JPA的注解@Field指定为Keyword失败，导致查询不到数据

news2024/11/17 3:10:00

一、背景

使用 jpa 对es操作，查询条件不生效，需求是批量查询课程编号。说白了，就是一个In集合的查询。在es里，如果是精准匹配是termQuery，比如：

queryBuilder.filter(QueryBuilders.termQuery(“schoolId”, schoolId))
而批量查询则是：
queryBuilder.filter(QueryBuilders.termsQuery(“schoolId”, schoolIds));

可以说，它们的区别仅仅在后者多了一个s（复数）。

不生效的原因，反复对比了好久，也没有看出有什么问题，因为代码太简单了。

我把拼接好的语句，在IDE工具（es-head、Kibana、ElisticHD）把查询条件验证，发现也是查询不到数据。

说明，不是java代码的问题，而是数据存储的问题了。

下面，我先把代码摘除一部分来，然后对es的索引信息重点分析，最后给出了我个人的解决方案。

二、代码摘引

1、model

import lombok.Data;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Field;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.FieldType;

@Data
@Document(indexName = "course_idx", type = "_doc", shards = 1, refreshInterval = "-1")
public class CourseItem implements Serializable {
    /**
	* 课程编号
	*/
    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private String courseNo;
}

2、检索的条件匹配

检索的要求是：批量查询课程编号，传入的是多个课程编号集合。这里是在拼接es检索条件。

import org.elasticsearch.index.query.BoolQueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.Pageable;

@Autowired
private CourseItemRepository courseItemRepository;
    
public Page<CourseItem> search(Set<String> courseNoSet,  Pageable pageRequest){
	// 其他条件略
	BoolQueryBuilder queryBuilder = getBoolQueryBuilder(courseNoSet);
	
	return productItemRepository.search(queryBuilder, pageRequest);
}
	
private BoolQueryBuilder getBoolQueryBuilder(Set<String> courseNoSet){
	BoolQueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
	
	if (!CollectionUtils.isEmpty(courseNoSet)) {
	    queryBuilder.filter(QueryBuilders.termsQuery("courseNo", courseNoSet));
	}
	return queryBuilder;
}

3、CourseItemRepository.java

import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;

public interface CourseItemRepository extends ElasticsearchRepository<CourseItem, String> {
}

三、代码自动生成的索引

在这里插入图片描述
可以看到，这个字段的类型不是keyword，实际自动生成的类型是text。

 "courseNo":{
    "type":"text",
    "fields":{
        "keyword":{
            "ignore_above":256,
            "type":"keyword"
        }
    }
}

通常，这是由于 Elasticsearch 的自动类型推断机制所导致的。Elasticsearch 在某些情况下会根据数据的内容和用途来自动确定字段的类型，而忽略了显式的映射。

四、显式字段映射

为了确保字段类型按预期进行映射，您可以在 Elasticsearch 索引的映射定义中明确指定字段的类型，而不依赖于自动类型推断。这样可以确保字段始终具有所需的类型，无论数据内容如何。
在这里插入图片描述

// 在kibana dev tools手动创建索引，下面是简略的一个json。
// 注意courseNo的类型我手动指定为keyword
// name字段还是text类型，以支持分词检索。
// id字段也像courseNo一样，手动指定为keyword类型

PUT course_idx_dev
{
    "mappings":{
        "_doc":{
            "properties":{
                "courseType":{
                    "type":"long"
                },
                "courseNo":{
                    "type":"keyword"
                },
                "name":{
                    "type":"text",
                    "fields":{
                        "keyword":{
                            "ignore_above":256,
                            "type":"keyword"
                        }
                    }
                },
                "id":{
                    "type":"keyword"
                }
            }
        }
    }
}

text类型的name字段，它的检索条件拼接示例是

// keywords是输入内容
QueryBuilders.functionScoreQuery(
     QueryBuilders.matchPhraseQuery("name", keywords), ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(1000))
     .scoreMode(FunctionScoreQuery.ScoreMode.SUM)
     .setMinScore(10.0F);