0.1:9200/student/_search
请求体：
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "zhangsan",
"fields": ["name","nickname"]
}
}
4) 关键字精确查询
term 查询，精确的关键词匹配查询， 不对查询条件进行分词。
get请求：http:// 127.0.0.1:9200/student/_search
{
"query": {
"term": {
"name": {
"value": "zhangsan"
}
}
}
}
5) 多关键字精确查询
terms 查询和 term 查询一样，但它允许你指定多值进行匹配。
GET 请求 ：http:// 127.0.0.1:9200/student/_search
{
"query": {
"terms": {
"name": ["zhangsan","lisi"]
}
}
}
6) 指定查询字段
默认情况下，Elasticsearch 在搜索的结果中，会把文档中保存在_source 的所有字段都返回。 如果我们只想获取其中的部分字段， 我们可以添加_source 的过滤.
GET 请求 ：http:// 127.0.0.1:9200/student/_search
{
"_source": ["name","nickname"],
"query": {
"terms": {
"nickname": ["zhangsan"]
}
}
}
7)过滤字段
我们也可以通过：
- includes：来指定想要显示的字段
- excludes：来指定不想要显示的字段
GET 请求 ：http:// 127.0.0.1:9200/student/_search
{
"_source": {
"includes": ["name","nickname"]
},
"query": {
"terms": {
"nickname": ["zhangsan"]
}
}
}
8)组合查询
bool 把各种其它查询通过must（必须 ）、 must_not（必须不）、 should（应该）的方 式进行组合
GET 请求 ：http:// 127.0.0.1:9200/student/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"name": "zhangsan"
}
}
],
"must_not": [
{
"match": {
"age": "40"
}
}
],
"should": [
{
"match": {
"sex": "男"
}
}
]
}
}
9) 范围查询
range 查询找出那些落在指定区间内的数字或者时间。 range 查询允许以下字符
| 操作符 | 说明 |
|---|---|
| gt | 大于> |
| gte | 大于等于>= |
| lt | 小于< |
| lte | 小于等于<= |
get请求 ：http:// 127.0.0.1:9200/student/_search
{
"query": {
"range": {
"age": {
"gte": 30,
"lte": 35
}
}
}
}
10) 模糊查询
返回包含与搜索字词相似的字词的文档。
为了找到相似的术语，fuzzy 查询会在指定的编辑距离内创建一组搜索词的所有可能的变体 或扩展。然后查询返回每个扩展的完全匹配。
GET 请求 ：http:// 127.0.0.1:9200/student/_search
{
"query": {
"fuzzy": {
"title": {
"value": "zhangsan",
"fuzziness": 2
}
}
}
}
11) 单字段排序
sort 可以让我们按照不同的字段进行排序， 并且通过 order 指定排序的方式。 desc 降序， asc 升序。
GET 请求 ：http:// 127.0.0.1:9200/student/_search
{
"query": {
"match": {
"name":"zhangsan"
}
},
"sort": [{
"age": {
"order":"desc"
}
}]
}
12) 多字段排序
假定我们想要结合使用 age 和 _score 进行查询， 并且匹配的结果首先按照年龄排序，然后 按照相关性得分排序
GET 请求 ：http:// 127.0.0.1:9200/student/_search
{
"query": {
"match_all": {
}
},
"sort": [
{
"age": {
"order": "desc"
}
},
{
"_score":{
"order": "desc"
}
}
]
}
13) 高亮查询
Elasticsearch 可以对查询内容中的关键字部分， 进行标签和样式(高亮)的设置。 在使用 match 查询的同时，加上一个 highlight 属性：
- pre_tags：前置标签
- post_tags：后置标签
- fields：需要高亮的字段
- title：这里声明 title 字段需要高亮，后面可以为这个字段设置特有配置， 也可以空
GET 请求 ：http:// 127.0.0.1:9200/student/_search
{
"query": {
"match": {
"name": "zhangsan"
}
},
"highlight": {
"pre_tags": "<font color='red'>",
"post_tags": "</font>",
"fields": {
"name": {
}
}
}
}
14）分页查询
from：当前页的起始索引，默认从 0 开始。 from = (pageNum - 1) * size
size：每页显示多少条
GET请求 ：http:// 127.0.0.1:9200/student/_search
{
"query": {
"match_all": {
}
},
"sort": [
{
"age": {
"order": "desc"
}
}
],
"from": 0,
"size": 2
}
15) 聚合查询
聚合允许使用者对 es 文档进行统计分析， 类似与关系型数据库中的 group by，当然还有很 多其他的聚合， 例如取最大值、平均值等等。
- 对某个字段取最大值 max
{
"aggs":{
"max_age":{
"max":{
"field":"age"}
}
},
"size":0
}
- 对某个字段求和 sum
{
"aggs":{
"sum_age":{
"sum":{
"field":"age"}
}
},
"size":0
}
- 对某个字段取平均值 avg
{
"aggs":{
"avg_age":{
"avg":{
"field":"age"}
}
},
"size":0
}
- 对某个字段的值进行去重之后再取总数
{
"aggs":{
"distinct_age":{
"cardinality":{
"field":"age"}
}
},
"size":0
}
- State 聚合
stats聚合， 对某个字段一次性返回count，max，min，avg和sum五个指标
{
"aggs":{
"stats_age":{
"stats":{
"field":"age"}
}
},
"size":0
}
16) 桶聚合查询
桶聚和相当于 sql 中的 group by 语句
- 聚合，分组统计
{
"aggs":{
"age_groupby":{
"terms":{
"field":"age"}
}
},
"size":0
}
- 在 terms 分组下再进行聚合
{
"aggs":{
"age_groupby":{
"terms":{
"field":"age"}
}
},
"size":0
}
2. Java API操作
Elasticsearch 软件是由 Java 语言开发的，所以也可以通过 Java API 的方式对 Elasticsearch 服务进行访问
2.1 创建 Maven 项
修改 pom 文件， 增加 Maven 依赖关系
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch</groupId>
<artifactId>elasticsearch</artifactId>
<version>7.8.0</version>
</dependency>
<!-- elasticsearch 的客户端 -->
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
<version>7.8.0</version>
</dependency>
<!-- elasticsearch 依赖 2.x 的 log4j -->
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-api</artifactId>
<version>2.8.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-core</artifactId>
<version>2.8.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-databind</artifactId>
<version>2.9.9</version>
</dependency>
<!-- junit 单元测试 -->
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.12</version>
</dependency>
</dependencies>
2.1.1 客户端对象
创建 com.atguigu.es.test.Elasticsearch01_Client 类，代码中创建 Elasticsearch 客户端对象
// 创建客户端对象
RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http"))
);
...
// 关闭客户端连接
client.close();
2.1.2 索引操作
ES 服务器正常启动后， 可以通过 Java API 客户端对象对 ES 索引进行操作
1）创建索引
// 创建索引 - 请求对象
CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("user");
// 发送请求，获取响应
CreateIndexResponse response = client.indices().create(request,
RequestOptions.DEFAULT);
boolean acknowledged = response.isAcknowledged();
// 响应状态
System.out.println("操作状态 = " + acknowledged);
2)查询索引
// 查询索引 - 请求对象
GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("user");
// 发送请求，获取响应
GetIndexResponse response = client.indices().get(request,
RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println("aliases:"+response.getAliases());
System.out.println("mappings:"+response.getMappings());
System.out.println("settings:"+response.getSettings());
3)删除索引
// 删除索引 - 请求对象
DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("user");
// 发送请求，获取响应
AcknowledgedResponse response = client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
// 操作结果
System.out.println("操作结果 ： " + response.isAcknowledged());
2.1.3 文档操作
1）新增文档
创建数据模型
class User {
private String name;
private Integer age;
private String sex;
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name)
this.name = name;
}
public Integer getAge() {
return age;
}
public void setAge(Integer age) {
this.age = age;
}
public String getSex() {
return sex;
}
public void setSex(String sex) {
this.sex = sex;
}
}
创建数据，添加到文档中
// 新增文档 - 请求对象
IndexRequest request = new IndexRequest();
// 设置索引及唯一性标识
request.index("user").id("1001");
// 创建数据对象
User user = new User();
user.setName("zhangsan");
user.setAge(30);
user.setSex("男");
ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
String productJson = objectMapper.writeValueAsString(user);
// 添加文档数据，数据格式为 JSON 格式
request.source(productJson,XContentType.JSON);
// 客户端发送请求，获取响应对象
IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
3.打印结果信息
System.out.println("_index:" + response.getIndex());
System.out.println("_id:" + response.getId());
System.out.println("_result:" + response.getResult());
2)修改文档
// 修改文档 - 请求对象
UpdateRequest request = new UpdateRequest();
// 配置修改参数
request.index("user").id("1001");
// 设置请求体，对数据进行修改
request.doc(XContentType.JSON, "sex", "女");
// 客户端发送请求，获取响应对象
UpdateResponse response = client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println("_index:" + response.getIndex());
System.out.println("_id:" + response.getId());
System.out.println("_result:" + response.getResult());
3)查询文档
//1.创建请求对象
GetRequest request = new GetRequest().index("user").id("1001"); //2.客户端发送请求，获取响应对象
GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT); 3.打印结果信息
System.out.println("_index:" + response.getIndex());
System.out.println("_type:" + response.getType());
System.out.println("_id:" + response.getId());
System.out.println("source:" + response.getSourceAsString());
4)删除文档
//创建请求对象
DeleteRequest request = new DeleteRequest().index("user").id("1");
//客户端发送请求，获取响应对象
DeleteResponse response = client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT); //打印信息
System.out.println(response.toString());
5) 批量操作
//创建批量新增请求对象
BulkRequest request = new BulkRequest();
request.add(new
IndexRequest().index("user").id("1001").source(XContentType.JSON, "name",
"zhangsan"));
request.add(new IndexRequest().index("user").id("1002").source(XContentType.JSON, "name",
"lisi"));
request.add(new
IndexRequest().index("user").id("1003").source(XContentType.JSON, "name",
"wangwu"));
//客户端发送请求，获取响应对象
BulkResponse responses = client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
//打印结果信息
System.out.println("took:" + responses.getTook());
System.out.println("items:" + responses.getItems());
- 批量删除：
//创建批量删除请求对象
BulkRequest request = new BulkRequest();
request.add(new DeleteRequest().index("user").id("1001"));
request.add(new DeleteRequest().index("user").id("1002"));
request.add(new DeleteRequest().index("user").id("1003"));
//客户端发送请求，获取响应对象
BulkResponse responses = client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT); //打印结果信息
System.out.println("took:" + responses.getTook());
System.out.println("items:" + responses.getItems());
2.1.4 高级查询
1）请求体查询
- 查询所有索引数据
// 创建搜索请求对象
SearchRequest request = new SearchRequest();
request.indices("student");
// 构建查询的请求体
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
// 查询所有数据
sourceBuilder.query(QueryBuilders. ());
request.source(sourceBuilder);
SearchResponse response = client.search (request, RequestOptions.DEFAULT);
// 查询匹配
SearchHits hits = response.getHits();
System.out.println("took:" + response.getTook());
System.out.println("timeout:" + response.isTimedOut());
System.out.println("total:" + hits.getTotalHits());
System.out.println("MaxScore:" + hits.getMaxScore());
System.out.println("hits========>>");
for (SearchHit hit : hits) {
//输出每条查询的结果信息
System.out.println(hit.getSourceAsString());
}
- term 查询，查询条件为关键字
// 创建搜索请求对象
SearchRequest request = new SearchRequest();
request.indices("student");
// 构建查询的请求体
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); sourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery ("age", "30")); request.source(sourceBuilder);
SearchResponse response = client.search (request, RequestOptions.DEFAULT); // 查询匹配
SearchHits hits = response.getHits();
System.out.println("took:" + response.getTook());
System.out.println("timeout:" + response.isTimedOut());
System.out.println("total:" + hits.getTotalHits());
System.out.println("MaxScore:" + hits.getMaxScore());
System.out.println("hits========>>");
for (SearchHit hit : hits) {
//输出每条查询的结果信息
System.out.println(hit.getSourceAsString());
}
- 分页查询
// 创建搜索请求对象
SearchRequest request = new SearchRequest();
request.indices("student");
// 构建查询的请求体
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
sourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());
// 分页查询
// 当前页其实索引 (第一条数据的顺序号)，from
sourceBuilder.from(0);
// 每页显示多少条 size
sourceBuilder.size(2);
request.source(sourceBuilder);
SearchResponse response = client.search (request, RequestOptions.DEFAULT); // 查询匹配
SearchHits hits = response.getHits();
System.out.println("took:" + response.getTook());
System.out.println("timeout:" + response.isTimedOut());
System.out.println("total:" + hits.getTotalHits());
System.out.println("MaxScore:" + hits.getMaxScore());
System.out.println("hits========>>");
for (SearchHit hit : hits) {
//输出每条查询的结果信息
System.out.println(hit.getSourceAsString());
}
- 数据排序
// 构建查询的请求体
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
sourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());
// 排序
sourceBuilder.sort("age", SortOrder.ASC);
request.source(sourceBuilder);
SearchResponse response = client.search (request, RequestOptions.DEFAULT);
// 查询匹配
SearchHits hits = response.getHits();
System.out.println("took:" + response.getTook());
System.out.println("timeout:" + response.isTimedOut());
System.out.println("total:" + hits.getTotalHits());
System.out.println("MaxScore:" + hits.getMaxScore());
System.out.println("hits========>>");
for (SearchHit hit : hits) {
//输出每条查询的结果信息
System.out.println(hit.getSourceAsString());
}
- 过滤字段
// 创建搜索请求对象
SearchRequest request = new SearchRequest();
request.indices("student");
// 构建查询的请求体
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
sourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());
//查询字段过滤
String[] excludes = {
};
String[] includes = {
"name", "age"};
sourceBuilder.fetchSource(includes, excludes);
request.source(sourceBuilder);
SearchResponse response = client.search (request, RequestOptions.DEFAULT);
// 查询匹配
SearchHits hits = response.getHits();
System.out.println("took:" + response.getTook());
System.out.println("timeout:" + response.isTimedOut());
System.out.println("total:" + hits.getTotalHits());
System.out.println("MaxScore:" + hits.getMaxScore());
System.out.println("hits========>>");
for (SearchHit hit : hits) {
//输出每条查询的结果信息
System.out.println(hit.getSourceAsString());
}
- Bool 查询
// 创建搜索请求对象
SearchRequest request = new SearchRequest();
request.indices("student");
// 构建查询的请求体
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
// 必须包含
boolQueryBuilder.must (QueryBuilders.matchQuery("age", "30"));
// 一定不含
boolQueryBuilder.mustNot (QueryBuilders.matchQuery("name", "zhangsan"));
// 可能包含
boolQueryBuilder.should (QueryBuilders.matchQuery("sex", "男"));
sourceBuilder.query(boolQueryBuilder);
request.source(sourceBuilder);
SearchResponse response = client.search (request, RequestOptions.DEFAULT);
// 查询匹配
SearchHits hits = response.getHits();
System.out.println("took:" + response.getTook());
System.out.println("timeout:" + response.isTimedOut());
System.out.println("total:" + hits.getTotalHits());
System.out.println("MaxScore:" + hits.getMaxScore());
System.out.println("hits========>>");
for (SearchHit hit : hits) {
//输出每条查询的结果信息
System.out.println(hit.getSourceAsString());
}
System.out.println("<<========");
- 范围查询
// 创建搜索请求对象
SearchRequest request = new SearchRequest();
request.indices("student");
// 构建查询的请求体
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
RangeQueryBuilder rangeQuery = QueryBuilders.rangeQuery("age");
// 大于等于
rangeQuery.gte("30");
// 小于等于
rangeQuery.lte("40");
sourceBuilder.query(rangeQuery);
request.source(sourceBuilder);
SearchResponse response = client.search (request, RequestOptions.DEFAULT);
// 查询匹配
SearchHits hits = response.getHits();
System.out.println("took:" + response.getTook());
System.out.println("timeout:" + response.isTimedOut());
System.out.println("total:" + hits.getTotalHits());
System.out.println("MaxScore:" + hits.getMaxScore());
System.out.println("hits========>>");
for (SearchHit hit : hits) {
//输出每条查询的结果信息
System.out.println(hit.getSourceAsString());
}
System.out.println("<<========");
● 模糊查询
// 创建搜索请求对象
SearchRequest request = new SearchRequest();
request.indices("student");
// 构建查询的请求体
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
sourceBuilder.query(QueryBuilders.fuzzyQuery("name","zhangsan").fuzziness(Fu
zziness.ONE));
request.source(sourceBuilder);
SearchResponse response = client.search (request, RequestOptions.DEFAULT);
// 查询匹配
SearchHits hits = response.getHits();
System.out.println("took:" + response.getTook());
System.out.println("timeout:" + response.isTimedOut());
System.out.println("total:" + hits.getTotalHits());
System.out.println("MaxScore:" + hits.getMaxScore());
System.out.println("hits========>>");
for (SearchHit hit : hits) {
//输出每条查询的结果信息
System.out.println(hit.getSourceAsString());
}
2)高亮查询
// 高亮查询
SearchRequest request = new SearchRequest().indices("student"); //2.创建查询请求体构建器
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); //构建查询方式：高亮查询
TermsQueryBuilder termsQueryBuilder =
QueryBuilders.termsQuery("name","zhangsan");
//设置查询方式
sourceBuilder.query(termsQueryBuilder);
//构建高亮字段
HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
highlightBuilder.preTags("<font color='red'>");//设置标签前缀
highlightBuilder.postTags("</font>");//设置标签后缀
highlightBuilder.field("name");//设置高亮字段
//设置高亮构建对象
sourceBuilder.highlighter(highlightBuilder);
//设置请求体
request.source(sourceBuilder);
//3.客户端发送请求，获取响应对象
SearchResponse response = client.search (request, RequestOptions.DEFAULT);
//4.打印响应结果
SearchHits hits = response.getHits();
System.out.println("took::"+response.getTook());
System.out.println("time_out::"+response.isTimedOut());
System.out.println("total::"+hits.getTotalHits());
System.out.println("max_score::"+hits.getMaxScore());
System.out.println("hits===>>");
for (SearchHit hit : hits) {
String sourceAsString = hit.getSourceAsString();
System.out.println(sourceAsString);
//打印高亮结果
Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
System.out.println(highlightFields);
}
3) 聚合查询
- 最大年龄
// 高亮查询
SearchRequest request = new SearchRequest().indices("student");
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
sourceBuilder.aggregation(AggregationBuilders.max("maxAge").field("age"));
//设置请求体
request.source(sourceBuilder);
//3.客户端发送请求，获取响应对象
SearchResponse response = client.search (request, RequestOptions.DEFAULT);
//4.打印响应结果
SearchHits hits = response.getHits();
System.out.println(response);
● 分组统计
// 高亮查询
SearchRequest request = new SearchRequest().indices("student");
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
sourceBuilder.aggregation(AggregationBuilders.terms("age_groupby").field("ag
e"));
//设置请求体
request.source(sourceBuilder);
//3.客户端发送请求，获取响应对象
SearchResponse response = client.search (request, RequestOptions.DEFAULT);
//4.打印响应结果
SearchHits hits = response.getHits();
System.out.println(response);