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[ElasticSearch]Java API 之 词条查询(Term Level Query)TermsQueryBuilder

来源:  2018-08-31 13:03:58    评论:0点击:

来源:https://www.cnblogs.com/austinspark-jessylu/p/6878370.html
1. 词条查询(Term Query) 

词条查询是ElasticSearch的一个简单查询。它仅匹配在给定字段中含有该词条的文档,而且是确切的、未经分析的词条。term 查询 会查找我们设定的准确值。term 查询本身很简单,它接受一个字段名和我们希望查找的值。

下面代码查询将匹配 college 字段中含有"California"一词的文档。记住,词条查询是未经分析的,因此需要提供跟索引文档中的词条完全匹配的词条。请注意,我们使用小写开头的california来搜索,而不是California,因为California一词在建立索引时已经变成了california(默认分词器)。

  • /**
  • public static void termQuery(Client client, String index, String type) {
  • // Query
  • TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("country", "AWxhOn".toLowerCase());
  • // Search
  • SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client.prepareSearch(index
  • .setTypes(type
  • .setQuery(termQueryBuilder);
  • // 执行
  • SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.get();
  • // 结果
  • (searchResponse);
  • }

参考:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/2.4/query-dsl-term-query.html

 

  2. 多词条查询(Terms Query)

词条查询(Term Query)允许匹配单个未经分析的词条,多词条查询(Terms Query)可以用来匹配多个这样的词条。只要指定字段包含任一我们给定的词条,就可以查询到该文档。

下面代码得到所有在 country 字段中含有 “德国” 或 "比利时" 的文档。

  • /**
  • public static void termsQuery(Client client, String index, String type) {
  • // Query
  • TermsQueryBuilder termsQueryBuilder = QueryBuilders.termsQuery("country", "比利时", "德国");
  • // Search
  • SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client.prepareSearch(index
  • .setTypes(type
  • .setQuery(termsQueryBuilder);
  • // 执行
  • SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.get();
  • // 结果
  • (searchResponse);
  • }
输出结果:
  • .sjf.open.api.QueryAPI - ---------- QueryAPI id 9 score 0.4898842 source {country=比利时, name=阿扎尔, club=切尔西俱乐部}
  • .sjf.open.api.QueryAPI - ---------- QueryAPI id 4 score 0.39103588 source {country=德国, name=穆勒, club=拜仁慕尼黑俱乐部}
  • .sjf.open.api.QueryAPI - ---------- QueryAPI id 1 score 0.25427115 source {country=比利时, name=德布劳内, club=曼城俱乐部}

参考:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/2.4/query-dsl-terms-query.html

 

  3. 范围查询(Range Query)

 

范围查询使我们能够找到在某一字段值在某个范围里的文档,字段可以是数值型,也可以是基于字符串的。范围查询只能针对单个字段。

方法:

 

 

(1)gte() :范围查询将匹配字段值大于或等于此参数值的文档。

(2)gt() :范围查询将匹配字段值大于此参数值的文档。

(3)lte() :范围查询将匹配字段值小于或等于此参数值的文档。

(4)lt() :范围查询将匹配字段值小于此参数值的文档。

(5)from() 开始值  to() 结束值  这两个函数与includeLower()和includeUpper()函数配套使用。

includeLower(true) 表示 from() 查询将匹配字段值大于或等于此参数值的文档;

includeLower(false) 表示 from() 查询将匹配字段值大于此参数值的文档;

includeUpper(true) 表示 to() 查询将匹配字段值小于或等于此参数值的文档;

includeUpper(false) 表示 to() 查询将匹配字段值小于此参数值的文档;

  • /**
  • public static void rangeQuery(Client client, String index, String type) {
  • // Query
  • RangeQueryBuilder rangeQueryBuilder = QueryBuilders.rangeQuery("age"
  • .from(19
  • .to(21
  • .includeLower(true
  • .includeUpper(true);
  • //RangeQueryBuilder rangeQueryBuilder = QueryBuilders.rangeQuery("age").gte(19).lte(21);
  • // Search
  • SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client.prepareSearch(index);
  • .setTypes(type);
  • .setQuery(rangeQueryBuilder);
  • // 执行
  • SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.execute().actionGet();
  • // 结果
  • (searchResponse);
  • }

上面代码中的查询语句与下面的是等价的:

  • QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.rangeQuery("age").gte(19).lte(21);

输出结果:

  • .sjf.open.api.QueryAPI - ---------- QueryAPI id 9 score 1.0 source {college=计算机学院, school=麻省理工大学, sex=boy, name=廖力生, age=21}
  • .sjf.open.api.QueryAPI - ---------- QueryAPI id 2 score 1.0 source {college=通信学院, school=西安电子科技大学, sex=boy, name=李源一, age=19}
  • .sjf.open.api.QueryAPI - ---------- QueryAPI id 4 score 1.0 source {college=电子工程学院, school=中国科技大学, sex=girl, name=王俊辉, age=21}
  • .sjf.open.api.QueryAPI - ---------- QueryAPI id 1 score 1.0 source {college=计算机学院, school=西安电子科技大学, sex=boy, name=徐欣, age=21}
  • .sjf.open.api.QueryAPI - ---------- QueryAPI id 11 score 1.0 source {college=计算机学院ddddd, school=中国科技大学, sex=girl, name=王俊辉2, age=21}

参考:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/2.4/query-dsl-range-query.html

 

  4. 存在查询(Exists Query)

如果指定字段上至少存在一个no-null的值就会返回该文档。

  • /**
  • public static void existsQuery(Client client, String index, String type) {
  • // Query
  • ExistsQueryBuilder existsQueryBuilder = QueryBuilders.existsQuery("name");
  • // Search
  • SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client.prepareSearch(index
  • .setTypes(type
  • .setQuery(existsQueryBuilder);
  • // 执行
  • SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.get();
  • // 结果
  • (searchResponse);
  • }

举例说明,下面的几个文档都会得到上面代码的匹配:

  • 第一个是字符串,是一个非null的值。

     

    第二个是空字符串,也是非null。

    第三个使用标准分析器的情况下尽管不会返回词条,但是原始字段值是非null的(Even though the standard analyzer would emit zero tokens, the original field is non-null)。

    第五个中至少有一个是非null值。

    下面几个文档不会得到上面代码的匹配:

    
    
  • "bar" }
  • 
    

    第一个是null值。

    第二个没有值。

    第三个只有null值,至少需要一个非null值。

    第四个与指定字段不匹配。

    参考:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/2.4/query-dsl-exists-query.html

     

    5. 前缀查询(Prefix Query)

    前缀查询让我们匹配这样的文档:它们的特定字段已给定的前缀开始。下面代码中我们查询所有country字段以"葡萄"开始的文档。

    
    
  • /**
  • public static void prefixQuery(Client client, String index, String type) {
  • // Query
  • PrefixQueryBuilder prefixQueryBuilder = QueryBuilders.prefixQuery("country", "葡萄");
  • // Search
  • SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client.prepareSearch(index);
  • .setTypes(type);
  • .setQuery(prefixQueryBuilder);
  • // 执行
  • SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.get();
  • // 结果
  • (searchResponse);
  • }
  • 
    

    输出结果:

    
    
  • .sjf.open.api.QueryAPI - ---------- QueryAPI id 3 score 1.0 source {country=葡萄牙, name=C罗, club=皇家马德里俱乐部}
  • 
    

    备注:

    进行下面前缀查询,没有查找到相应信息,但是数据源中是有的:

    
    
  • QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.prefixQuery("club", "皇家马德里");
  • 
    

    产生以上差别的主要原因是club字段(默认mapping配置)进行了分析器分析了,索引中的数据已经不在是"皇家马德里",而country字段没有进行分析(mapping配置not_analyzed)。

    参考:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/2.4/query-dsl-prefix-query.html

     

    6. 通配符查询(Wildcard Query)

    通配符查询允许我们获取指定字段满足通配符表达式的文档,和前缀查询一样,通配符查询指定字段是未分析的(not analyzed)。

    可以使用星号代替0个或多个字符,使用问号代替一个字符。星号表示匹配的数量不受限制,而后者的匹配字符数则受到限制。这个技巧主要用于英文搜索中,如输入““computer*”,就可以找到“computer、computers、computerised、computerized”等单词,而输入“comp?ter”,则只能找到“computer、compater、competer”等单词。注意的是通配符查询不太注重性能,在可能时尽量避免,特别是要避免前缀通配符(以以通配符开始的词条)。

    
    
  • /**
  • public static void wildcardQuery(Client client, String index, String type){
  • // Query
  • WildcardQueryBuilder wildcardQueryBuilder = QueryBuilders.wildcardQuery("country", "西*牙");
  • // Search
  • SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client.prepareSearch(index);
  • .setTypes(type);
  • .setQuery(wildcardQueryBuilder);
  • // 执行
  • SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.get();
  • // 结果
  • (searchResponse);
  • }
  • 
    

    输出结果:

    
    
  • .sjf.open.api.queryAPI.TermQueryAPI - ---------- TermQueryAPI id 8 score 1.0 source {country=西班牙, name=托雷斯, club=马德里竞技俱乐部}
  • .sjf.open.api.queryAPI.TermQueryAPI - ---------- TermQueryAPI id 6 score 1.0 source {country=西班牙, name=布斯克茨, club=巴萨罗那俱乐部}
  • .sjf.open.api.queryAPI.TermQueryAPI - ---------- TermQueryAPI id 7 score 1.0 source {country=西班牙, name=哈维, club=巴萨罗那俱乐部}
  • 
    

    参考:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/2.4/query-dsl-wildcard-query.html

     

    7. 正则表达式查询(Regexp Query)

    正则表达式查询允许我们获取指定字段满足正则表达式的文档,和前缀查询一样,正则表达式查询指定字段是未分析的(not analyzed)。正则表达式查询的性能取决于所选的正则表达式。如果我们的正则表达式匹配许多词条,查询将很慢。一般规则是,正则表达式匹配的词条数越高,查询越慢。

    
    
  • /**
  • public static void regexpQuery(Client client, String index, String type){
  • // Query
  • RegexpQueryBuilder regexpQueryBuilder = QueryBuilders.regexpQuery("country", "(西班|葡萄)牙");
  • // Search
  • SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client.prepareSearch(index);
  • .setTypes(type);
  • .setQuery(regexpQueryBuilder);
  • // 执行
  • SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.get();
  • // 结果
  • (searchResponse);
  • }
  • 
    

    输出结果:

    
    
  • .sjf.open.api.queryAPI.TermQueryAPI - ---------- TermQueryAPI id 8 score 1.0 source {country=西班牙, name=托雷斯, club=马德里竞技俱乐部}
  • .sjf.open.api.queryAPI.TermQueryAPI - ---------- TermQueryAPI id 6 score 1.0 source {country=西班牙, name=布斯克茨, club=巴萨罗那俱乐部}
  • .sjf.open.api.queryAPI.TermQueryAPI - ---------- TermQueryAPI id 7 score 1.0 source {country=西班牙, name=哈维, club=巴萨罗那俱乐部}
  • .sjf.open.api.queryAPI.TermQueryAPI - ---------- TermQueryAPI id 3 score 1.0 source {country=葡萄牙, name=C罗, club=皇家马德里俱乐部}
  • 
    

    参考:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/2.4/query-dsl-regexp-query.html

     

    8. 模糊查询(Fuzzy Query)

    如果指定的字段是string类型,模糊查询是基于编辑距离算法来匹配文档。编辑距离的计算基于我们提供的查询词条和被搜索文档。如果指定的字段是数值类型或者日期类型,模糊查询基于在字段值上进行加减操作来匹配文档(The fuzzy query uses similarity based on Levenshtein edit distance for  fields, and a margin on numeric and date fields)。此查询很占用CPU资源,但当需要模糊匹配时它很有用,例如,当用户拼写错误时。另外我们可以在搜索词的尾部加上字符 “~” 来进行模糊查询。

    8.1 string类型字段

    模糊查询生成所有可能跟指定词条的匹配结果(在fuzziness指定的最大编辑距离范围之内)。然后检查生成的所有结果是否是在索引中。

    下面代码中模糊查询country字段为”西班牙“的所有文档,同时指定最大编辑距离为1(fuzziness),最少公共前缀为0(prefixLength),即不需要公共前缀。

     

    
    
  • /**
  • public static void fuzzyQuery(Client client, String index, String type){
  • // Query
  • FuzzyQueryBuilder fuzzyQueryBuilder = QueryBuilders.fuzzyQuery("country", "洗班牙");
  • // 最大编辑距离
  • .fuzziness(Fuzziness.ONE);
  • // 公共前缀
  • .prefixLength(0);
  • // Search
  • SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client.prepareSearch(index);
  • .setTypes(type);
  • .setQuery(fuzzyQueryBuilder);
  • // 执行
  • SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.get();
  • // 结果
  • (searchResponse);
  • }
  • 
    

    输出结果:

    
    
  • .sjf.open.api.queryAPI.TermQueryAPI - ---------- TermQueryAPI id 8 score 1.6931472 source {country=西班牙, name=托雷斯, club=马德里竞技俱乐部}
  • .sjf.open.api.queryAPI.TermQueryAPI - ---------- TermQueryAPI id 6 score 1.4054651 source {country=西班牙, name=布斯克茨, club=巴萨罗那俱乐部}
  • .sjf.open.api.queryAPI.TermQueryAPI - ---------- TermQueryAPI id 7 score 1.0 source {country=西班牙, name=哈维, club=巴萨罗那俱乐部}
  • 
    
    8.2 数字和日期类型字段

    与范围查询(Range Query)的around比较类似。形成在指定值上上下波动fuzziness大小的一个范围:

     

    
    
  • field value <= +fuzziness
  • 
    

    下面代码在18岁上下波动2岁,形成[17-19]的一个范围查询:

    
    
  • /**
  • public static void fuzzyQuery2(Client client, String index, String type){
  • // Query
  • FuzzyQueryBuilder fuzzyQueryBuilder = QueryBuilders.fuzzyQuery("age", "18");
  • .fuzziness(Fuzziness.TWO);
  • // Search
  • SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client.prepareSearch(index);
  • .setTypes(type);
  • .setQuery(fuzzyQueryBuilder);
  • // 执行
  • SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.get();
  • // 结果
  • (searchResponse);
  • }
  • 
    

    参考:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/2.4/query-dsl-fuzzy-query.html

     

    9. 说明

    本代码基于ElasticSearch 2.4.1 

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