ElasticSearch - SpringBoot整合ES：精确值查询 term

00. 数据准备

PUT /my_index
{"mappings": {"properties": {"title": {"type": "keyword"},"content": {"type": "text"},"price":{"type": "long"}}}
}

PUT /my_index/_doc/1
{"title": "金都时尚情侣浪漫主题酒店","content": "山东省青岛市","price": 337
}PUT /my_index/_doc/2
{"title": "金都嘉怡假日酒店","content": "北京市","price": 337
}PUT /my_index/_doc/3
{"title": "金都欣欣24小时酒店","content": "安徽省淮北市","price": 200
}PUT /my_index/_doc/4
{"title": "金都自如酒店","content": "上海直辖市","price": 300
}PUT /my_index/_doc/5
{"title": "自如酒店","content": "江苏省南京市","price": 400
}

01. ElasticSearch 结构化搜索是什么？

ElasticSearch 的结构化搜索是一种基于数据结构的搜索方式，它可以根据数据的字段进行过滤、排序、聚合等操作，从而精确地查询数据。比如日期、时间和数字都是结构化的：它们有精确的格式，我们可以对这些格式进行逻辑操作。比较常见的操作包括比较数字或时间的范围，或判定两个值的大小。文本也可以是结构化的。如彩色笔可以有离散的颜色集合： 红 、 绿、蓝 。电商网站上的商品都有 UPCs 或其他的唯一标识，它们都需要遵从严格规定的、结构化的格式。

在结构化查询中，我们得到的结果总是非是即否，要么存于集合之中，要么存在集合之外。**结构化查询不关心文件的相关度或评分，它简单的对文档包括或排除处理。**这在逻辑上是能说通的，因为一个数字不能比其他数字更适合存于某个相同范围。结果只能是：存于范围之中，抑或反之。同样，对于结构化文本来说，一个值要么相等，要么不等。没有更似这种概念。

02. ElasticSearch 结构化搜索方式有哪些？

ElasticSearch 提供了多种结构化搜索方式，包括：

① 精确值查询：可以通过指定字段名和字段值来精确匹配数据，例如查询所有 age 字段等于 30 的文档。

② 范围查询：可以通过指定字段名和范围条件来查询数据，例如查询所有 age 字段大于等于 30 小于等于 40 的文档。

③ 模糊查询：可以通过指定字段名和模糊匹配条件来查询数据，例如查询所有 name 字段包含 “john” 的文档。

④ 布尔查询：可以通过组合多个查询条件来查询数据，例如查询所有 age 字段大于等于 30 并且 name 字段包含 “john” 的文档。

⑤ 聚合查询：可以对查询结果进行聚合操作，例如对所有 age 字段进行平均值计算。

⑥ 排序查询：可以通过指定字段名和排序方式来对查询结果进行排序，例如按照 age 字段升序排序。

⑦ 分页查询：可以通过指定查询结果的起始位置和数量来进行分页查询，例如查询第 10 到第 20 条数据。

以上是 ElasticSearch 常用的结构化搜索方式，可以根据具体的查询需求选择合适的方式来进行查询。

03. ElasticSearch 全文搜索方式有哪些？

ElasticSearch 提供了多种全文搜索方式，包括：

① 匹配查询：可以通过指定字段名和查询关键词来进行全文匹配查询，例如查询所有包含 “apple” 关键词的文档。

② 多字段查询：可以同时在多个字段中进行全文匹配查询，例如查询所有包含 “apple” 关键词的 title 和 content 字段的文档。

③ 短语匹配查询：可以通过指定字段名和短语关键词来进行短语匹配查询，例如查询所有包含 “apple pie” 短语的文档。

④ 前缀匹配查询：可以通过指定字段名和前缀关键词来进行前缀匹配查询，例如查询所有以 “app” 开头的文档。

⑤ 正则表达式查询：可以通过指定字段名和正则表达式来进行正则匹配查询，例如查询所有 content 字段中包含数字的文档。

⑥ 模糊查询：可以通过指定字段名和模糊匹配条件来进行模糊匹配查询，例如查询所有 content 字段中包含 “appl” 的文档。

⑦ 搜索建议：可以根据用户输入的关键词提供搜索建议，例如输入 “app” 后自动提示 “apple”。

以上是 ElasticSearch 常用的全文搜索方式，可以根据具体的查询需求选择合适的方式来进行查询。

04. ElasticSearch term 查询数字？

在 ElasticSearch 中，term 查询是一种用于查找指定字段中包含指定值的文档的查询方式。term 查询是一种精确匹配查询，它会精确地匹配指定字段中的值，不会对查询关键词进行分词处理。term 查询可以用它处理数字、布尔值、日期以及字符串。

当进行精确值查找时， 我们会使用过滤器（filters），过滤器很重要，因为它们执行速度非常快，不会计算相关度（直接跳过了整个评分阶段）而且很容易被缓存。

GET /my_index/_search
{"query": {"term": {"price": {"value": "337"}}}
}

{"took" : 1,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 1,"successful" : 1,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : {"value" : 2,"relation" : "eq"},"max_score" : 1.0,"hits" : [{"_index" : "my_index","_type" : "_doc","_id" : "1","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "金都时尚情侣浪漫主题酒店","content" : "山东省青岛市","price" : 337}},{"_index" : "my_index","_type" : "_doc","_id" : "2","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "金都嘉怡假日酒店","content" : "北京市","price" : 337}}]}
}

上述查询语句表示在 my_index 索引中查找 price字段中包含值为 “337” 的文档。如果查询成功，ElasticSearch 将返回所有符合条件的文档。

需要注意的是，term 查询是一种精确匹配查询，它不会对查询关键词进行分词处理。因此，如果查询关键词包含多个单词，term 查询可能无法匹配到任何文档。在这种情况下，可以考虑使用 match 查询或者 phrase 查询等其他查询方式。

GET /my_index/_search
{"query": {"term": {"title": {"value": "金都时尚"}}}
}

{"took" : 0,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 1,"successful" : 1,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : {"value" : 0,"relation" : "eq"},"max_score" : null,"hits" : [ ]}
}

05. ElasticSearch term 查询会不会计算评分？

ElasticSearch 的 term 查询不会计算评分，它是一种精确匹配查询，只会返回精确匹配的文档，不会对文档进行评分排序。

在 ElasticSearch 中，查询语句可以分为两种类型：查询（query）和过滤器（filter）。查询语句会对文档进行评分排序，而过滤器则不会对文档进行评分排序。term 查询属于过滤器类型的查询语句，它只会返回精确匹配的文档，不会对文档进行评分排序。

因此，如果需要对文档进行评分排序，可以使用查询语句（如 match 查询、bool 查询等），如果只需要返回精确匹配的文档，可以使用过滤器语句（如 term 查询、range 查询等）。

06. ElasticSearch term 查询为什么会返回一个评分？

在 ElasticSearch 中，虽然 term 查询是一种过滤器类型的查询语句，不会对文档进行评分排序，但是在某些情况下，term 查询仍然会返回一个评分。这是因为在 ElasticSearch 中，每个文档都有一个 _score 属性，表示该文档与查询条件的相关性得分。即使是过滤器类型的查询语句，ElasticSearch 仍然会计算每个文档与查询条件的相关性得分，并将其存储在 _score 属性中。

在 term 查询中，如果查询条件只匹配了一个文档，那么该文档的 _score 属性值将为 1.0，表示该文档与查询条件的相关性得分为最高。如果查询条件匹配了多个文档，那么所有匹配的文档的 _score 属性值都将为 1.0，表示它们与查询条件的相关性得分相同。

虽然 term 查询会返回一个评分，但是该评分并不会影响查询结果的排序。在 term 查询中，所有匹配的文档的 _score 属性值都相同，因此它们的排序顺序将根据其他因素（如文档的创建时间、更新时间等）来确定。

GET /my_index/_search
{"query": {"term": {"price": {"value": "337"}}}
}

{"took" : 1,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 1,"successful" : 1,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : {"value" : 2,"relation" : "eq"},"max_score" : 1.0,"hits" : [{"_index" : "my_index","_type" : "_doc","_id" : "1","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "金都时尚情侣浪漫主题酒店","content" : "青岛","price" : 337}},{"_index" : "my_index","_type" : "_doc","_id" : "2","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "金都嘉怡假日酒店","content" : "北京","price" : 337}}]}
}

07. ElasticSearch 字符串类型 text？

在 ElasticSearch 中，字符串类型 text 是一种用于存储文本的数据类型。text 类型会对文本进行分词处理，将文本分成一个个词条，然后将这些词条存储到倒排索引中，以便进行全文搜索。

由于text 类型会对文本进行分词处理，因此在进行查询时，需要使用全文搜索查询方式（如 match 查询、multi_match 查询等），而不能使用精确匹配查询方式（如 term 查询、terms 查询等）。

例如：根据我们构造的数据，content 字段为 text 类型，且数据库中存在数据：

PUT /my_index/_doc/1
{"title": "金都时尚情侣浪漫主题酒店","content": "山东省青岛市","price": 337
}

① 使用精确匹配 term 查询，查询结果为空：

GET /my_index/_search
{"query": {"term": {"content": {"value": "山东省青岛市"}}}
}

{"took" : 1,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 1,"successful" : 1,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : {"value" : 0,"relation" : "eq"},"max_score" : null,"hits" : [ ]}
}

② 使用全文检索 match查询，查询结果为:

GET /my_index/_search
{"query": {"match": {"content": "山东省青岛市"}}
}

{"took" : 4,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 1,"successful" : 1,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : {"value" : 5,"relation" : "eq"},"max_score" : 5.805786,"hits" : [{"_index" : "my_index","_type" : "_doc","_id" : "1","_score" : 5.805786,"_source" : {"title" : "金都时尚情侣浪漫主题酒店","content" : "山东省青岛市","price" : 337}},{"_index" : "my_index","_type" : "_doc","_id" : "3","_score" : 0.5889417,"_source" : {"title" : "金都欣欣24小时酒店","content" : "安徽省淮北市","price" : 200}},{"_index" : "my_index","_type" : "_doc","_id" : "5","_score" : 0.5889417,"_source" : {"title" : "自如酒店","content" : "江苏省南京市","price" : 400}},{"_index" : "my_index","_type" : "_doc","_id" : "2","_score" : 0.10522305,"_source" : {"title" : "金都嘉怡假日酒店","content" : "北京市","price" : 337}},{"_index" : "my_index","_type" : "_doc","_id" : "4","_score" : 0.08840232,"_source" : {"title" : "金都自如酒店","content" : "上海直辖市","price" : 300}}]}
}

因此，由于 text 类型会对文本进行分词处理，因此在进行查询时，需要使用全文搜索查询方式（如 match 查询、multi_match 查询等），而不能使用精确匹配查询方式（如 term 查询、terms 查询等）。

08. ElasticSearch 字符串类型 keyword?

在 ElasticSearch 中，字符串类型 keyword 是一种用于存储精确值的数据类型。keyword 类型不会对文本进行分词处理，而是将整个文本作为一个词条进行索引，以便进行精确匹配查询。

由于 keyword 类型不会对文本进行分词处理，因此在进行查询时，需要使用精确匹配查询方式（如 term 查询、terms 查询等），而不能使用全文搜索查询方式（如 match 查询、multi_match 查询等）。

例如：根据我们构造的数据，title 字段为 keyword 类型，且数据库中存在数据：

PUT /my_index/_doc/1
{"title": "金都时尚情侣浪漫主题酒店","content": "山东省青岛市","price": 337
}

使用精确匹配 term 查询，查询结果为：

GET /my_index/_search
{"query": {"term": {"title": {"value": "金都时尚情侣浪漫主题酒店"}}}
}

{"took" : 0,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 1,"successful" : 1,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : {"value" : 1,"relation" : "eq"},"max_score" : 1.3862944,"hits" : [{"_index" : "my_index","_type" : "_doc","_id" : "1","_score" : 1.3862944,"_source" : {"title" : "金都时尚情侣浪漫主题酒店","content" : "山东省青岛市","price" : 337}}]}
}

09. ElasticSearch term 查询字符串？

在 ElasticSearch 中，term 查询是一种用于精确匹配查询的查询方式，可以用于查询 keyword 类型的文本。term 查询会将查询关键词作为一个整体进行匹配，只有当查询关键词与文档中的词条完全匹配时，才会返回匹配的文档。

以下是一个使用 term 查询进行查询的示例：

GET /my_index/_search
{"query": {"term": {"title": {"value": "金都时尚情侣浪漫主题酒店"}}}
}

使用 term 查询对名为 “my_index” 的索引中的 “title” 字段进行查询，查询关键词为 “John Doe”。由于 “title” 字段的类型为 keyword，因此 term 查询会将查询关键词作为一个整体进行匹配，只有当文档中的 “title” 字段的值与查询关键词完全匹配时，才会返回匹配的文档。

由于 term 查询是一种精确匹配查询方式，因此在进行查询时，需要确保查询关键词与文档中的词条完全匹配，否则可能会导致查询结果不准确。

{"took" : 1,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 1,"successful" : 1,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : {"value" : 1,"relation" : "eq"},"max_score" : 1.3862944,"hits" : [{"_index" : "my_index","_type" : "_doc","_id" : "1","_score" : 1.3862944,"_source" : {"title" : "金都时尚情侣浪漫主题酒店","content" : "山东省青岛市","price" : 337}}]}
}

10. SpringBoot整合ES实现term查询？

GET /my_index/_search
{"query": {"term": {"price": {"value": "337"}}}
}

@Slf4j
@Service
public class ElasticSearchImpl {@Autowiredprivate RestHighLevelClient restHighLevelClient;public void searchUser() throws IOException {SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();TermQueryBuilder termQueryBuilder = new TermQueryBuilder("price",337);searchSourceBuilder.query(termQueryBuilder);SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(new String[]{"my_index"},searchSourceBuilder);SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(searchResponse);}
}

11. TermQueryBuilder 源码

public class TermQueryBuilder extends BaseTermQueryBuilder<TermQueryBuilder> {public static final String NAME = "term";private static final ParseField TERM_FIELD = new ParseField("term");private static final ParseField VALUE_FIELD = new ParseField("value");/** @see BaseTermQueryBuilder#BaseTermQueryBuilder(String, String) */public TermQueryBuilder(String fieldName, String value) {super(fieldName, (Object) value);}/** @see BaseTermQueryBuilder#BaseTermQueryBuilder(String, int) */public TermQueryBuilder(String fieldName, int value) {super(fieldName, (Object) value);}/** @see BaseTermQueryBuilder#BaseTermQueryBuilder(String, long) */public TermQueryBuilder(String fieldName, long value) {super(fieldName, (Object) value);}/** @see BaseTermQueryBuilder#BaseTermQueryBuilder(String, float) */public TermQueryBuilder(String fieldName, float value) {super(fieldName, (Object) value);}/** @see BaseTermQueryBuilder#BaseTermQueryBuilder(String, double) */public TermQueryBuilder(String fieldName, double value) {super(fieldName, (Object) value);}/** @see BaseTermQueryBuilder#BaseTermQueryBuilder(String, boolean) */public TermQueryBuilder(String fieldName, boolean value) {super(fieldName, (Object) value);}/** @see BaseTermQueryBuilder#BaseTermQueryBuilder(String, Object) */public TermQueryBuilder(String fieldName, Object value) {super(fieldName, value);}
}