ES_ChatGPT问答

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作者:kakarotto-chen

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<Book> 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<Book> 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。

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文章来源: 博客园

原文链接: https://www.cnblogs.com/kakarotto-chen/p/17302851.html

标签： NoSQL数据库 NoSQL技术文章 Redis Memcache

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