一：文档对象如下
@Data @AllArgsConstructor @NoArgsConstructor @Document(indexName = "items", type = "item",shards = 5, replicas = 1) public class Item implements Serializable { @Id private Long id; /**标题*/ @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word", searchAnalyzer = "ik_max_word") private String title; /**分类*/ @Field(type = FieldType.Keyword) private String category; /**品牌*/ @Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word", searchAnalyzer = "ik_max_word") private String brand; /**价格*/ @Field(type = FieldType.Double) private Double price; /**图片地址*/ @Field(index = false, type = FieldType.Keyword) private String images; }
二：非聚合复杂查询(这儿展示了非聚合复杂查询的常用流程)
public void listPage(){ //1.创建QueryBuilder(即设置查询条件)这儿创建的是组合查询(也叫多条件查询),后面会介绍更多的查询方法 /*组合查询BoolQueryBuilder * must(QueryBuilders) :AND * mustNot(QueryBuilders):NOT * should: :OR */ BoolQueryBuilder builder = QueryBuilders.boolQuery(); //builder下有must、should以及mustNot 相当于sql中的and、or以及not //设置模糊搜索,博客的简诉中有学习两个字 builder.must(QueryBuilders.fuzzyQuery("category", "一级")); //设置要查询博客的标题中含有关键字 // builder.must(new QueryStringQueryBuilder("title").field("阿迪达斯裤子")); //按照博客的评论数的排序是依次降低 FieldSortBuilder sort = SortBuilders.fieldSort("price").order(SortOrder.DESC); //设置分页(从第一页开始，一页显示10条) //注意开始是从0开始，有点类似sql中的方法limit 的查询 PageRequest page = new PageRequest(0, 10); //2.构建查询 NativeSearchQueryBuilder nativeSearchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder(); //将搜索条件设置到构建中 nativeSearchQueryBuilder.withQuery(builder); //将分页设置到构建中 nativeSearchQueryBuilder.withPageable(page); //将排序设置到构建中 nativeSearchQueryBuilder.withSort(sort); //生产NativeSearchQuery NativeSearchQuery query = nativeSearchQueryBuilder.build(); //3.执行方法1 Page<Item> itemPage = itemRespository.search(query); //执行方法2：注意，这儿执行的时候还有个方法那就是使用elasticsearchTemplate //执行方法2的时候需要加上注解 //@Autowired //private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate; List<Item> blogList = elasticsearchTemplate.queryForList(query, Item.class); //4.获取总条数(用于前端分页) int total = (int) itemPage.getTotalElements(); //5.获取查询到的数据内容（返回给前端） List<Item> content = itemPage.getContent(); System.out.println(total); System.out.println(content); }
三：精确查询（必须完全匹配上）
单个匹配termQuery
//不分词查询 参数1： 字段名，参数2：字段查询值，因为不分词，所以汉字只能查询一个字，英语是一个单词. QueryBuilder queryBuilder=QueryBuilders.termQuery("fieldName", "fieldlValue"); //分词查询，采用默认的分词器 QueryBuilder queryBuilder2 = QueryBuilders.matchQuery("fieldName", "fieldlValue");
多个匹配
//不分词查询，参数1： 字段名，参数2：多个字段查询值,因为不分词，所以汉字只能查询一个字，英语是一个单词. QueryBuilder queryBuilder=QueryBuilders.termsQuery("fieldName", "fieldlValue1","fieldlValue2..."); //分词查询，采用默认的分词器 QueryBuilder queryBuilder= QueryBuilders.multiMatchQuery("fieldlValue", "fieldName1", "fieldName2", "fieldName3"); //匹配所有文件，相当于就没有设置查询条件 QueryBuilder queryBuilder=QueryBuilders.matchAllQuery();
四：模糊查询（只要包含即可）
//模糊查询常见的5个方法如下 //1.常用的字符串查询 QueryBuilders.queryStringQuery("fieldValue").field("fieldName");//左右模糊 //2.常用的用于推荐相似内容的查询 QueryBuilders.moreLikeThisQuery(new String[] {"fieldName"}).addLikeText("pipeidhua");//如果不指定filedName，则默认全部，常用在相似内容的推荐上 //3.前缀查询 如果字段没分词，就匹配整个字段前缀 QueryBuilders.prefixQuery("fieldName","fieldValue"); //4.fuzzy query:分词模糊查询，通过增加fuzziness模糊属性来查询,如能够匹配hotelName为tel前或后加一个字母的文档，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 QueryBuilders.fuzzyQuery("hotelName", "tel").fuzziness(Fuzziness.ONE); //5.wildcard query:通配符查询，支持* 任意字符串；？任意一个字符 QueryBuilders.wildcardQuery("fieldName","ctr*");//前面是fieldname，后面是带匹配字符的字符串 QueryBuilders.wildcardQuery("fieldName","c?r?");
五：范围查询
//闭区间查询 QueryBuilder queryBuilder0 = QueryBuilders.rangeQuery("fieldName").from("fieldValue1").to("fieldValue2"); //开区间查询 QueryBuilder queryBuilder1 = QueryBuilders.rangeQuery("fieldName").from("fieldValue1").to("fieldValue2").includeUpper(false).includeLower(false);//默认是true，也就是包含 //大于 QueryBuilder queryBuilder2 = QueryBuilders.rangeQuery("fieldName").gt("fieldValue"); //大于等于 QueryBuilder queryBuilder3 = QueryBuilders.rangeQuery("fieldName").gte("fieldValue"); //小于 QueryBuilder queryBuilder4 = QueryBuilders.rangeQuery("fieldName").lt("fieldValue"); //小于等于 QueryBuilder queryBuilder5 = QueryBuilders.rangeQuery("fieldName").lte("fieldValue");
六：组合查询/多条件查询/布尔查询
QueryBuilders.boolQuery() QueryBuilders.boolQuery().must();//文档必须完全匹配条件，相当于and QueryBuilders.boolQuery().mustNot();//文档必须不匹配条件，相当于not QueryBuilders.boolQuery().should();//至少满足一个条件，这个文档就符合should，相当于or
七：聚合查询
Elasticsearch有一个功能叫做 聚合(aggregations) ，它允许你在数据上生成复杂的分析统计。它很像SQL中的 GROUP BY 但是功能更强大。
为了掌握聚合，你只需要了解两个主要概念：(参考https://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/42387161)
Buckets(桶)：满足某个条件的文档集合。
Metrics(指标)：为某个桶中的文档计算得到的统计信息。
就是这样！每个聚合只是简单地由一个或者多个桶，零个或者多个指标组合而成。可以将它粗略地转换为SQL：
SELECT COUNT(color) FROM table GROUP BY color
以上的COUNT(color)就相当于一个指标。GROUP BY color则相当于一个桶。
桶和SQL中的组(Grouping)拥有相似的概念，而指标则与COUNT()，SUM()，MAX()等相似。
让我们仔细看看这些概念。
桶(Buckets)
一个桶就是满足特定条件的一个文档集合：
一名员工要么属于男性桶，或者女性桶。
城市Albany属于New York州这个桶。
日期2014-10-28属于十月份这个桶。
随着聚合被执行，每份文档中的值会被计算来决定它们是否匹配了桶的条件。如果匹配成功，那么该文档会被置入该桶中，同时聚合会继续执行。
桶也能够嵌套在其它桶中，能让你完成层次或者条件划分这些需求。比如，Cincinnati可以被放置在Ohio州这个桶中，而整个Ohio州则能够被放置在美国这个桶中。
ES中有很多类型的桶，让你可以将文档通过多种方式进行划分(按小时，按最流行的词条，按年龄区间，按地理位置，以及更多)。但是从根本上，它们都根据相同的原理运作：按照条件对文档进行划分。
指标(Metrics)
桶能够让我们对文档进行有意义的划分，但是最终我们还是需要对每个桶中的文档进行某种指标计算。分桶是达到最终目的的手段：提供了对文档进行划分的方法，从而让你能够计算需要的指标。
多数指标仅仅是简单的数学运算(比如，min，mean，max以及sum)，它们使用文档中的值进行计算。在实际应用中，指标能够让你计算例如平均薪资，最高出售价格，或者百分之95的查询延迟。
将两者结合起来
一个聚合就是一些桶和指标的组合。一个聚合可以只有一个桶，或者一个指标，或者每样一个。在桶中甚至可以有多个嵌套的桶。比如，我们可以将文档按照其所属国家进行分桶，然后对每个桶计算其平均薪资(一个指标)。
因为桶是可以嵌套的，我们能够实现一个更加复杂的聚合操作：
①:将文档按照国家进行分桶。(桶)
②:然后将每个国家的桶再按照性别分桶。(桶)
③:然后将每个性别的桶按照年龄区间进行分桶。(桶)
④:最后，为每个年龄区间计算平均薪资。(指标)
聚合查询都是由AggregationBuilders创建的，一些常见的聚合查询如下
（1）统计某个字段的数量 ValueCountBuilder vcb= AggregationBuilders.count("count_uid").field("uid"); （2）去重统计某个字段的数量（有少量误差） CardinalityBuilder cb= AggregationBuilders.cardinality("distinct_count_uid").field("uid"); （3）聚合过滤 FilterAggregationBuilder fab= AggregationBuilders.filter("uid_filter").filter(QueryBuilders.queryStringQuery("uid:001")); （4）按某个字段分组 TermsBuilder tb= AggregationBuilders.terms("group_name").field("name"); （5）求和 SumBuilder sumBuilder= AggregationBuilders.sum("sum_price").field("price"); （6）求平均 AvgBuilder ab= AggregationBuilders.avg("avg_price").field("price"); （7）求最大值 MaxBuilder mb= AggregationBuilders.max("max_price").field("price"); （8）求最小值 MinBuilder min= AggregationBuilders.min("min_price").field("price"); （9）按日期间隔分组 DateHistogramBuilder dhb= AggregationBuilders.dateHistogram("dh").field("date"); （10）获取聚合里面的结果 TopHitsBuilder thb= AggregationBuilders.topHits("top_result"); （11）嵌套的聚合 NestedBuilder nb= AggregationBuilders.nested("negsted_path").path("quests"); （12）反转嵌套 AggregationBuilders.reverseNested("res_negsted").path("kps ");
聚合查询的详细使用步骤如下：
public void aggregation(){ //目标：搜索写博客写得最多的用户（一个博客对应一个用户），通过搜索博客中的用户名的频次来达到想要的结果 //首先新建一个用于存储数据的集合 List<String> ueserNameList=new ArrayList<>(); //1.创建查询条件，也就是QueryBuild QueryBuilder matchAllQuery = QueryBuilders.matchAllQuery();//设置查询所有，相当于不设置查询条件 //2.构建查询 NativeSearchQueryBuilder nativeSearchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder(); //2.0 设置QueryBuilder nativeSearchQueryBuilder.withQuery(matchAllQuery); //2.1设置搜索类型，默认值就是QUERY_THEN_FETCH，参考https://blog.csdn.net/wulex/article/details/71081042 nativeSearchQueryBuilder.withSearchType(SearchType.QUERY_THEN_FETCH);//指定索引的类型，只先从各分片中查询匹配的文档，再重新排序和排名，取前size个文档 //2.2指定索引库和文档类型 nativeSearchQueryBuilder.withIndices("items").withTypes("item");//指定要查询的索引库的名称和类型，其实就是我们文档@Document中设置的indexName和type //2.3重点来了！！！指定聚合函数,本例中以某个字段分组聚合为例（可根据你自己的聚合查询需求设置） //该聚合函数解释：计算该字段(假设为username)在所有文档中的出现频次，并按照降序排名（常用于某个字段的热度排名） AbstractAggregationBuilder aggregation = AggregationBuilders.terms("给聚合查询取的名").field("category"); AvgAggregationBuilder avgAggregationBuilder= AggregationBuilders.avg("avg_price").field("price"); nativeSearchQueryBuilder.addAggregation(avgAggregationBuilder); //2.4构建查询对象 NativeSearchQuery nativeSearchQuery = nativeSearchQueryBuilder.build(); //3.执行查询 //3.1方法1,通过reporitory执行查询,获得有Page包装了的结果集 Page<Item> search = itemRespository.search(nativeSearchQuery); List<Item> content = search.getContent(); for (Item esBlog : content) { ueserNameList.add(esBlog.getTitle()); } //获得对应的文档之后我就可以获得该文档的作者，那么就可以查出最热门用户了 //3.2方法2,通过elasticSearch模板elasticsearchTemplate.queryForList方法查询 List<Item> queryForList = elasticsearchTemplate.queryForList(nativeSearchQuery, Item.class); //3.3方法3,通过elasticSearch模板elasticsearchTemplate.query()方法查询,获得聚合(常用) Aggregations aggregations = elasticsearchTemplate.query(nativeSearchQuery, new ResultsExtractor<Aggregations>() { @Override public Aggregations extract(SearchResponse response) { return response.getAggregations(); } }); //转换成map集合 Map<String, Aggregation> aggregationMap = aggregations.asMap(); //获得对应的聚合函数的聚合子类，该聚合子类也是个map集合,里面的value就是桶Bucket，我们要获得Bucket StringTerms stringTerms = (StringTerms) aggregationMap.get("给聚合查询取的名"); //获得所有的桶 List<StringTerms.Bucket> buckets = stringTerms.getBuckets(); //将集合转换成迭代器遍历桶,当然如果你不删除buckets中的元素，直接foreach遍历就可以了 Iterator<StringTerms.Bucket> iterator = buckets.iterator(); while(iterator.hasNext()) { //bucket桶也是一个map对象，我们取它的key值就可以了 String username = iterator.next().getKeyAsString();//或者bucket.getKey().toString(); //根据username去结果中查询即可对应的文档，添加存储数据的集合 ueserNameList.add(username); } System.out.println(ueserNameList); }