搜索引擎(Elasticsearch搜索详解)

  学完本课题,你应达成如下目标:
  
  掌握ES搜索API的规则、用法。
  
  掌握各种查询用法
  
  搜索API
  
  搜索API 端点地址
  
  GET /twitter/_search?q=user:kimchy
  
  GET /twitter/tweet,user/_search?q=user:kimchy
  
  GET /kimchy,elasticsearch/_search?q=tag:wow
  
  GET /_all/_search?q=tag:wow
  
  GET /_search?q=tag:wow
  
  搜索的端点地址可以是多索引多mapping type的。搜索的参数可作为URI请求参数给出,也可用 request body 给出。
  
  URI Search
  
  URI 搜索方式通过URI参数来指定查询相关参数。让我们可以快速做一个查询。
  
  GET /twitter/_search?q=user:kimchy
  
  可用的参数请参考: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-uri-request.html
  
  URI中允许的参数是:
  
  q
  
  查询字符串(映射到query_string查询,请参阅 查询字符串查询以获取更多详细信息)。
  
  df
  
  在查询中未定义字段前缀时使用的默认字段。
  
  analyzer
  
  分析查询字符串时要使用的分析器名称。
  
  analyze_wildcard
  
  是否应该分析通配符和前缀查询。默认为false。
  
  batched_reduce_size
  
  一次在协调节点上应该减少的分片结果的数量。如果请求中的潜在分片数量可能很大,则应将此值用作保护机制以减少每个搜索请求的内存开销。
  
  default_operator
  
  要使用的默认运算符可以是AND或 OR。默认为OR。
  
  lenient
  
  如果设置为true,则会导致基于格式的失败(如向数字字段提供文本)被忽略。默认为false。
  
  explain
  
  对于每个命中,包含如何计算命中得分的解释。
  
  _source
  
  设置为false禁用检索_source字段。您也可以使用_source_include&获取部分文档_source_exclude(请参阅请求主体 文档以获取更多详细信息)
  
  stored_fields
  
  选择性存储的文件字段为每个命中返回,逗号分隔。没有指定任何值将导致没有字段返回。
  
  sort
  
  排序以执行。可以是fieldName,或者是 fieldName:asc的形式fieldName:desc。fieldName可以是文档中的实际字段,也可以是_score根据分数表示排序的特殊名称。可以有几个sort参数(顺序很重要)。
  
  track_scores
  
  排序时,设置为true仍然可以跟踪分数并将它们作为每次击中的一部分返回。
  
  timeout
  
  搜索超时,限制在指定时间值内执行的搜索请求,并在到期时积累至该点的保留时间。默认没有超时。
  
  terminate_after
  
  为每个分片收集的文档的最大数量,一旦达到该数量,查询执行将提前终止。如果设置,则响应将有一个布尔型字段terminated_early来指示查询执行是否实际已经terminate_early。缺省为no terminate_after。
  
  from
  
  从命中的索引开始返回。默认为0。
  
  size
  
  要返回的点击次数。默认为10。
  
  search_type
  
  要执行的搜索操作的类型。可以是 dfs_query_then_fetch或query_then_fetch。默认为query_then_fetch。有关可以执行的不同搜索类型的更多详细信息,请参阅 搜索类型。
  
  查询结果说明
  
  {
  
  "took": 1, 耗时(毫秒)
  
  "timed_out": false, 是否超时
  
  "_shards":{ 查询了多少个分片
  
  "total" : 1,
  
  "successful" : 1,
  
  "skipped" : 0,
  
  "failed" : 0
  
  },
  
  "hits":{ 命中结果
  
  "total" : 1, 总命中数
  
  "max_score": 1.3862944, 最高得分
  
  "hits" : [ 本页结果文档数组
  
  {
  
  "_index" : "twitter", 文档
  
  "_type" : "_doc",
  
  "_id" : "0",
  
  "_score": 1.3862944,
  
  "_source" : {
  
  "user" : "kimchy",
  
  "message": "trying out Elasticsearch",
  
  "date" : "2009-11-15T14:12:12",
  
  "likes" : 0
  
  } } ] }}
  
  特殊的查询参数用法
  
  如果我们只想知道有多少文档匹配某个查询,可以这样用参数:
  
  GET /bank/_search?q=city:b*&size=0
  
  如果我们只想知道有没有文档匹配某个查询,可以这样用参数:
  
  GET /bank/_search?q=city:b*&size=0&terminate_after=1
  
  比较两个查询的结果,有什么区别。
  
  Request body Search
  
  Request body 搜索方式以JSON格式在请求体中定义查询 query。请求方式可以是 GET 、POST 。
  
  GET /twitter/_search
  
  {
  
  "query" : {
  
  "term" : { "user" : "kimchy" }
  
  }
  
  }
  
  可用的参数:
  
  timeout:请求超时时长,限定在指定时长内响应(即使没查完);
  
  from: 分页的起始行,默认0;
  
  size:分页大小;
  
  request_cache:是否缓存请求结果,默认true。
  
  terminate_after:限定每个分片取几个文档。如果设置,则响应将有一个布尔型字段terminated_early来指示查询执行是否实际已经terminate_early。缺省为no terminate_after;
  
  search_type:查询的执行方式,可选值dfs_query_then_fetch or query_then_fetch ,默认: query_then_fetch ;
  
  batched_reduce_size:一次在协调节点上应该减少的分片结果的数量。如果请求中的潜在分片数量可能很大,则应将此值用作保护机制以减少每个搜索请求的内存开销。
  
  query 元素定义查询
  
  query 元素用Query DSL 来定义查询。
  
  GET /_search
  
  {
  
  "query" : {
  
  "term" : { "user" : "kimchy" }
  
  }
  
  }
  
  指定返回哪些内容
  
  source filter 对_source字段进行选择
  
  GET /_search
  
  {
  
  "_source": false,
  
  "query" : {
  
  "term" : { "user" : "kimchy" }
  
  }
  
  }
  
  GET /_search
  
  {
  
  "_source": [ "obj1.*", "obj2.*" ],
  
  "query" : {
  
  "term" : { "user" : "kimchy" }
  
  }
  
  }
  
  GET /_search
  
  {
  
  "_source": "obj.*",
  
  "query" : {
  
  "term" : { "user" : "kimchy" }
  
  }
  
  }
  
  GET /_search
  
  {
  
  "_source": {
  
  "includes": [ "obj1.*", "obj2.*" ],
  
  "excludes": [ "*.description" ]
  
  },
  
  "query" : {
  
  "term" : { "user" : "kimchy" }
  
  }
  
  }
  
  stored_fields 来指定返回哪些stored字段
  
  GET /_search
  
  {
  
  "stored_fields" : ["user", "postDate"],
  
  "query" : {
  
  "term" : { "user" : "kimchy" }
  
  }
  
  }
  
  docValue Field 返回存储了docValue的字段值
  
  GET /_search
  
  {
  
  "query" : {
  
  "match_all": {}
  
  },
  
  "docvalue_fields" : ["test1", "test2"]
  
  }
  
  version 来指定返回文档的版本字段
  
  GET /_search
  
  {
  
  "version": true,
  
  "query" : {
  
  "term" : { "user" : "kimchy" }
  
  }
  
  }
  
  explain 返回文档的评分解释
  
  GET /_search
  
  {
  
  "explain": true,
  
  "query" : {
  
  "term" : { "user" : "kimchy" }
  
  }
  
  }
  
  Script Field 用脚本来对命中的每个文档的字段进行运算后返回
  
  GET /bank/_search
  
  {
  
  "query": {
  
  "match_all": {}
  
  },
  
  "script_fields": {
  
  "test1": {
  
  "script": {
  
  "lang": "painless",
  
  "source": "doc[‘balance‘].value * 2" doc指文档
  
  }
  
  },
  
  "test2": {
  
  "script": {
  
  "lang": "painless",
  
  "source": "doc[‘age‘].value * params.factor",
  
  "params": {
  
  "factor": 2
  
  }
  
  }
  
  } }}
  
  GET /bank/_search
  
  {
  
  "query": {
  
  "match_all": {}
  
  },
  
  "script_fields": {
  
  "ffx": {
  
  "script": {
  
  "lang": "painless",
  
  "source": "doc[‘age‘].value * doc[‘balance‘].value"
  
  }
  
  },
  
  "balance*2": {
  
  "script": {
  
  "lang": "painless",
  
  "source": "params[‘_source‘].balance*2" params _source 取 _source字段值
  
  } 官方推荐使用doc,理由是用doc效率比取_source 高。
  
  }
  
  }
  
  }
  
  过滤
  
  min_score 限制最低评分得分。
  
  GET /_search
  
  {
  
  "min_score": 0.5,
  
  "query" : {
  
  "term" : { "user" : "kimchy" }
  
  }
  
  }
  
  post_filter 后置过滤:在查询命中文档、完成聚合后,再对命中的文档进行过滤。
  
  如:要在一次查询中查询品牌为gucci且颜色为红色的shirts,同时还要得到gucci品牌各颜色的shirts的分面统计。
  
  PUT /shirts
  
  {
  
  "mappings": {
  
  "_doc": {
  
  "properties": {
  
  "brand": { "type": "keyword"},
  
  "color": { "type": "keyword"},
  
  "model": { "type": "keyword"}
  
  }
  
  }
  
  }
  
  }
  
  PUT /shirts/_doc/1?refresh
  
  {
  
  "brand": "gucci",
  
  "color": "red",
  
  "model": "slim"
  
  }
  
  PUT /shirts/_doc/2?refresh
  
  {
  
  "brand": "gucci",
  
  "color": "green",
  
  "model": "seec"
  
  }
  
  GET /shirts/_search
  
  {
  
  "query": {
  
  "bool": {
  
  "filter": {
  
  "term": { "brand": "gucci" }
  
  }
  
  }
  
  },
  
  "aggs": {
  
  "colors": {
  
  "terms": { "field": "color" }
  
  }
  
  },
  
  "post_filter": {
  
  "term": { "color": "red" }
  
  }
  
  }
  
  sort 排序
  
  可以指定按一个或多个字段排序。也可通过_score指定按评分值排序,_doc 按索引顺序排序。默认是按相关性评分从高到低排序。
  
  GET /bank/_search
  
  {
  
  "query": {
  
  "match_all": {}
  
  },
  
  "sort": [ order 值:asc、desc。如果不给定,默认是asc,_score默认是desc
  
  {
  
  "age": {
  
  "order": "desc"
  
  } },
  
  {
  
  "balance": {
  
  "order": "asc"
  
  } },
  
  "_score"
  
  ]
  
  }
  
  "hits": {
  
  "total": 1000,
  
  "max_score": null,
  
  "hits": [
  
  {
  
  "_index": "bank",
  
  "_type": "_doc",
  
  "_id": "549",
  
  "_score": 1,
  
  "_source": {
  
  "account_number": 549,
  
  "balance": 1932, "age": 40, "state": "OR"
  
  },
  
  "sort": [ 结果中每个文档会有排序字段值给出
  
  40,
  
  1932,
  
  1
  
  ] }
  
  多值字段排序
  
  对于值是数组或多值的字段,也可进行排序,通过mode参数指定按多值的:
  
  PUT /my_index/_doc/1?refresh
  
  {
  
  "product": "chocolate",
  
  "price": [20, 4]
  
  }
  
  POST /_search
  
  {
  
  "query" : {
  
  "term" : { "product" : "chocolate" }
  
  },
  
  "sort" : [
  
  {"price" : {"order" : "asc", "mode" : "avg"}}
  
  ]
  
  }
  
  Missing values 缺失该字段的文档
  
  GET /_search
  
  {
  
  "sort" : [
  
  { "price" : {"missing" : "_last"} }
  
  ],
  
  "query" : {
  
  "term" : { "product" : "chocolate" }
  
  }
  
  }
  
  https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-request-sort.html#geo-sorting
  
  地理空间距离排序
  
  GET /_search
  
  {
  
  "sort" : [
  
  {
  
  "_geo_distance" : {
  
  "pin.location" : [-70, 40],
  
  "order" : "asc",
  
  "unit" : "km",
  
  "mode" : "min",
  
  "distance_type" : "arc"
  
  }
  
  }
  
  ],
  
  "query" : {
  
  "term" : { "user" : "kimchy" }
  
  }
  
  }
  
  _geo_distance 距离排序关键字
  
  pin.location是 geo_point 类型的字段
  
  distance_type:距离计算方式 arc球面 、plane 平面。
  
  unit: 距离单位 km 、m 默认m
  
  Script Based Sorting 基于脚本计算的排序
  
  GET /_search
  
  {
  
  "query" : {
  
  "term" : { "user" : "kimchy" }
  
  },
  
  "sort" : {
  
  "_script" : {
  
  "type" : "number",
  
  "script" : {
  
  "lang": "painless",
  
  "source": "doc[‘field_name‘].value * params.factor",
  
  "params" : {
  
  "factor" : 1.1
  
  }
  
  },
  
  "order" : "asc"
  
  }
  
  }
  
  }
  
  折叠
  
  用 collapse指定根据某个字段对命中结果进行折叠
  
  GET /bank/_search
  
  {
  
  "query": {
  
  "match_all": {}
  
  },
  
  "collapse" : {
  
  "field" : "age"
  
  },
  
  "sort": ["balance"]
  
  }
  
  GET /bank/_search
  
  {
  
  "query": {
  
  "match_all": {}
  
  },
  
  "collapse" : {
  
  "field" : "age" ,
  
  "inner_hits": { 指定inner_hits来解释折叠
  
  "name": "details", 自命名
  
  "size": 5, 指定每组取几个文档
  
  "sort": [{ "balance": "asc" }] 组内排序
  
  },
  
  "max_concurrent_group_searches": 4 指定组查询的并发数
  
  },
  
  "sort": ["balance"]
  
  }
  
  在inner_hits 中返回多个角度的组内topN
  
  GET /twitter/_search
  
  {
  
  "query": {
  
  "match": {
  
  "message": "elasticsearch"
  
  }
  
  },
  
  "collapse" : {
  
  "field" : "user",
  
  "inner_hits": [
  
  {
  
  "name": "most_liked",
  
  "size": 3,
  
  "sort": ["likes"]
  
  },
  
  {
  
  "name": "most_recent",
  
  "size": 3,
  
  "sort": [{ "date": "asc" }]
  
  }
  
  ]
  
  },
  
  "sort": ["likes"]
  
  }
  
  分页
  
  from and size
  
  GET /_search
  
  {
  
  "from" : 0, "size" : 10,
  
  "query" : {
  
  "term" : { "user" : "kimchy" }
  
  }
  
  }
  
  注意:搜索请求耗用的堆内存和时间与 from + size 大小成正比。分页越深耗用越大,为了不因分页导致OOM或严重影响性能,ES中规定from + size 不能大于索引setting参数 index.max_result_window 的值,默认值为 10,000。
  
  需要深度分页, 不受index.max_result_window 限制,怎么办?
  
  Search after 在指定文档后取文档, 可用于深度分页
  
  GET twitter/_search
  
  {
  
  "size": 10, 首次查询第一页
  
  "query": {
  
  "match" : {
  
  "title" : "elasticsearch"
  
  }
  
  },
  
  "sort": [
  
  {"date": "asc"},
  
  {"_id": "desc"}
  
  ]
  
  }
  
  GET twitter/_search
  
  {
  
  "size": 10, 后续页的查询
  
  "query": {
  
  "match" : {
  
  "title" : "elasticsearch"
  
  }
  
  },
  
  "search_after": [1463538857, "654323"],
  
  "sort": [
  
  {"date": "asc"},
  
  {"_id": "desc"}
  
  ]
  
  }
  
  注意:使用search_after,要求查询必须指定排序,并且这个排序组合值每个文档唯一(最好排序中包含_id字段)。 search_after的值用的就是这个排序值。 用search_after时 from 只能为0、-1。
  
  高亮
  
  PUT /hl_test/_doc/1
  
  {
  
  "title": "lucene solr and elasticsearch",
  
  "content": "lucene solr and elasticsearch for search"
  
  }
  
  GET /hl_test/_search
  
  {
  
  "query": {
  
  "match": {
  
  "title": "lucene"
  
  }
  
  },
  
  "highlight": {
  
  "fields": {
  
  "title": {},
  
  "content": {}
  
  }
  
  }
  
  }
  
  GET /hl_test/_search
  
  {
  
  "query": {
  
  "match": {
  
  "title": "lucene"
  
  }
  
  },
  
  "highlight": {
  
  "require_field_match": false,
  
  "fields": {
  
  "title": {},
  
  "content": {}
  
  }
  
  }
  
  }
  
  高亮结果在返回的每个文档中以hightlight节点给出
  
  "highlight": {
  
  "title": [
  
  "<em>lucene</em> solr and elaticsearch"
  
  ]}
  
  GET /hl_test/_search
  
  {
  
  "query": {
  
  "match": {
  
  "title": "lucene"
  
  }
  
  },
  
  "highlight": {
  
  "require_field_match": false,
  
  "fields": {
  
  "title": { 指定高亮标签
  
  "pre_tags":["<strong>"],
  
  "post_tags": ["</strong>"]
  
  },
  
  "content": {}
  
  }
  
  }
  
  }
  
  Profile 为了调试、优化
  
  对于执行缓慢的查询,我们很想知道它为什么慢,时间都耗在哪了,可以在查询上加入上 profile 来获得详细的执行步骤、耗时信息。
  
  GET /twitter/_search
  
  {
  
  "profile": true,
  
  "query" : {
  
  "match" : { "message" : "some number" }
  
  }
  
  }
  
  信息的说明请参考:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-profile.html
  
  count api 查询数量
  
  PUT /twitter/_doc/1?refresh
  
  {
  
  "user": "kimchy"
  
  }
  
  GET /twitter/_doc/_count?q=user:kimchy
  
  GET /twitter/_doc/_count
  
  {
  
  "query" : {
  
  "term" : { "user" : "kimchy" }
  
  }
  
  }
  
  {
  
  "count" : 1,
  
  "_shards" : {
  
  "total" : 5,
  
  "successful" : 5,
  
  "skipped" : 0,
  
  "failed" : 0
  
  }
  
  }
  
  validate api
  
  用来检查我们的查询是否正确,以及查看底层生成查询是怎样的。
  
  GET twitter/_validate/query?q=user:foo
  
  GET twitter/_doc/_validate/query
  
  {
  
  "query": { 校验查询
  
  "query_string": {
  
  "query": "post_date:foo",
  
  "lenient": false
  
  }
  
  }
  
  }
  
  GET twitter/_doc/_validate/query?explain=true
  
  {
  
  "query": { 获得查询解释
  
  "query_string": {
  
  "query": "post_date:foo",
  
  "lenient": false
  
  }
  
  }
  
  }
  
  GET twitter/_doc/_validate/query?rewrite=true
  
  {
  
  "query": {
  
  "more_like_this": {
  
  "like": { 用rewrite获得比explain 更详细的解释
  
  "_id": "2"
  
  },
  
  "boost_terms": 1
  
  }
  
  }
  
  }
  
  GET twitter/_doc/_validate/query?rewrite=true&all_shards=true
  
  {
  
  "query": { 获得所有分片上的查询解释
  
  "match": {
  
  "user": {
  
  "query": "kimchy",
  
  "fuzziness": "auto"
  
  }
  
  }
  
  }
  
  }
  
  https:// 名宇娱乐 /guide/en/elasticsearch/reference/current/search-validate.html
  
  Explain api
  
  获得某个查询的评分解释,及某个文档是否被这个查询命中
  
  GET /twitter/_doc/0/_explain
  
  {
  
  "query" : {
  
  "match" : { "message" : "elasticsearch" }
  
  }
  
  }
  
  https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-explain.html
  
  Search Shards API
  
  让我们可以了解可执行查询的索引分片节点情况
  
  GET /twitter/_search_shards
  
  想知道指定routing值的查询将在哪些分片节点上执行
  
  GET /twitter/_search_shards?routing=foo,baz
  
  Search Template
  
  POST _scripts/<templatename>
  
  {
  
  "script": {
  
  "lang": "mustache",
  
  "source": {
  
  "query": {
  
  "match": {
  
  "title": "{{query_string}}"
  
  }
  
  }
  
  }
  
  }
  
  }
  
  注册一个模板
  
  GET _search/template
  
  {
  
  "id": "<templateName>",
  
  "params": {
  
  "query_string": "search for these words"
  
  }
  
  }
  
  使用模板进行查询

原文地址:https://www.cnblogs.com/qwangxiao/p/10603413.html

时间: 2024-11-01 20:09:18

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1.题记 Elasticsearch技术已经燃爆到飞的感觉. 为了方便订阅Elasticsearch深入详解的博友们第一时间获取最新经验分享,和大家一起成长,特将本专栏内容制作为Elasticsearch深入详解知识图谱. 并承诺[铭毅天下]微信公众号每周不定时推送ES深入研究文章至少一篇. 2.Elasticsearch深入详解知识图谱地址 Elasticsearch深入详解图谱地址: http://lib.csdn.net/wojiushiwo987/538545/chart/deep_el

poj3279搜索详解

这道搜索题和大部分的题都不太一样,没有一个明显的思路,格子间的状态都是互相影响的,只能通过枚举第一行,逐行往下搜. 详解: 1.如何搜索:如果从上到下搜索,当前行是否需要反转取决于上一行的状态,通过翻转当前行使上一行为0,而不是通过上一行翻转为0后,看当前行的状态判断自己是否需要翻转,否则还会继续影响上一行.所以枚举一下第一行所有的状态,搜索到最后一行结束,如果可以保证最后一行都是0,那么方案可以,否则重新定义第一行的状态,继续搜索,找出使反转次数最少的方案. 2.保证字典序最小:按照字典序从小

分布式搜索elasticsearch配置文件详解

elasticsearch的config文件夹里面有两个配置文件:elasticsearch.yml和logging.yml,第一个是es的基本配置文件,第二个是日志配置文件,es也是使用log4j来记录日志的,所以logging.yml里的设置按普通log4j配置文件来设置就行了.下面主要讲解下elasticsearch.yml这个文件中可配置的东西. cluster.name: elasticsearch 配置es的集群名称,默认是elasticsearch,es会自动发现在同一网段下的es

elasticsearch配置详解

ES的默认的很多参数都是不需要改的,当遇到性能问题时首先应该考虑的是增加节点,和优化数据结构.下面列举一些需要注意的配置项,首先是一般大家都知道的配置项: cluster.name: elasticsearch_production 集群名称还是要改一下,不要使用默认的,万一在哪个内网,然后一台测试的笔记本开启了ES不是自动就加入了集群. node.name: elasticsearch_005_data 节点名称, path.data: /path/to/data1 数据存储路径 path.l

elasticsearch参数详解

elasticsearch.yml cluster.name: elasticsearch 配置es的集群名称,默认是elasticsearch,es会自动发现在同一网段下的es,如果在同一网段下有多个集群,就可以用这个属性来区分不同的集群. node.name: "Franz Kafka" 节点名,默认随机指定一个name列表中名字,该列表在es的jar包中config文件夹里name.txt文件中,其中有很多作者添加的有趣名字. node.master: true 指定该节点是否有

elasticsearch配置文件详解

elasticsearch的config文件夹里面有两个配置文 件:elasticsearch.yml和logging.yml,第一个是es的基本配置文件,第二个是日志配置文件,es也是使用log4j来记录日 志的,所以logging.yml里的设置按普通log4j配置文件来设置就行了.下面主要讲解下elasticsearch.yml这个文件中可配置的 东西. cluster.name: elasticsearch配置es的集群名称,默认是elasticsearch,es会自动发现在同一网段下的

ElasticSearch 配置详解

配置文件位于es根目录的config目录下面,有elasticsearch.yml和logging.yml两个配置,主配置文件是elasticsearch.yml,日志配置文件是logging.yml,elasticsearch调用log4j记录日志,所以日志的配置文件可以按照默认的设置,我来介绍下elasticsearch.yml里面的选项. cluster.name: elasticsearch配置的集群名称,默认是elasticsearch,es服务会通过广播方式自动连接在同一网段下的es

转:Elasticsearch TermQuery 详解

JavaClient 查询ES QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.termQuery("字段","term值"); SearchResponse response = client.prepareSearch("索引名称") .setTypes("type名称") .setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH) .setQuery

Elasticsearch TermQuery 详解

官方文档地址 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-terms-query.html JavaClient 查询ES QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.termQuery("字段","term值"); SearchResponse response = client.prepareSearch("索