【ElasticSearch】JavaRestClient实现文档查询、排序、分页、高亮-蒲公英云

文章目录

1、入门案例
2、全文检索
3、精确查询
4、复合查询-boolean query
5、排序和分页
6、高亮

1、入门案例

先初始化JavaRestClient对象：

@SpringBootTest
public class HotelSearchTest {
    private RestHighLevelClient client;
    @Test
    void testInit() {
        System.out.println(client);
    }
    @BeforeEach
    void setUp() {
        this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://10.4.130.220:9200")
        ));
    }
    @AfterEach
    void tearDown() throws IOException {
        this.client.close();
    }
}
用match_all来演示基本的API使用：

代码和DSL对应上就是：

在这里插入图片描述

运行结果：

在这里插入图片描述

然后是对结果的解析，对照响应结果：

在这里插入图片描述

示例代码：

@Test
void testMatchAll() throws IOException {
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    request.source()
            .query(QueryBuilders.matchAllQuery());
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    SearchHits searchHits = response.getHits();
    long total = searchHits.getTotalHits().value;
    SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
    for (SearchHit hit : hits) {
        String json = hit.getSourceAsString();
        HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
        System.out.println(hotelDoc);
    }
}

运行结果：

在这里插入图片描述

总结：

构建DSL是通过HighLevelRestClient中的resource()方法来实现的，这里包含了查询、排序、分页、高亮等操作
构建查询条件的核心部分，即查询类型，是用一个名为QueryBuilders的工具类实现的，它包含了各种查询方法
查询的基本步骤总结：

2、全文检索

和match_all一样，不同的是在QueryBuildes工具类中选的方法不同：

// 单字段查询
QueryBuilders.matchQuery("all", "如家");
// 多字段查询
QueryBuilders.multiMatchQuery("如家", "name", "business");

对比下DSL语句：
在这里插入图片描述

@Test
void testMatch() throws IOException {
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    request.source()
            .query(QueryBuilders.matchQuery("all", "如家"));
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    handleResponse(response);//对响应的处理代码相同，做抽取
}
private void handleResponse(SearchResponse response) {
    SearchHits searchHits = response.getHits();
    long total = searchHits.getTotalHits().value;
    SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
    for (SearchHit hit : hits) {
        String json = hit.getSourceAsString();
        HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
        System.out.println(hotelDoc);
    }
}

对响应的处理代码相同，这里做个抽取，Ctrl + Alt +M（没用的话Ctrl + Alt + Shift + T，再选Extract Method），再不行就Settings -> Keymap来打开快捷键设置对话框

在这里插入图片描述

运行：

在这里插入图片描述

3、精确查询

精确查询常见的有term查询和range查询，同样利用QueryBuilders实现

// 词条查询
QueryBuilders.termQuery("city", "杭州"); 
// 范围查询
QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(100).lte(150);

与DSL对比：

在这里插入图片描述

@Test
void testRangeQuery() throws IOException {
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    request.source()
            .query(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(100).lte(300));
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    handleResponse(response);
}

运行：

在这里插入图片描述

4、复合查询-boolean query

// 创建布尔查询
BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
// 添加must条件
boolQuery.must(QueryBuilders.termQuery("city", "杭州")); 
// 添加filter条件
boolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").lte(250));

和DSL的对比：

在这里插入图片描述

@Test
void testBooleanQuery() throws IOException {
    //准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    //准备DSL
    //2.1 准备BooleanQuery
    BoolQueryBuilder booleanQuery = QueryBuilders.boolQuery();
    //2.2 添加term，用must
    booleanQuery.must(QueryBuilders.termQuery("city", "上海"));
    //2.3 添加range，用filter
    booleanQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gt(100));  //大于300，lt是小于，less than
    //2.4 测试下mustNot
    booleanQuery.mustNot(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(500)); //大于等于500取反，小于500
    //2.5 玩玩should，或
    booleanQuery.should(QueryBuilders.termQuery("name", "北京宝辰饭店"));
    request.source().query(booleanQuery);
    //3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    //4.调用上面抽取的方法解析响应
    handleResponse(response);
}

运行：

在这里插入图片描述

5、排序和分页

// 查询
request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());
// 分页
request.source().from(0).size(5);
// 价格排序
request.source().sort("price", SortOrder.ASC);

和DSL的对应关系：

在这里插入图片描述

//pageNum和pageSize从前端Dto获取，
//则起点为(pageNum-1)*pageSize
request.source().from((pageNum - 1)*pageSize).size(pageSize);
@Test
void testPage() throws IOException {
    int pageNum = 2;
    int pageSize = 3;
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    request.source()
            .query(QueryBuilders.matchQuery("name", "如家"));
    request.source().from((pageNum - 1) * pageSize).size(pageSize);
    request.source().sort("price", SortOrder.ASC);
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    handleResponse(response);
}

运行：

在这里插入图片描述

6、高亮

高亮API包括请求DSL构建和结果解析两部分，DSL构建为：

request.source().highlighter(new HighlightBuilder()        
        .field("name")        
        // 是否需要与查询字段匹配
       .requireFieldMatch(false)
);

在这里插入图片描述
不用默认标签的话也可以，继续链式编程，后面调postTags()等方法即可。

@Test
void testHighLighter() throws IOException {
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    request.source()
            .query(QueryBuilders.matchQuery("all","如家"))
            .highlighter(new HighlightBuilder().field("name")
                    .requireFieldMatch(false)
                    .preTags("<strong>")
                    .postTags("</strong")
            );
    SearchResponse response = client.search(request,RequestOptions.DEFAULT);
    handleResponse(response);
}

发现结果并未高亮，因为上面抽取的handleResponse方法是对_source下处理的，这里的数据是原数据，本就不会被修改，因此要继续拿highlight下的数据，即解析高亮结果

在这里插入图片描述

@Test
void testHighLighter() throws IOException {
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    request.source()
            .query(QueryBuilders.matchQuery("all","如家"))
            .highlighter(new HighlightBuilder().field("name")
                    .requireFieldMatch(false)
                    .preTags("<strong>")
                    .postTags("</strong")
            );
    SearchResponse response = client.search(request,RequestOptions.DEFAULT);
    SearchHits searchHits = response.getHits();
    SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
    for(SearchHit hit : hits){
        String hotelDocString = hit.getSourceAsString();
        HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(hotelDocString,HotelDoc.class);
        Map<String, HighlightField> highlightFieldMap = hit.getHighlightFields();
        if(! CollectionUtils.isEmpty(highlightFieldMap)){
            HighlightField highlightField = highlightFieldMap.get("name");
            if(highlightField != null){
                String name = highlightField.getFragments()[0].string();
                hotelDoc.setName(name);
                System.out.println(hotelDoc);
            }
        }
    }
}