ElasticSearch 基本操作

发表于2021-03-28更新于2022-01-27阅读次数

matchQuery

简单的 matchQuery 查询的内容会通过分词，分词后的数据进行检索，只要包含其中一个分词就会被检索出来

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searchRequestBuilder.setQuery(QueryBuilders.matchQuery("fieldD", "bigData is magic"));

matchPhraseQuery

matchPhraseQuery 查询的内容通过分词，严格按照分词的出现的顺序进行查询，也就是必须包含所有分词，且出现数据的顺序一致

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searchRequestBuilder.setQuery(QueryBuilders.matchPhraseQuery("fieldD", "bigData spark is  magic"));

查询的字段是进行分词索引的，如果不是分词索引则不生效, 如果只是查询 bigData magic ，则这种查询是查询不到的，需要完全匹配,如果想要查询到，需要设置 slop(2),需要这样查询

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searchRequestBuilder.setQuery(QueryBuilders.matchPhraseQuery("fieldD", "bigData spark is magic").slop(2))

termQuery

termQuery 词精确查询，fieldD 分词后包含 bigData 的 term 的文档

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searchRequestBuilder.setQuery(QueryBuilders.termQuery("fieldD", "bigData"));

termsQuery

termsQuery 多 term 查询，查询 fieldD 包含 bigData spark 或 storm 中的任何一个或多个的文档

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searchRequestBuilder.setQuery(QueryBuilders.termsQuery("fieldD", "bigData","spark","storm"));

rangeQuery

rangeQuery 范围查询字段 fieldB 大于 20 并且小于 50 包含上下界

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searchRequestBuilder.setQuery(QueryBuilders.rangeQuery("filedB").gt("20").lt("50").includeLower(true).includeUpper(true));

prefixQuery

prefixQuery 匹配分词前缀 如果字段没分词，就匹配整个字段前缀

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searchRequestBuilder.setQuery(QueryBuilders.prefixQuery("fieldD","spark"));

wildcardQuery

wildcardQuery 通配符查询，支持* 任意字符串；？任意一个字符

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searchRequestBuilder.setQuery(QueryBuilders.wildcardQuery("fieldD","spark*"));

fuzzyQuery

fuzzyQuery 分词模糊查询，通过增加 fuzziness 模糊属性，来查询 term 如下 能够匹配 fieldD 为 spar park spark 前或后加一个字母的 term 的 文档 fuzziness 的含义是检索的 term 前后增加或减少 n 个单词的匹配查询

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searchRequestBuilder.setQuery(QueryBuilders.fuzzyQuery("fieldD","spark").fuzziness(Fuzziness.ONE));