ElasticSearch Java API的使用
Search API 官方文档我们都知道,Elasticsearch的各种API都是很标准的Restful风格,一个标准的请求如下target是我们要查询的index的名字,关键是request body。我们平时的一般开发场景request body里的属性基本是下面这些。也就是我的过滤条件是什么?返回结果如何排序?如何只返回部分字段?如何分页?这几种常见需求大方向其实也就6种,下面简单逐一解释
Elasticsearch官方提供了Java API供开发者使用。目前ElasticSearch的Java API内容非常多,而且更新非常的频繁。所以你现在在网上查找到的各种博客,里面的API是7.x的版本,目前最新的API已经到了8.x。而我们平时Java程序里使用Elasticsearch最多的场景便是搜索数据。因此核心还是要把Elasticsearch提供的关于搜索的文档理解透才可以在各种版本迭代中更快上手
理解Search API
我们都知道,Elasticsearch的各种API都是很标准的Restful风格,一个标准的请求如下
GET /<target>/_search
{
json format request body
}
target是我们要查询的index的名字,关键是request body。我们平时的一般开发场景request body里的属性基本是下面这些。
也就是我的过滤条件是什么?返回结果如何排序?如何只返回部分字段?如何分页?这几种常见需求
{
"query": {},
"sort": [],
"search_after": [],
"_source": {},
"from": 0,
"size": 2
}
大方向其实也就6种,下面简单逐一解释
-
query部分是查询的核心,里面需要书写我们各种各样的查询条件
-
sort不难理解是排序
"sort": [{ "field1": { "order": "desc" } },{ "field2": { "order": "asc" } }]
-
search_after是在进行深度分页时,Elasticsearch官方建议使用的写法。Elasticsearch默认最大返回条数是10000.其内容是分页之后的最后一条记录的sort内容,下一次查询时,把sort内容放到search_after里即可实现分页查询
"search_after": [{ "field1": { "order": "desc" } },{ "field2": { "order": "asc" } }]
这里放的就是上面示例中sort的内容
-
_source是告知查询结果返回哪些字段,有的时候我们并不需要文档的全部内容,可能只需要几个。这个时候就用上__source参数
"_source": { "includes": ["field1","field2"], "excludes": ["field3"] }
-
from和size都理解,就不解释了。注意当使用search_after时,from必须从0开始,from默认也是0
我们平时普通开发也就这些需求了,所以这几个字段可以满足绝大部分的情况
理解DSL
我们知道了一个完整的请求都有哪些结构,并分析了结构中每一部分的作用。这一部分,我们着重理解关键的查询语句的部分
这段话说得非常清楚,首先DSL是基于JSON格式;其次,DSL分为两个部分,叶子查询和复合查询,其中叶子查询是针对特定field的查询,而复合查询是由其他叶子查询或其他复合查询组成的
看完这两段话,我们基本有了一个清晰的认识
- 对field的值的查询,那么必定是叶子查询
- 多个叶子查询组成的复合查询最终构成了我们的查询条件
基于这个认识,我们再深一步了解具体语法。在了解过程中,你会发现,只要你看懂了上面文档的那段话,各种查询条件的写法就像写SQL一样丝滑
如何看文档?
平时查阅文档时,重点关注下面标红的部分
复合查询
可以看到,在bool复合查询里,有4种复合查询供我们使用,写法为
{
"query": {
"bool": {
"must": [],
"must_not": [],
"should": [],
"filter": []
}
}
}
第一部分我们完成了。下面我们要为复合查询里面开始配置叶子查询
叶子查询
这里以match为例,其他查询写法大同小异
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"article_content": {
"query": "FNoHmw1hI4"
}
}
},
{
"match": {
"author": {
"query": "9vCOv"
}
}
}
]
}
}
}
可以看到,这里我们是在must这个复合查询里设置了2个match叶子查询。
注意:每一个叶子查询的写法都不一样,不一定都是query。具体文档直接去找上面的文档即可。关键是要领会思想,灵活变通。只要思路对了,至于写法,这是查阅文档熟练度的问题
完整的写法
学习DSL初期可以利用Kibana的Dev Tools来练习,主要是里面有补全。多写就熟能生巧了。而且一旦你的写法不对,它的补全是不会有提示的,除了个别情况之外,例如_source
一个完整的实例
POST article-2022/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"article_content": {
"query": "FNoHmw1hI4"
}
}
},
{
"match": {
"author": {
"query": "9vCOv"
}
}
}
]
}
},
"sort": [
{
"create_time": {
"order": "desc"
}
}
],
"_source": {
"includes": ["author","article_content"],
"excludes": ["create_time"]
},
"from": 0,
"size": 2
}
根据DSL使用Java API
完全理解了上面的DSL,那么用Java API那是水到渠成。这里给个简单的例子
public List<String> simpleSearchArticle(String queryContent) {
List<String> result = new ArrayList<>();
Query query = QueryBuilders.bool().must(m -> m.match(mt -> mt.field("article_content").query(queryContent))).build()._toQuery();
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest.Builder()
.index(INDEX_PREFIX+"*")
.query(query)
.source(s-> s.filter(f-> f.includes("article_content")))
.build();
SearchResponse<Article> search = elasticsearchClient.search(searchRequest, Article.class);
List<Hit<Article>> hits = search.hits().hits();
hits.forEach(item -> {
result.add(item.id());
log.info(item.source().getArticleContent());
});
return result;
}
应该很好看懂,组织结构就是.index.query.source,query的部分又是bool.must(match),这里没有加分页。不过理解了上面的DSL和Search API部分,分分钟就搞定了。
所以你看,经过了前面两章的学习,真正使用API的时候,只要知道入口是什么(具体的Builder是什么),后面的部分就顺理成章写出来了,都不用去网上查资料和各种百度。无论API怎么变,你只要理解了他最终的形式是什么,那你就很轻松的知道你的入口点在哪里
打印请求日志
Elasticsearch的Java API还提供了打印请求日志,如果你不确定自己的API使用的对不对,可以开启下面的日志。最终在Java内部请求ES的时候,会打印出curl格式的请求日志,这点对开发初期不熟悉API的同学和后期调试又或者是生产环境定位问题很有帮助
logging:
level:
org.elasticsearch: debug
tracer: trace
其他资源
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