Elasticsearch学习笔记-p6（RestClient查询文档）

Posted 2021-12-15 LL.LEBRON

文章目录

• RestClient查询文档
• • 1.快速入门
  • • 1.1 发起查询请求
    • 1.2 解析响应
  • 2.match查询
  • 3.精准查询
  • 4.布尔查询
  • 5.排序、分页
  • 6.高亮
  • • 6.1 高亮请求构建
    • 6.2 高亮结果解析

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RestClient查询文档

1.快速入门

我们以match_all查询为例：

1.1 发起查询请求

分为三步：

• 创建SearchRequest对象，指定索引库名
• 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
• 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：

  

代码如下：

@Test
void testMatchAll() throws IOException 
    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    request.source()
        .query(QueryBuilders.matchAllQuery());
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);

    // 4.解析响应
    handleResponse(response);

1.2 解析响应

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，我们解析响应结果，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

代码如下：

private void handleResponse(SearchResponse response) 
    // 4.解析响应
    SearchHits searchHits = response.getHits();
    // 4.1.获取总条数
    long total = searchHits.getTotalHits().value;
    System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");
    // 4.2.文档数组
    SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
    // 4.3.遍历
    for (SearchHit hit : hits) 
        // 获取文档source
        String json = hit.getSourceAsString();
        // 反序列化
        HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
        System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);
    

2.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：

代码如下：

@Test
void testMatch() throws IOException 
    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    request.source()
        .query(QueryBuilders.matchQuery("all", "如家"));
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);

3.精准查询

精确查询主要是两者：

• term：词条精确匹配
• range：范围查询

4.布尔查询

布尔查询是用must、must_not、filter等方式组合其它查询，代码示例如下：

代码如下：

@Test
void testBool() throws IOException 
    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    // 2.1.准备BooleanQuery
    BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
    // 2.2.添加term
    boolQuery.must(QueryBuilders.termQuery("city", "杭州"));
    // 2.3.添加range
    boolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").lte(250));

    request.source().query(boolQuery);
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);

5.排序、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。

对应的API如下：

代码如下：

@Test
void testPageAndSort() throws IOException 
    // 页码，每页大小
    int page = 1, size = 5;

    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    // 2.1.query
    request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());
    // 2.2.排序 sort
    request.source().sort("price", SortOrder.ASC);
    // 2.3.分页 from、size
    request.source().from((page - 1) * size).size(5);
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);

6.高亮

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

6.1 高亮请求构建

上述代码省略了查询条件部分，但是大家不要忘了：高亮查询必须使用全文检索查询，并且要有搜索关键字，将来才可以对关键字高亮。

代码如下：

@Test
void testHighlight() throws IOException 
    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    // 2.1.query
    request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all", "如家"));
    // 2.2.高亮
    request.source().highlighter(new HighlightBuilder().field("name").requireFieldMatch(false));
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);

6.2 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

代码如下：

private void handleResponse(SearchResponse response) 
    // 4.解析响应
    SearchHits searchHits = response.getHits();
    // 4.1.获取总条数
    long total = searchHits.getTotalHits().value;
    System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");
    // 4.2.文档数组
    SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
    // 4.3.遍历
    for (SearchHit hit : hits) 
        // 获取文档source
        String json = hit.getSourceAsString();
        // 反序列化
        HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
        // 获取高亮结果
        Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
        if (!CollectionUtils.isEmpty(highlightFields)) 
            // 根据字段名获取高亮结果
            HighlightField highlightField = highlightFields.get("name");
            if (highlightField != null) 
                // 获取高亮值
                String name = highlightField.getFragments()[0].string();
                // 覆盖非高亮结果
                hotelDoc.setName(name);
            
        
        System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);
    

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