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

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