ElasticSearch的查询（二）

一、Query String search

　　添加测试数据

PUT test_search
{
  "mappings": {
    "test_type": {
      "properties": {
        "dname": {
          "type": "text",
          "analyzer": "standard"
        },
        "ename": {
          "type": "text",
          "analyzer": "standard"
        },
        "eage": {
          "type": "long"
        },
        "hiredate": {
          "type": "date"
        },
        "gender": {
          "type": "keyword"
        }
      }
    }
  }
}

POST test_search/test_type/_bulk
{"index":{}}
{"dname":"Sales Department","ename":"张三","eage":20,"hiredate":"2019-01-01","gender":"男性"}
{"index":{}}
{"dname":"Sales Department","ename":"李四","eage":21,"hiredate":"2019-02-01","gender":"男性"}
{"index":{}}
{"dname":"Development Department","ename":"王五","eage":23,"hiredate":"2019-01-03","gender":"男性"}
{"index":{}}
{"dname":"Development Department","ename":"赵六","eage":26,"hiredate":"2018-01-01","gender":"男性"}
{"index":{}}
{"dname":"Development Department","ename":"韩梅梅","eage":24,"hiredate":"2019-03-01","gender":"女性"}
{"index":{}}
{"dname":"Development Department","ename":"钱虹","eage":29,"hiredate":"2018-03-01","gender":"女性"}

　　search的参数都是类似http请求头中的字符串参数提供搜索条件的

　　GET [/index_name/type_name/]_search[?parameter_name=parameter_value&...]

1，全搜索

　　timeout参数：是超时时长定义。代表每个节点上的每个shard执行搜索时最多耗时多久。不会影响响应的正常返回。只会影响返回响应中的数据数量。

　　如：索引a中，有10亿数据。存储在5个shard中，假设每个shard中2亿数据，执行全数据搜索的时候，需要耗时1000毫秒。定义timeout为10毫秒，代表的是shard执行10毫秒，搜索出多少数据，直接返回。

　　在商业项目中，是禁止全数据搜索的。必须指定搜索的索引，类型和关键字。如果没有指定索引或类型，则代表开发目的不明确，需要重新做用例分析。如果没有关键字，称为索引内全搜索，也叫魔鬼搜索。

　　GET [索引名/类型名/]_search?timeout=10ms

结果返回：

{
  "took": 144, #请求耗时多少毫秒
  "timed_out": false, #是否超时。默认情况下没有超时机制，也就是客户端等待ElasticSearch搜索结束（无论执行多久），提供超时机制的话，ElasticSearch则在指定时长内处理搜索，在指定时长结束的时候，将搜索的结果直接返回（无论是否搜索结束）。指定超时的方式是传递参数，参数单位是：毫秒-ms。秒-s。分钟-m。
  "_shards": {
    "total": 1, #请求发送到多少个shard上
    "successful": 1,#成功返回搜索结果的shard
    "skipped": 0, #停止服务的shard
    "failed": 0 #失败的shard
  },
  "hits": {
    "total": 1, #返回了多少结果
    "max_score": 1, #搜索结果中，最大的相关度分数，相关度越大分数越高，_score越大，排位越靠前。
    "hits": [ #搜索到的结果集合，默认查询前10条数据。
      {
        "_index": "test_index", #数据所在索引
        "_type": "my_type", #数据所在类型
        "_id": "1", #数据的id
        "_score": 1, #数据的搜索相关度分数
        "_source": { # 数据的具体内容。
          "field": "value"
        }
      }
    ]
  }
}

2，multi index搜索

　　所谓的multi-index就是从多个index中搜索数据。相对使用较少，只有在复合数据搜索的时候，可能出现。一般来说，如果真使用复合数据搜索，都会使用_all。

　　如：搜索引擎中的无条件搜索。（现在的应用中都被屏蔽了。使用的是默认搜索条件，执行数据搜索。 如： 电商中的搜索框默认值， 搜索引擎中的类别）

　　无条件搜索，在搜索应用中称为“魔鬼搜索”，代表的是，搜索引擎会执行全数据检索，效率极低，且对资源有非常高的压力。

GET _search #搜索所有的索引
GET 索引名1,索引名2/_search # 搜索多个index中的数据
GET 索引名/类型名/_search # 所属一个index中type的数据
GET prefix_*/_search # 通配符搜索
GET *_suffix/_search
GET 索引名1,索引名2/类型名/_search # 搜索多个index中type的数据
GET _all/_search  # _all代表所有的索引

3，条件搜索

　　query string search 搜索是通过HTTP请求的请求头传递参数的，默认的HTTP请求头字符集是ISO-8859-1，请求头传递中文会有乱码。

　　GET 索引名/_search?q=字段名:搜索条件

4，分页搜索

　　默认情况下，ElasticSearch搜索返回结果是10条数据。从第0条开始查询

　　GET 索引名/_search?from=0&size=10 # from 从第几行开始查询，行号从0开始。

5，+/-搜索

语法：

GET 索引名/_search?q=字段名:条件   #不加+/-默认使用的是+
GET 索引名/_search?q=+字段名:条件
GET 索引名/_search?q=-字段名:条件

　　+ ：和不定义符号含义一样，就是搜索指定的字段中包含keywords的数据，默认。

　　- ： 与+符号含义相反，就是搜索指定的字段中不包含keywords的数据。

6，排序

　　GET 索引名/_search?sort=字段名:排序规则

案例：

GET test_search/_search?sort=eage:asc
GET test_search/_search?sort=eage:desc
GET test_search/_search?sort=gender:desc,eage:desc

二、DSL

　　DSL - Domain Specified Language ， 特殊领域的语言。

　　请求参数是请求体传递的。在ElasticSearch中，请求体的字符集默认为UTF-8。

语法：

GET 索引名/_search
{
   "command":{ "parameter_name" : "parameter_value"}
}

1，查询所有

GET 索引名/_search
{
   "query" : { "match_all" : {} }
}

2，match search

　　全文检索。要求查询条件拆分后的任意词条与具体数据匹配就算搜索结果。

GET 索引名/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "字段名": "搜索条件"
    }
  }
}

3，phrase search

　　短语检索。要求查询条件必须和具体数据完全匹配才算搜索结果。其特征是：1-搜索条件不做任何分词解析；2-在搜索字段对应的倒排索引(正排索引)中进行精确匹配，不再是简单的全文检索。

GET 索引名/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "字段名": "搜索条件"
    }
  }
}

4，range

　　范围检索

GET 索引名/类型名/_search
{
  "query" : {
    "range" : {
      "字段名" : {
        "gt" : 搜索条件1,
        "lte" : 搜索条件2
      }
    }
  }
}    

5，term

　　词组搜索。忽略搜索条件分词，在ElasticSearch倒排索引中进行精确匹配。

GET 索引名/类型名/_search
{
  "query" : {
    "term" : {
      "字段名": "搜索条件"
    }
  }
}

GET 索引名/类型名/_search
{
  "query" : {
    "terms" : {
      "字段名": ["搜索条件1", "搜索条件2"]
    }
  }
}

• term是将传入的文本原封不动地（不分词）拿去查询。
• match会对输入进行分词处理后再去查询，部分命中的结果也会按照评分由高到低显示出来。
• match_phrase是按短语查询，只有存在这个短语的文档才会被显示出来。会对传入的文本进行分词，但是必须完全匹配并且顺序相同。

6，多条件must、should、must_not

• must数组中的多个条件必须同时满足
• must_not数组中的多个条件必须都不满足
• should数组中的多个条件有任意一个满足即可。

GET 索引名/类型名/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [ #数组中的多个条件必须同时满足
        {
          "range": {
            "字段名": {
              "lt": 条件
            }
          }
        }
      ],
      "must_not":[ #数组中的多个条件必须都不满足
        {
          "match": {
            "字段名": "条件"
          }
        },
        {
          "range": {
            "字段名": {
              "gte": "搜索条件"
            }
          }
        }
      ],
      "should": [# 数组中的多个条件有任意一个满足即可。
        {
          "match": {
            "字段名": "条件"
          }
        },
        {
          "range": {
            "字段名": {
              "gte": "搜索条件"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

7，排序

　　在ElasticSearch的搜索中，默认是使用相关度分数实现排序的。可以通过搜索语法实现定制化排序。

GET 索引名/类型名/_search
{
  "query": {
    [搜索条件]
  },
  "sort": [
    {
      "字段名1": {
        "order": "asc"
      }
    },
    {
      "字段名2": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

　　注意：在ElasticSearch中，如果使用text类型的字段作为排序依据，会有问题。ElasticSearch需要对text类型字段数据做分词处理。如果使用text类型字段做排序，ElasticSearch给出的排序结果未必友好，毕竟分词后，先使用哪一个单词做排序都是不合理的。所以ElasticSearch中默认情况下不允许使用text类型的字段做排序，如果需要使用字符串做结果排序，则可使用keyword类型字段作为排序依据，因为keyword字段不做分词处理。

8，分页

　　DSL分页也是使用from和size实现的。

GET 索引名称/_search
{
  "query":{
    "match_all":{}
},
"from": 起始下标,
"size": 查询记录数
}

9，高亮

　　在搜索中，经常需要对搜索关键字做高亮显示，这个时候就可以使用highlight语法。

GET 索引名/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "字段名": "条件"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "要高亮显示的字段名": {
        "fragment_size": 5, #每个分段长度，默认20
        "number_of_fragments": 1 #返回多少个分段，默认3
      }
    },
    "pre_tags": ["前缀"],
    "post_tags": ["后缀"]
  }
}

案例：

GET test_search/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "match": {
            "dname": "Development department"
          }
        },
        {
          "match": {
            "gender": "男性"
          }
        }
      ]
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "dname": {
        "fragment_size": 20,
        "number_of_fragments": 1
      },
      "gender": {
        "fragment_size": 20,
        "number_of_fragments": 1
      }
    },
    "pre_tags": [
      "<span style='color:red'>"
    ],
    "post_tags": [
      "</span>"
    ]
  },
  "from": 2,
  "size": 2
}

10，聚合查询

语法：

"aggs": {
    "NAME": {# 指定结果的名称
      "AGG_TYPE": {# 指定具体的聚合方法，
        TODO: # 聚合体内制定具体的聚合字段
      }
    },
    "NAME": {# 指定结果的名称
      "AGG_TYPE": {# 指定具体的聚合方法，
        TODO: # 聚合体内制定具体的聚合字段
      }
    }
 }

　　

三、SpringDataElasticsearch

　　源码：cloud-es

1，添加pom文件

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
   <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

2，修改applicaiton配置

#低版本使用5.x，注意使用的springdata的版本与es是否对应
spring.data.elasticsearch.cluster-name=es5-cluster
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes= hadoop208:9300,hadoop209:9300
#高版本使用6.x
spring.elasticsearch.rest.uris=http://hadoop208:9200,http://hadoop209:9200

3，创建实体

　　案例：Item对象

• @Document指定实体类和索引对应关系@Id 指定主键
  • indexName：索引名称
  • type: 索引类型（不加会给默认，es7之后删除）
  • shards: 主分片数量，默认5
  • replicas：复制分片数量，默认1
• @Field指定普通属性
  • type： 对应Elasticsearch中属性类型。使用FiledType枚举可以快速获取。测试发现没有type属性可能出现无法自动创建类型问题，所以一定要有type属性。
  • text类型能被分词
  • keywords不能被分词
  • index： 是否创建索引。作为搜索条件时index必须为true
  • analyzer：指定分词器类型。
  • fielddata：指定是否为text类型字段创建正向索引。默认为false，设置为true则可以使用此字段排序。

4，使用方式

　　案例：ItemTest