Elasticsearch学习总结四 elasticSearch基本查询详解

原创
2017/05/30 20:22
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一.使用的es版本及介绍

使用的是elasticsearch2.3.3版本,在此只是简单介绍搜索部分的api使用

二. es中基本简单的搜索介绍

1.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

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

2.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,且出现数据一致

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

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

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

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

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

4.terms Query 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

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

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

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

6.prefixQuery 匹配分词前缀 如果字段没分词,就匹配整个字段前缀

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

7.wildcard query 通配符查询,支持* 任意字符串;?任意一个字符

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

8.Fuzzy query 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

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