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分类：经验分享 04-10

Q1：springboot项目，如何使用elasticsearch的api增删改查？查询中有哪些方式，如果模糊查询、排序查询、分页查询？分别阐述下这些查询方式的用法？最后举一个完整的例子

答：

在Spring Boot项目中使用Elasticsearch的API增删改查，需要引入spring-boot-starter-data-elasticsearch依赖。该依赖会给我们提供基本的Elasticsearch操作，例如使用ElasticsearchRestTemplate进行增删改查操作。

使用ElasticsearchRestTemplate进行查询操作，我们可以通过NativeSearchQueryBuilder组装查询的条件。查询可以使用如下几种方式：

Term查询：用于匹配精确的值，不进行分词 QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.termQuery("field", "value"); Match查询：用于根据分词查询 QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("field", "value"); Bool查询：用于多条件查询 QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.boolQuery() .must(QueryBuilders.matchQuery("field1", "value1")) .must(QueryBuilders.matchQuery("field2", "value2"));

常见的查询操作，包括模糊查询、排序查询、分页查询，我们可以通过在构建查询条件时，分别加入相应的条件来实现。

模糊查询

模糊查询需要使用wildcardQuery或fuzzyQuery。其中，wildcardQuery是基于通配符的模糊查询，而fuzzyQuery则是基于编辑距离的模糊查询。

QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.wildcardQuery("field", "value*"); QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.fuzzyQuery("field", "value"); 排序查询

排序查询需要使用SortBuilder进行排序设置，排序字段需要在mapping设置。

NativeSearchQueryBuilder searchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder(); searchQueryBuilder.withSort(SortBuilders.fieldSort("field").order(SortOrder.ASC)); 分页查询

分页查询需要使用PageRequest对分页参数进行设置，然后传递给ElasticsearchRestTemplate进行查询。

PageRequest pageRequest = PageRequest.of(pageNumber, pageSize); NativeSearchQueryBuilder searchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder(); searchQueryBuilder.withPageable(pageRequest);

我们来看一个完整的示例，以模糊查询、排序查询、分页查询为例：

@Autowired private ElasticsearchRestTemplate restTemplate; public Page searchBooks(String keyword, int pageNumber, int pageSize) { // 构建查询条件 QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.wildcardQuery("name", "*"+keyword+"*"); NativeSearchQueryBuilder searchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder(); // 使用查询条件 searchQueryBuilder.withQuery(queryBuilder); // 分页 PageRequest pageRequest = PageRequest.of(pageNumber, pageSize); searchQueryBuilder.withPageable(pageRequest); // 排序 searchQueryBuilder.withSort(SortBuilders.fieldSort("price").order(SortOrder.ASC)); NativeSearchQuery searchQuery = searchQueryBuilder.build(); SearchHits searchHits = restTemplate.search(searchQuery, Book.class); return searchHits.map(SearchHit::getContent); }

其中，定义了一个Book实体类，包含id、name、price三个属性。searchBooks方法使用wildcardQuery实现模糊查询，使用PageRequest实现分页查询，使用fieldSort实现排序查询。最后使用ElasticsearchRestTemplate执行查询，并返回查询结果。

Q2：elasticsearch中储存的复杂的数据机构是怎么样的，举个复杂结构的例子？

答：

在Elasticsearch中Elasticsearch是基于Lucene的搜索引擎，支持嵌套的复杂结构。在Elasticsearch中，复杂数据结构以文档（Document）的方式储存，每个文档都由多个字段（Field）组成，每个字段可以是基本数据类型，也可以是对象类型，内部嵌套的对象类型被称为嵌套类型（Nested Type）。

下面是一个复杂结构的文档示例，它表示一个学生的信息，包括姓名、年龄、性别、所在学校、所在班级、选修的科目、成绩等信息。

{ "name": "小明", "age": 18, "gender": "male", "school": { "name": "清华大学", "address": "北京市海淀区", "country": "中国" }, "class": { "name": "高三(1)班", "teachers": ["李老师", "张老师"], "students": [ { "name": "小明", "age": 18, "gender": "male" }, { "name": "小红", "age": 17, "gender": "female" }, { "name": "小刚", "age": 18, "gender": "male" } ] }, "courses": [ { "name": "语文", "teacher": "张老师", "score": 90 }, { "name": "数学", "teacher": "李老师", "score": 85 }, { "name": "英语", "teacher": "王老师", "score": 92 } ] }

可以看到，该文档中有嵌套的对象类型，包括school和class，class中又包括了一个嵌套的对象类型students，以及一个嵌套的简单数据类型teachers。courses是一个数组类型，包括多个嵌套的对象类型。

在Elasticsearch中，可以通过Mapping来指定文档中的字段类型和属性。对于嵌套类型，需要额外指定nested属性，才能支持嵌套查询。

{ "mappings": { "properties": { "name": { "type": "text" }, "age": { "type": "integer" }, "gender": { "type": "keyword" }, "school": { "type": "object", "properties": { "name": { "type": "text" }, "address": { "type": "text" }, "country": { "type": "keyword" } } }, "class": { "type": "object", "properties": { "name": { "type": "text" }, "teachers": { "type": "keyword" }, "students": { "type": "nested", "properties": { "name": { "type": "text" }, "age": { "type": "integer" }, "gender": { "type": "keyword" } } } } }, "courses": { "type": "nested", "properties": { "name": { "type": "text" }, "teacher": { "type": "keyword" }, "score": { "type": "integer" } } } } } }

通过这样的Mapping，就能在Elasticsearch中储存并查询复杂的嵌套结构数据。

标签：问答chatgptES

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