SpringCloud 微服务全栈体系（十八）

第十一章 分布式搜索引擎 elasticsearch

八、RestClient 查询文档

  • 文档的查询同样适用 RestHighLevelClient 对象，基本步骤包括：

    • 准备 Request 对象
    • 准备请求参数
    • 发起请求
    • 解析响应

1. 快速入门

  • 以 match_all 查询为例
1.1 发起查询请求

在这里插入图片描述

  • 代码解读：

    • 第一步，创建SearchRequest对象，指定索引库名

    • 第二步，利用request.source()构建 DSL，DSL 中可以包含查询、分页、排序、高亮等

      • query()：代表查询条件，利用QueryBuilders.matchAllQuery()构建一个 match_all 查询的 DSL

    • 第三步，利用 client.search()发送请求，得到响应

  • 这里关键的 API 有两个，一个是request.source()，其中包含了查询、排序、分页、高亮等所有功能：

在这里插入图片描述

  • 另一个是QueryBuilders，其中包含 match、term、function_score、bool 等各种查询：

请添加图片描述

1.2 解析响应

  • elasticsearch 返回的结果是一个 JSON 字符串，结构包含：

    • hits：命中的结果
      • total：总条数，其中的 value 是具体的总条数值
      • max_score：所有结果中得分最高的文档的相关性算分
      • hits：搜索结果的文档数组，其中的每个文档都是一个 json 对象
        • _source：文档中的原始数据，也是 json 对象

  • 因此，解析响应结果，就是逐层解析 JSON 字符串，流程如下：

    • SearchHits：通过 response.getHits()获取，就是 JSON 中的最外层的 hits，代表命中的结果
      • SearchHits.getTotalHits().value：获取总条数信息
      • SearchHits.getHits()：获取 SearchHit 数组，也就是文档数组
        • SearchHit.getSourceAsString()：获取文档结果中的_source，也就是原始的 json 文档数据
1.3 完整代码
  • 完整代码如下：
@Test
void testMatchAll() throws IOException {// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSLrequest.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应handleResponse(response);
}private void handleResponse(SearchResponse response) {// 4.解析响应SearchHits searchHits = response.getHits();// 4.1.获取总条数long total = searchHits.getTotalHits().value;System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");// 4.2.文档数组SearchHit[] hits = searchHits.getHits();// 4.3.遍历for (SearchHit hit : hits) {// 获取文档sourceString json = hit.getSourceAsString();// 反序列化HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);}
}
1.4 小结

  • 查询的基本步骤是：

    • 创建 SearchRequest 对象

    • 准备 Request.source()，也就是 DSL。

      • QueryBuilders 来构建查询条件

      • 传入 Request.source() 的 query() 方法

    • 发送请求，得到结果

    • 解析结果（参考 JSON 结果，从外到内，逐层解析）

2. match 查询

  • 全文检索的 match 和 multi_match 查询与 match_all 的 API 基本一致。差别是查询条件，也就是 query 的部分。

在这里插入图片描述

  • 因此，Java 代码上的差异主要是 request.source().query()中的参数了。同样是利用 QueryBuilders 提供的方法：

在这里插入图片描述

  • 而结果解析代码则完全一致，可以抽取并共享。

  • 完整代码如下：

@Test
void testMatch() throws IOException {// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSLrequest.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all", "如家"));// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应handleResponse(response);
}

3. 精确查询

  • 精确查询主要是两者：

    • term：词条精确匹配
    • range：范围查询

  • 与之前的查询相比，差异同样在查询条件，其它都一样。

  • 查询条件构造的 API 如下：

在这里插入图片描述

4. 布尔查询

  • 布尔查询是用 must、must_not、filter 等方式组合其它查询，代码示例如下：

在这里插入图片描述

  • 可以看到，API 与其它查询的差别同样是在查询条件的构建，QueryBuilders，结果解析等其他代码完全不变。

  • 完整代码如下：

@Test
void testBool() throws IOException {// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSL// 2.1.准备BooleanQueryBoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();// 2.2.添加termboolQuery.must(QueryBuilders.termQuery("city", "杭州"));// 2.3.添加rangeboolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").lte(250));request.source().query(boolQuery);// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应handleResponse(response);
}

5. 排序、分页

  • 搜索结果的排序和分页是与 query 同级的参数，因此同样是使用 request.source()来设置。

  • 对应的 API 如下：

在这里插入图片描述

  • 完整代码示例：
@Test
void testPageAndSort() throws IOException {// 页码，每页大小int page = 1, size = 5;// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSL// 2.1.queryrequest.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());// 2.2.排序 sortrequest.source().sort("price", SortOrder.ASC);// 2.3.分页 from、sizerequest.source().from((page - 1) * size).size(5);// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应handleResponse(response);}

6. 高亮

  • 高亮的代码与之前代码差异较大，有两点：

    • 查询的 DSL：其中除了查询条件，还需要添加高亮条件，同样是与 query 同级。
    • 结果解析：结果除了要解析_source 文档数据，还要解析高亮结果
6.1 高亮请求构建
  • 高亮请求的构建 API 如下：

在这里插入图片描述

  • 上述代码省略了查询条件部分，但是不要忘了：高亮查询必须使用全文检索查询，并且要有搜索关键字，将来才可以对关键字高亮。

  • 完整代码如下：

@Test
void testHighlight() throws IOException {// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSL// 2.1.queryrequest.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all", "如家"));// 2.2.高亮request.source().highlighter(new HighlightBuilder().field("name").requireFieldMatch(false));// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应handleResponse(response);}
6.2 高亮结果解析

  • 高亮的结果与查询的文档结果默认是分离的，并不在一起。

  • 因此解析高亮的代码需要额外处理：

在这里插入图片描述

  • 代码解读：

    • 第一步：从结果中获取 source。hit.getSourceAsString()，这部分是非高亮结果，json 字符串。还需要反序列为 HotelDoc 对象
    • 第二步：获取高亮结果。hit.getHighlightFields()，返回值是一个 Map，key 是高亮字段名称，值是 HighlightField 对象，代表高亮值
    • 第三步：从 map 中根据高亮字段名称，获取高亮字段值对象 HighlightField
    • 第四步：从 HighlightField 中获取 Fragments，并且转为字符串。这部分就是真正的高亮字符串了
    • 第五步：用高亮的结果替换 HotelDoc 中的非高亮结果

  • 完整代码如下：

private void handleResponse(SearchResponse response) {// 4.解析响应SearchHits searchHits = response.getHits();// 4.1.获取总条数long total = searchHits.getTotalHits().value;System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");// 4.2.文档数组SearchHit[] hits = searchHits.getHits();// 4.3.遍历for (SearchHit hit : hits) {// 获取文档sourceString json = hit.getSourceAsString();// 反序列化HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);// 获取高亮结果Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();if (!CollectionUtils.isEmpty(highlightFields)) {// 根据字段名获取高亮结果HighlightField highlightField = highlightFields.get("name");if (highlightField != null) {// 获取高亮值String name = highlightField.getFragments()[0].string();// 覆盖非高亮结果hotelDoc.setName(name);}}System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);}
}

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