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

2022-11-27 12:14:52

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

码农公寓

2. 多词条查询(Terms Query)

3. 范围查询(Range Query)

4. 存在查询(Exists Query)

5. 前缀查询（Prefix Query）

6. 通配符查询(Wildcard Query)

7. 正则表达式查询(Regexp Query)

8. 模糊查询(Fuzzy Query)

8.1 string类型字段

8.2 数字和日期类型字段

9. 说明

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