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查询文档-快速入门
查询文档-match查询
查询文档-精确查询
查询文档-布尔查询
查询文档-排序和分页
查询文档-高亮显示
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查询文档-快速入门
- 文档的查询基本步骤包括：
- (1)准备Request对象
- (2)准备请求参数，构建查询条件
- (3)发起请求，得到结果
- (4)解析结果(参考JSON结果，从外到内，逐层解析)
- 以match_all查询为例
- 发起查询请求，解析响应
- 代码解读：
- 第一步，创建SearchRequest对象，指定索引库名
- 第二步，利用request.source()构建DSL，DSL中可以包含查询、分页、排序、高亮等
- query()：代表查询条件，利用QueryBuilders.matchAllQuery()构建一个match_all查询的DSL
- 第三步，利用client.search()发送请求，得到响应
- 这里关键的API有两个：
- 一个是request.source()，其中包含了查询、排序、分页、高亮等所有功能
- 另一个是QueryBuilders，其中包含match、term、function_score、bool等各种查询
- 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对象
- 因此，解析响应结果，就是逐层解析JSON字符串，流程如下：
- SearchHits：通过response.getHits()获取，就是JSON中的最外层的hits，代表命中的结果
- SearchHits#getTotalHits().value：获取总条数信息
- SearchHits#getHits()：获取SearchHit数组，也就是文档数组
- SearchHit#getSourceAsString()：获取文档结果中的_source，也就是原始的json文档数据
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查询文档-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
- 同样是利用QueryBuilders提供的方法
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查询文档-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
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查询文档-布尔查询
- 布尔查询是用must、must_not、filter等方式组合其它查询
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查询文档-排序和分页
- 搜索结果的排序和分页是与query同级的参数
- 因此同样是使用request.source()来设置
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查询文档-高亮显示
- 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
- 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
- 因此解析高亮的代码需要额外处理
- 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
