《ElasticSearch6.x实战教程》之简单搜索、Java客户端（上）

第五章-简单搜索

众里寻他千百度

搜索是es的核心，本节讲解一些基本的简单的搜索。

掌握es搜索查询的restful的api犹如掌握关系型数据库的sql语句，尽管java客户端api为我们不需要我们去实际编写restful的api，但在生产环境中，免不了在线上执行查询语句做数据统计*品经理等使用。

数据准备

首先创建一个名为user的index，并创建一个student的type，mapping映射一共有如下几个字段：

1. 创建名为user的index put http://localhost:9200/user

2. 创建名为student的type，且指定字段name和address的分词器为ik_smart。

   post http://localhost:9200/user/student/_mapping
   {
    "properties":{
        "name":{
            "type":"text",
            "analyzer":"ik_smart"
        },
        "age":{
            "type":"short"
        }
    }
   }

经过上一章分词的学习我们把text类型都指定为ik_smart分词器。

插入以下数据。

post localhost:9200/user/student
{
    "name":"kevin",
    "age":25
}

post localhost:9200/user/student
{
    "name":"kangkang",
    "age":26
}

post localhost:9200/user/student
{
    "name":"mike",
    "age":22
}

post localhost:9200/user/student
{
    "name":"kevin2",
    "age":25
}

post localhost:9200/user/student
{
    "name":"kevin yu",
    "age":21
}

按查询条件数量维度

无条件搜索

get http://localhost:9200/user/student/_search?pretty

查看索引user的student类型数据，得到刚刚插入的数据返回:

单条件搜索

es查询主要分为term精确搜索、match模糊搜索。

term精确搜索

我们用term搜索name为“kevin”的数据。

post http://localhost:9200/user/student/_search?pretty
{
    "query":{
        "term":{
            "name":"kevin"
        }
    }
}

既然term是精确搜索，按照非关系型数据库的理解来讲就等同于=，那么搜索结果也应该只包含1条数据。然而出乎意料的是，搜索结果出现了两条数据：name="kevin"和name="keivin yu"，这看起来似乎是进行的模糊搜索，但又没有搜索出name="kevin2"的数据。我们先继续观察match的搜索结果。

match模糊搜索

同样，搜索name为“kevin”的数据。

post http://localhost:9200/user/student/_search?pretty
{
    "query":{
        "match":{
            "name":"kevin"
        }
    }
}

match的搜索结果竟然仍然是两条数据：name="kevin"和name="keivin yu"。同样，name="kevin2"也没有出现在搜索结果中。

原因在于term和match的精确和模糊针对的是搜索词而言，term搜索不会将搜索词进行分词后再搜索，而match则会将搜索词进行分词后再搜索。例如，我们对name="kevin yu"进行搜索，由于term搜索不会对搜索词进行搜索，所以它进行检索的是"kevin yu"这个整体，而match搜索则会对搜索词进行分词搜索，所以它进行检索的是包含"kevin"和"yu"的数据。而name字段是text类型，且它是按照ik_smart进行分词，就算是"kevin yu"这条数据由于被分词后变成了"kevin"和"yu"，所以term搜索不到任何结果。

如果一定要用term搜索name="kevin yu"，结果出现"kevin yu"，办法就是在定义映射mapping时就为该字段设置一个keyword类型。

为了下文的顺利进行，删除delete http:localhost:9200/user/student重新按照开头创建索引以及插入数据吧。唯一需要修改的是在定义映射mapping时，name字段修改为如下所示：

{
    "properties":{
          "name":{
              "type":"text",
              "analyzer":"ik_smart",
              "fields":{
                  "keyword":{
                      "type":"keyword",
            "ignore_abore":256
                  }
              }
          },
    "age":{
        "type":integer
    }
    }
}

待我们重新创建好索引并插入数据后，此时再按照term搜索name="kevin yu"。

post http://localhost:9200/user/student/_search
{
    "query":{
        "term":{
            "name.keyword":"kevin yu"
        }
    }
}

返回一条name="kevin yu"的数据。按照match搜索同样出现name="kevin yu"，因为name.keyword无论如何都不会再分词。

在已经建立索引且定义好映射mapping的情况下，如果直接修改name字段，此时能修改成功，但是却无法进行查询，这与es底层实现有关，如果一定要修改要么是新增字段，要么是重建索引。

所以，与其说match是模糊搜索，倒不如说它是分词搜索，因为它会将搜索关键字分词；与其将term称之为模糊搜索，倒不如称之为不分词搜索，因为它不会将搜索关键字分词。

match查询还有很多更为高级的查询方式：match_phrase短语查询，match_phrase_prefix短语匹配查询，multi_match多字段查询等。将在复杂搜索一章中详细介绍。

类似like的模糊搜索

wildcard通配符查询。

post http://localhost:9200/user/student/_search?pretty
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "name": "*kevin*"
    }
  }
}

es返回结果包括name="kevin"，name="kevin2"，name="kevin yu"。

fuzzy更智能的模糊搜索

fuzzy也是一个模糊查询，它看起来更加”智能“。它类似于搜狗输入法中允许语法错误，但仍能搜出你想要的结果。例如，我们查询name等于”kevin“的文档时，不小心输成了”kevon“，它仍然能查询出结构。

post http://localhost:9200/user/student/_search?pretty
{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "name": "kevin"
    }
  }
}

es返回结果包括name="kevin"，name="kevin yu"。

多条件搜索

上文介绍了单个条件下的简单搜索，并且介绍了相关的精确和模糊搜索（分词与不分词）。这部分将介绍多个条件下的简单搜索。

当搜索需要多个条件时，条件与条件之间的关系有”与“，”或“，“非”，正如非关系型数据库中的”and“，”or“，“not”。

在es中表示”与“关系的是关键字must，表示”或“关系的是关键字should，还有表示表示”非“的关键字must_not。

must、should、must_not在es中称为bool查询。当有多个查询条件进行组合查询时，此时需要上述关键字配合上文提到的term，match等。

1. 精确查询（term，搜索关键字不分词）name="kevin"且age="25"的学生。

post http://localhost:9200/user/student/_search?pretty
{
    "query":{
        "bool":{
            "must":[{
                "term":{
                    "name.keyword":"kevin"
                }
            },{
                "term":{
                    "age":25
                }
            }]
        }
    }
}

返回name="kevin"且age="25"的数据。

1. 精确查询（term，搜索关键字不分词）name="kevin"或age="21"的学生。

post http://localhost:9200/user/student/_search?pretty
{
    "query":{
        "bool":{
            "should":[{
                "term":{
                    "name.keyword":"kevin"
                }
            },{
                "term":{
                    "age":21
                }
            }]
        }
    }
}

返回name="kevin"，age=25和name="kevin yu"，age=21的数据

1. 精确查询（term，搜索关键字不分词）name!="kevin"且age="25"的学生。

post http://localhost:9200/user/student/_search?pretty
{
    "query":{
        "bool":{
            "must":[{
                "term":{
                    "age":25
                }
            }],
            "must_not":[{
                "term":{
                    "name.keyword":"kevin"
                }
            }]
        }
    }
}

返回name="kevin2"的数据。

如果查询条件中同时包含must、should、must_not，那么它们三者是"且"的关系

多条件查询中查询逻辑(must、should、must_not)与查询精度(term、match)配合能组合成非常丰富的查询条件。

按等值、范围查询维度

上文中讲到了精确查询、模糊查询，已经"且"，"或"，"非"的查询。基本上都是在做等值查询，实际查询中还包括，范围（大于小于）查询（range）、存在查询（exists）、~不存在查询（missing）。

范围查询

范围查询关键字range，它包括大于gt、大于等于gte、小于lt、小于等于lte。

1. 查询age>25的学生。

post http://localhost:9200/user/student/_search?pretty
{
    "query":{
        "range":{
            "age":{
                "gt":25
            }
        }
    }
}

返回name="kangkang"的数据。

1. 查询age >= 21且age < 26的学生。

post http://localhost:9200/user/search/_search?pretty
{
    "query":{
        "range":{
            "age":{
                "gte":21,
                "lt":25
            }
        }
    }
}

查询age >= 21 且 age < 26且name="kevin"的学生

post http://localhost:9200/user/search/_search?pretty
{
    "query":{
        "bool":{
            "must":[{
                "term":{
                    "name":"kevin"
                }
            },{
                "range":{
                    "age":{
                        "gte":21,
                        "lt":25
                    }
                }
            }]
        }
    }
}

存在查询

存在查询意为查询是否存在某个字段。

查询存在name字段的数据。

post http://localhost:9200/user/student/_search?pretty
{
    "query":{
        "exists":{
            "field":"name"
        }   
    }
}

不存在查询

不存在查询顾名思义查询不存在某个字段的数据。在以前es有missing表示查询不存在的字段，后来的版本中由于must not和exists可以组合成missing，故去掉了missing。

查询不存在name字段的数据。

post http://localhost:9200/user/student/_search?pretty
{
    "query":{
        "bool":{
            "must_not":{
                "exists":{
                    "field":"name"
                }
            }
        }   
    }
}

分页搜索

谈到es的分页永远都绕不开深分页的问题。但在本章中暂时避开这个问题，只说明在es中如何进行分页查询。

es分页查询包含from和size关键字，from表示起始值，size表示一次查询的数量。

1. 查询数据的总数

post http://localhost:9200/user/student/_search?pretty

返回文档总数。

1. 分页（一页包含1条数据）模糊查询(match，搜索关键字不分词)name="kevin"

post http://localhost:9200/user/student/_search?pretty
{
    "query":{
        "match":{
            "name":"kevin"
        }
    },
    "from":0,
    "size":1
}

结合文档总数即可返回简单的分页查询。

分页查询中往往我们也需要对数据进行排序返回，mysql中使用order by关键字，es中使用sort关键字指定排序字段以及降序升序。

1. 分页（一页包含1条数据）查询age >= 21且age <=26的学生，按年龄降序排列。

post http://localhost:9200/user/student/_search?pretty
{
    "query":{
        "range":{
            "age":{
                "gte":21,
                "lte":26
            }
        }
    },
    "from":0,
    "size":1,
    "sort":{
        "age":{
            "order":"desc"
        }
    }
}

es默认升序排列，如果不指定排序字段的排序），则sort字段可直接写为"sort":"age"。

第六章-java客户端（上）

es提供了多种方式使用java客户端：

• transportclient，通过socket方式连接es集群，传输会对java进行序列化
• restclient，通过http方式请求es集群

目前常用的是transportclient方式连接es服务。但es官方表示，在未来transportclient会被永久移除，只保留restclient方式。

同样，spring boot官方也提供了操作es的方式spring data elasticsearch。本章节将首先介绍基于spring boot所构建的工程通过spring data elasticsearch操作es，再介绍同样是基于spring boot所构建的工程，但使用es提供的transportclient操作es。

spring data elasticsearch

本节完整代码（配合源码使用更香）：

使用spring data elasticsearch后，你会发现一切变得如此简单。就连连接es服务的类都不需要写，只需要配置一条es服务在哪儿的信息就能开箱即用。

作为简单的api和简单搜索两章节的启下部分，本节示例仍然是基于上一章节的示例。

通过idea创建spring boot工程，并且在创建过程中选择spring data elasticsearch，主要步骤如下图所示：

第一步，创建工程，选择spring initializr。

第二步，选择springboot的依赖nosql -> spring data elasticsearch。

创建好spring data elasticsearch的spring boot工程后，按照es惯例是定义index以及type和mapping。在spring data elasticsearch中定义index、type以及mapping非常简单。es文档数据实质上对应的是一个数据结构，也就是在spring data elasticsearch要我们把es中的文档数据模型与java对象映射关联。

定义studentpo对象，对象中定义index以及type，mapping映射我们引入外部json文件（json格式的mapping就是在简单搜索一章中定义的mapping数据）。

package com.coderbuff.es.easy.domain;

import lombok.getter;
import lombok.setter;
import lombok.tostring;
import org.springframework.data.annotation.id;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.document;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.field;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.fieldtype;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.mapping;

import java.io.serializable;

/**
 * es mapping映射对应的po
 * created by okevin on 2019-06-26 22:52
 */
@getter
@setter
@tostring
@document(indexname = "user", type = "student")
@mapping(mappingpath = "student_mapping.json")
public class studentpo implements serializable {

    private string id;

    /**
     * 姓名
     */
    private string name;

    /**
     * 年龄
     */
    private integer age;
}

spring data elasticsearch为我们屏蔽了操作es太多的细节，以至于真的就是开箱即用，它操作es主要是通过elasticsearchrepository接口，我们在定义自己具体业务时，只需要继承它，扩展自己的方法。

package com.coderbuff.es.easy.dao;

import com.coderbuff.es.easy.domain.studentpo;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.elasticsearchrepository;
import org.springframework.stereotype.repository;

/**
 * created by okevin on 2019-06-26 23:45
 */
@repository
public interface studentrepository extends elasticsearchrepository<studentpo, string> {
}

elasticsearchtemplate可以说是spring data elasticsearch最为重要的一个类，它对es的java api进行了封装，创建索引等都离不开它。在spring中要使用它，必然是要先注入，也就是实例化一个bean。而spring data elasticsearch早为我们做好了一切，只需要在application.properties中定义spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=127.0.0.1:9300，就可大功告成（网上有人的教程还在使用applicationcontext.xml定义一个bean，事实证明，受到了spring多年的“毒害”，spring boot远比我们想象的智能）。

单元测试创建index、type以及定义mapping。

package com.coderbuff.es;

import com.coderbuff.es.easy.domain.studentpo;
import org.junit.test;
import org.junit.runner.runwith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.autowired;
import org.springframework.boot.test.context.springboottest;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.elasticsearchtemplate;
import org.springframework.test.context.junit4.springrunner;

@runwith(springrunner.class)
@springboottest
public class springdataelasticsearchapplicationtests {

    @autowired
    private elasticsearchtemplate elasticsearchtemplate;

    /**
     * 测试创建index，type和mapping定义
     */
    @test
    public void createindex() {
        elasticsearchtemplate.createindex(studentpo.class);
        elasticsearchtemplate.putmapping(studentpo.class);
    }
}

使用get http://localhost:9200/user请求命令，可看到通过spring data elasticsearch创建的索引。

索引创建完成后，接下来就是定义操作student文档数据的接口。在studentservice接口的实现中，通过组合studentrepository类对es进行操作。studentrepository类继承了elasticsearchrepository接口，这个接口的实现已经为我们提供了基本的数据操作，保存、修改、删除只是一句代码的事。就算查询、分页也为我们提供好了builder类。"最难"的实际上不是实现这些方法，而是如何构造查询参数searchquery。创建searchquery实例，有两种方式：

1. 构建nativesearchquerybuilder类，通过链式调用构造查询参数。
2. 构建nativesearchquery类，通过构造方法传入查询参数。

这里以"不分页range范围和term查询age>=21且age<26且name=kevin"为例。

searchquery searchquery = new nativesearchquerybuilder()
                .withquery(querybuilders.boolquery()
                        .must(querybuilders.rangequery("age").gte(21).lt(26))
                        .must(querybuilders.termquery("name", "kevin"))).build();

搜索条件的构造一定要对es的查询结构有比较清晰的认识，如果是在了解了简单的api和简单搜索两章的前提下，学习如何构造多加练习一定能掌握。这里就不一一验证前面章节的示例，一定要配合代码使用练习(https://github.com/yu-linfeng/elasticsearch6.x_tutorial/tree/master/code/spring-data-elasticsearch)

transportclient

es的java api非常广泛，一种操作可能会有好几种写法。spring data elasticsearch实际上是对es java api的再次封装，从使用上将更加简单。

本节请直接对照代码学习使用，如果要讲解es的java api那将是一个十分庞大的工作，

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