Elasticsearch Java Rest Client API 整理总结 (三)——Building Queries

目录

• building queries
  • 全文查询 full text queries
    • match
    • 全文查询 api 列表

上篇回顾

子曰，温故而知新，可以为师也。学习的过程就是不断的回顾，总结，总结，再总结。首先，一起来回顾下上篇 search api中的内容。
为了能够更透彻的理解 rest client search api 的使用，我专门整理了相关对象之间的关系图，一起来看下。

由上图看出， querybuilder 是整个查询操作的核心，决定了查询什么样的数据和期望得到什么结果这些核心的问题。

querybuilder 只是一个接口，需要具体的实体类才可以。那么如何创建 querybuilder 的实例呢？有两种方式

• 通过 querybuilder 实现类的构造函数
• 使用 querybuilders 工具类创建

building queries

下面就来看下常用的查询及其 api 有哪些

匹配所有的查询

查询语句如下

get /_search
{
    "query": {
        "match_all": {}
    }
}

对应的 querybuilder class 为 matchallquerybuilder

具体方法为 querybuilders.matchallquery()

全文查询 full text queries

什么是全文查询？

像使用 match 或者 query_string 这样的高层查询都属于全文查询，

• 查询 日期（date） 或整数（integer） 字段，会将查询字符串分别作为日期或整数对待。
• 查询一个（ not_analyzed ）未分析的精确值字符串字段，会将整个查询字符串作为单个词项对待。
• 查询一个（ analyzed ）已分析的全文字段，会先将查询字符串传递到一个合适的分析器，然后生成一个供查询的词项列表

组成了词项列表，后面就会对每个词项逐一执行底层查询，将查询结果合并，并且为每个文档生成最终的相关度评分。

match

match 查询的单个词的步骤是什么？

1. 检查字段类型，查看字段是 analyzed, not_analyzed
2. 分析查询字符串，如果只有一个单词项， match 查询在执行时就会是单个底层的 term 查询
3. 查找匹配的文档，会在倒排索引中查找匹配文档，然后获取一组包含该项的文档
4. 为每个文档评分

构建 match 查询

match 查询可以接受 text/numeric/dates 格式的参数，分析，并构建一个查询。

get /_search
{
    "query": {
        "match" : {
            "message" : "this is a test"
        }
    }
}

上面的实例中 message 是一个字段名。

对应的 querybuilder class : matchquerybuilder

具体方法 : querybuilders.matchquery()

全文查询 api 列表

全部的 api 列表如下（链接均指向 elasticsearch 官网）

search query	querybuilder class	method in querybuilders
match	matchquerybuilder	querybuilders.matchquery()
match phrase	matchphrasequerybuilder	querybuilders.matchphrasequery()
match phrase prefix	matchphraseprefixquerybuilder	querybuilders.matchphraseprefixquery()
multi match	multimatchquerybuilder	querybuilders.multimatchquery()
common terms	commontermsquerybuilder	querybuilders.commontermsquery()
query string	querystringquerybuilder	querybuilders.querystringquery()
simple query string	simplequerystringbuilder	querybuilders.simplequerystringquery()

基于词项的查询

这种类型的查询不需要分析，它们是对单个词项操作，只是在倒排索引中查找准确的词项（精确匹配）并且使用 tf/idf 算法为每个包含词项的文档计算相关度评分 _score。

term

term 查询可用作精确值匹配，精确值的类型则可以是数字，时间，布尔类型，或者是那些 not_analyzed 的字符串。

对应的 querybuilder class 是termquerybuilder

具体方法是 querybuilders.termquery()

terms

terms 查询允许指定多个值进行匹配。如果这个字段包含了指定值中的任何一个值，就表示该文档满足条件。

对应的 querybuilder class 是 termsquerybuilder

具体方法是 querybuilders.termsquery()

wildcard

wildcard 通配符查询是一种底层基于词的查询，它允许指定匹配的正则表达式。而且它使用的是标准的 shell 通配符查询：

• ? 匹配任意字符
• * 匹配 0 个或多个字符

wildcard 需要扫描倒排索引中的词列表才能找到所有匹配的词，然后依次获取每个词相关的文档 id。

由于通配符和正则表达式只能在查询时才能完成，因此查询效率会比较低，在需要高性能的场合，应当谨慎使用。

对应的 querybuilder class 是 wildcardquerybuilder

具体方法是 querybuilders.wildcardquery()

基于词项 api 列表

search query	querybuilder class	method in querybuilders
term	termquerybuilder	querybuilders.termquery()
terms	termsquerybuilder	querybuilders.termsquery()
range	rangequerybuilder	querybuilders.rangequery()
exists	existsquerybuilder	querybuilders.existsquery()
prefix	prefixquerybuilder	querybuilders.prefixquery()
wildcard	wildcardquerybuilder	querybuilders.wildcardquery()
regexp	regexpquerybuilder	querybuilders.regexpquery()
fuzzy	fuzzyquerybuilder	querybuilders.fuzzyquery()
type	typequerybuilder	querybuilders.typequery()
ids	idsquerybuilder	querybuilders.idsquery()

复合查询

什么是复合查询？

复合查询会将其他的复合查询或者叶查询包裹起来，以嵌套的形式展示和执行，得到的结果也是对各个子查询结果和分数的合并。可以分为下面几种：

• 经常用在使用 filter 的场合，所有匹配的文档分数都是一个不变的常量

• 可以将多个叶查询和组合查询再组合起来，可接受的参数如下

  • must : 文档必须匹配这些条件才能被包含进来
  • must_not 文档必须不匹配才能被包含进来
  • should 如果满足其中的任何语句，都会增加分数；即使不满足，也没有影响
  • filter 以过滤模式进行，不评分，但是必须匹配

• 叫做分离最大化查询，它会将任何与查询匹配的文档都作为结果返回，但是只是将其中最佳匹配的评分作为最终的评分返回。

• 允许为每个与主查询匹配的文档应用一个函数，可用来改变甚至替换原始的评分

• 用来控制（提高或降低）复合查询中子查询的权重。

复合查询列表

search query	querybuilder class	method in querybuilders
constant score	constantscorequerybuilder	querybuilders.constantscorequery()
bool	boolquerybuilder	querybuilders.boolquery()
dis max	dismaxquerybuilder	querybuilders.dismaxquery()
function score	functionscorequerybuilder	querybuilders.functionscorequery()
boosting	boostingquerybuilder	querybuilders.boostingquery()

特殊查询

wrapper query

这里比较重要的一个是 wrapper query，是说可以接受任何其他 base64 编码的字符串作为子查询。

主要应用场合就是在 rest high-level rest client 中接受 json 字符串作为参数。比如使用 gson 等 json 库将要查询的语句拼接好，直接塞到 wrapper query 中查询就可以了，非常方便。

wrapper query 对应的 querybuilder class 是wrapperquerybuilder

具体方法是 querybuilders.wrapperquery()

小结

本文对 elasticsearch rest high client 中的查询构建进行了总结和整理，对常用的 api 做了简要的介绍。读者如果要查看完整的构建查询的 api 列表，可参考

参考文档

1. elasticsearch high level client building queries

系列文章列表

1. elasticsearch java rest client api 整理总结 (一)——document api
2. elasticsearch java rest client api 整理总结 (二) —— searchapi
3. elasticsearch java rest client api 整理总结 (三)——building queries