ElasticSearch 实现分词全文检索 - 复合查询

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小编点评

**ElasticSearch 实现分词全文检索** **简介** ElasticSearch 是一个功能强大的搜索引擎，它可以用于各种文本搜索任务，包括分词全文检索。 **分词查询** 分词查询允许您在搜索中使用多个关键字进行搜索，每个关键字都表示一个词语或分词词语。 **Restful 基本操作** **Java SpringBoot ES 索引操作ElasticSearch 实现分词全文检索** ```java @Autowired private ElasticsearchClient esClient; // 创建搜索请求 SearchRequest request = new SearchRequest("articles-index"); // 指定查询条件 request.query(QueryBuilders.matchQuery("title", "ElasticSearch")); // 执行查询 SearchResponse searchResponse = esClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT); // 输出搜索结果 for (SearchHit hit : searchResponse.getHits().getHits()) { System.out.println(hit.getSource()); } ``` **Java SpringBoot ES 文档操作ElasticSearch 实现分词全文检索** ```java @Autowired private ElasticsearchClient esClient; // 获取文档的 ID String id = "12345"; // 查询文档 Document document = esClient.get(id, Document.class); // 输出文档内容 System.out.println(document.get("title")); ``` **测试数据准备ElasticSearch 实现分词全文检索** ```java // 创建一个搜索源 SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder(); // 添加查询条件 builder.query(QueryBuilders.termQuery("title", "ElasticSearch")); // 创建搜索请求 SearchRequest request = new SearchRequest("articles-index", builder); // 执行搜索 SearchResponse searchResponse = esClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT); // 输出搜索结果 for (SearchHit hit : searchResponse.getHits().getHits()) { System.out.println(hit.getSource()); } ``` **term、terms 查询** ```java // 使用 term 查询 QueryBuilders.termQuery("title", "ElasticSearch"); // 使用 terms 查询 QueryBuilders.termsQuery("title", "ElasticSearch", "Java"); **match、match_all、multimatch 查询** ```java // 使用 match 查询 QueryBuilders.matchQuery("title", "ElasticSearch"); // 使用 match_all 查询 QueryBuilders.matchAllQuery("title", "ElasticSearch", "Java"); // 使用 multimatch 查询 QueryBuilders.multimatchQuery("title", "ElasticSearch", "Java", "Python"); ``` **id、ids、prefix、fuzzy、wildcard、range、regexp 查询** ```java // 使用 id 查询 QueryBuilders.idQuery("id", "12345"); // 使用 ids 查询 QueryBuilders.idsQuery("id", "12345,56789"); // 使用 prefix 查询 QueryBuilders.prefixQuery("title", "ElasticSearch", "Elastic"); // 使用 fuzzy 查询 QueryBuilders.fuzzyQuery("title", "ElasticSearch", "Elastic", 0.5f); // 使用 wildcard 查询 QueryBuilders.wildcardQuery("title", "ElasticSearch", "Elastic*"); // 使用 range 查询 QueryBuilders.rangeQuery("price", 100, 200); // 使用 regexp 查询 QueryBuilders.regexpQuery("title", "ElasticSearch", "Elastic.*"); ``` **Scroll 深分页** ```java // 获取指定偏移量 int from = 10; // 获取指定大小的文档 SearchResponse response = esClient.search( indexName, query, from, size ); // 输出搜索结果 for (SearchHit hit : response.getHits().getHits()) { System.out.println(hit.getSource()); } ``` **总结** 分词搜索是 Elasticsearch 的一种强大的功能，允许您使用多个关键字进行文本搜索。本文提供了如何使用 Java 和 Spring Boot ES 构建和执行分词搜索的示例代码。

正文

数据准备

ElasticSearch 实现分词全文检索 - 测试数据准备

bool查询

复合过滤器，将多个查询条件，以一定的逻辑组合在一起

must：所有的条件，用 must 组合在一起，标识 and 的意思
must_not：将 must_not 中的条件，全部都不能匹配，标识 not 的意思
should：所有的条件，用should组合在一起，表示 or 的意思

# 查询省份为江苏或上海
# operatorld 不是联通 !=2
# smsContent 中包括 开心 和 钞票
# bool 查询
POST /sms-logs-index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {"term": {
          "province": {
            "value": "江苏"
          }
        }},
        {"term": {
          "province": {
            "value": "上海"
          }
        }}
      ],
      "must_not": [
        {
          "term": {
            "operatorld": {
              "value": "2"
            }
          }
        }
      ],
      "must": [
        {
          "match": {
            "smsContent": "开心"
          }
        },
        {
          "match": {
            "smsContent": "钞票"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

JAVA

@Test
void boolQuery() throws Exception {
    String indexName = "sms-logs-index";
    RestHighLevelClient client = ESClient.getClient();

    //1. 创建SearchRequest对象
    SearchRequest request = new SearchRequest(indexName);

    //2. 指定查询条件
    SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();
    BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
    boolQuery.should(QueryBuilders.termQuery("province","江苏"));
    boolQuery.should(QueryBuilders.termQuery("province","上海"));
    boolQuery.mustNot(QueryBuilders.termQuery("operatorld","2"));
    boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("smsContent","开心"));
    boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("smsContent","钞票"));

    builder.query(boolQuery);
    request.source(builder);

    //3. 执行查询
    SearchResponse resp = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);

    //4. 输出返回值
    for (SearchHit hit : resp.getHits().getHits()) {
        System.out.println(hit.getSourceAsMap());
    } 
}

boosting 查询

boosting 查询可以帮助我们去影响查询后的 score

positive：只有匹配上positive的查询的内容，才会被放到返回的结果中
negative：如果匹配上和positive并且也匹配上了negative，就可以降低这样的文档 score.
negative_boost：指定系数，必须小于 1.0
关于查询时，分数是如何计算的：
搜索的关键字在文档中出现的频次越高，分数就越高
指定的文档内容越短，分数就越高
我们在搜索时，指定的关键字也会被分词，这个被分词的内容，被分词库匹配的个数越多，分数越高

POST /sms-logs-index/_search
{
  "query": {
    "boosting": {
      "positive": {
        "match": {
          "smsContent": "人"
        }
      },
      "negative": {
        "match": {
          "smsContent": "网络"   # 如果查出来的包括 网络
        }
      },
      "negative_boost": 0.5  #将分数乘以系数 0.5 ，分数越高，排名越靠前
    }
  }
}

Java

@Test
void boostringQuery() throws Exception {
    String indexName = "sms-logs-index";
    RestHighLevelClient client = ESClient.getClient();

    //1. 创建SearchRequest对象
    SearchRequest request = new SearchRequest(indexName);

    //2. 指定查询条件
    SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();
    BoostingQueryBuilder boostingQuery = QueryBuilders.boostingQuery(
            QueryBuilders.matchQuery("smsContent", "人"),
            QueryBuilders.matchQuery("smsContent", "网络")
    ).negativeBoost(0.5f);


    builder.query(boostingQuery);
    request.source(builder);

    //3. 执行查询
    SearchResponse resp = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);

    //4. 输出返回值
    for (SearchHit hit : resp.getHits().getHits()) {
        System.out.println(hit.getSourceAsMap());
    }
}