[ElasticSearch]Java API 之 詞條查詢（Term Level Query）

1. 詞條查詢(Term Query) 

詞條查詢是ElasticSearch的一個簡單查詢。它僅匹配在給定字段中含有該詞條的文檔，而且是確切的、未經分析的詞條。term 查詢 會查找我們設定的准確值。term 查詢本身很簡單，它接受一個字段名和我們希望查找的值。

下面代碼查詢將匹配 college 字段中含有"California"一詞的文檔。記住，詞條查詢是未經分析的，因此需要提供跟索引文檔中的詞條完全匹配的詞條。請注意，我們使用小寫開頭的california來搜索，而不是California，因為California一詞在建立索引時已經變成了california（默認分詞器）。

• /**
• 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);
• // 執行
• SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.get();
• // 結果
• (searchResponse);
• }

參考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/2.4/query-dsl-term-query.html

 

2. 多詞條查詢(Terms Query)

詞條查詢（Term Query）允許匹配單個未經分析的詞條，多詞條查詢（Terms Query）可以用來匹配多個這樣的詞條。只要指定字段包含任一我們給定的詞條，就可以查詢到該文檔。

下面代碼得到所有在 country 字段中含有 “德國” 或 "比利時" 的文檔。

• /**
• public static void termsQuery(Client client, String index, String type) {
• // Query
• TermsQueryBuilder termsQueryBuilder = QueryBuilders.termsQuery("country", "比利時", "德國");
• // Search
• SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client.prepareSearch(index);
• .setTypes(type);
• .setQuery(termsQueryBuilder);
• // 執行
• SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.get();

• // 結果
• (searchResponse);
• }

輸出結果：

• .sjf.open.api.QueryAPI - ---------- QueryAPI id 9 score 0.4898842 source {country=比利時, name=阿扎爾, club=切爾西俱樂部}
• .sjf.open.api.QueryAPI - ---------- QueryAPI id 4 score 0.39103588 source {country=德國, name=穆勒, club=拜仁慕尼黑俱樂部}
• .sjf.open.api.QueryAPI - ---------- QueryAPI id 1 score 0.25427115 source {country=比利時, name=德布勞內, club=曼城俱樂部}

參考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/2.4/query-dsl-terms-query.html

3. 范圍查詢(Range Query)

 

范圍查詢使我們能夠找到在某一字段值在某個范圍里的文檔，字段可以是數值型，也可以是基於字符串的。范圍查詢只能針對單個字段。

方法：

 

 

（1）gte() :范圍查詢將匹配字段值大於或等於此參數值的文檔。

（2）gt() :范圍查詢將匹配字段值大於此參數值的文檔。

（3）lte() :范圍查詢將匹配字段值小於或等於此參數值的文檔。

（4）lt() :范圍查詢將匹配字段值小於此參數值的文檔。

（5）from() 開始值  to() 結束值  這兩個函數與includeLower()和includeUpper()函數配套使用。

includeLower(true) 表示 from() 查詢將匹配字段值大於或等於此參數值的文檔；

includeLower(false) 表示 from() 查詢將匹配字段值大於此參數值的文檔；

includeUpper(true) 表示 to() 查詢將匹配字段值小於或等於此參數值的文檔；

includeUpper(false) 表示 to() 查詢將匹配字段值小於此參數值的文檔；

• /**
• 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);

• // 執行
• SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.execute().actionGet();

• // 結果
• (searchResponse);

• }

上面代碼中的查詢語句與下面的是等價的：

• QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.rangeQuery("age").gte(19).lte(21);

輸出結果：

• .sjf.open.api.QueryAPI - ---------- QueryAPI id 9 score 1.0 source {college=計算機學院, school=麻省理工大學, sex=boy, name=廖力生, age=21}
• .sjf.open.api.QueryAPI - ---------- QueryAPI id 2 score 1.0 source {college=通信學院, school=西安電子科技大學, sex=boy, name=李源一, age=19}
• .sjf.open.api.QueryAPI - ---------- QueryAPI id 4 score 1.0 source {college=電子工程學院, school=中國科技大學, sex=girl, name=王俊輝, age=21}
• .sjf.open.api.QueryAPI - ---------- QueryAPI id 1 score 1.0 source {college=計算機學院, school=西安電子科技大學, sex=boy, name=徐欣, age=21}
• .sjf.open.api.QueryAPI - ---------- QueryAPI id 11 score 1.0 source {college=計算機學院ddddd, school=中國科技大學, sex=girl, name=王俊輝2, age=21}

參考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/2.4/query-dsl-range-query.html

4. 存在查詢(Exists Query)

如果指定字段上至少存在一個no-null的值就會返回該文檔。

• /**
• 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);
• // 執行
• SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.get();

• // 結果
• (searchResponse);
• }

舉例說明，下面的幾個文檔都會得到上面代碼的匹配：

• 第一個是字符串，是一個非null的值。

   

  第二個是空字符串，也是非null。

  第三個使用標准分析器的情況下盡管不會返回詞條，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）。

  第五個中至少有一個是非null值。

  下面幾個文檔不會得到上面代碼的匹配：

• "bar" }

• 第一個是null值。

  第二個沒有值。

  第三個只有null值，至少需要一個非null值。

  第四個與指定字段不匹配。

  參考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/2.4/query-dsl-exists-query.html

  
  

  5. 前綴查詢（Prefix Query）

  前綴查詢讓我們匹配這樣的文檔：它們的特定字段已給定的前綴開始。下面代碼中我們查詢所有country字段以"葡萄"開始的文檔。

• /**
• 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);
• // 執行
• SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.get();
• // 結果
• (searchResponse);
• }

• 輸出結果：
  

• .sjf.open.api.QueryAPI - ---------- QueryAPI id 3 score 1.0 source {country=葡萄牙, name=C羅, club=皇家馬德里俱樂部}

• 備注：

  進行下面前綴查詢，沒有查找到相應信息，但是數據源中是有的：

• QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.prefixQuery("club", "皇家馬德里");

• 產生以上差別的主要原因是club字段（默認mapping配置）進行了分析器分析了，索引中的數據已經不在是"皇家馬德里"，而country字段沒有進行分析（mapping配置not_analyzed）。

  參考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/2.4/query-dsl-prefix-query.html

  
  

  6. 通配符查詢(Wildcard Query)
  

  通配符查詢允許我們獲取指定字段滿足通配符表達式的文檔，和前綴查詢一樣，通配符查詢指定字段是未分析的（not analyzed）。

  可以使用星號代替0個或多個字符，使用問號代替一個字符。星號表示匹配的數量不受限制，而后者的匹配字符數則受到限制。這個技巧主要用於英文搜索中，如輸入““computer*”，就可以找到“computer、computers、computerised、computerized”等單詞，而輸入“comp?ter”，則只能找到“computer、compater、competer”等單詞。注意的是通配符查詢不太注重性能，在可能時盡量避免，特別是要避免前綴通配符（以以通配符開始的詞條）。

• /**
• 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);
• // 執行
• SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.get();
• // 結果
• (searchResponse);
• }

• 輸出結果：
  

• .sjf.open.api.queryAPI.TermQueryAPI - ---------- TermQueryAPI id 8 score 1.0 source {country=西班牙, name=托雷斯, club=馬德里競技俱樂部}
• .sjf.open.api.queryAPI.TermQueryAPI - ---------- TermQueryAPI id 6 score 1.0 source {country=西班牙, name=布斯克茨, club=巴薩羅那俱樂部}
• .sjf.open.api.queryAPI.TermQueryAPI - ---------- TermQueryAPI id 7 score 1.0 source {country=西班牙, name=哈維, club=巴薩羅那俱樂部}

• 參考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/2.4/query-dsl-wildcard-query.html

  
  

  7. 正則表達式查詢(Regexp Query)

  正則表達式查詢允許我們獲取指定字段滿足正則表達式的文檔，和前綴查詢一樣，正則表達式查詢指定字段是未分析的（not analyzed）。正則表達式查詢的性能取決於所選的正則表達式。如果我們的正則表達式匹配許多詞條，查詢將很慢。一般規則是，正則表達式匹配的詞條數越高，查詢越慢。

• /**
• 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);
• // 執行
• SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.get();
• // 結果
• (searchResponse);
• }

• 輸出結果：
  

• .sjf.open.api.queryAPI.TermQueryAPI - ---------- TermQueryAPI id 8 score 1.0 source {country=西班牙, name=托雷斯, club=馬德里競技俱樂部}
• .sjf.open.api.queryAPI.TermQueryAPI - ---------- TermQueryAPI id 6 score 1.0 source {country=西班牙, name=布斯克茨, club=巴薩羅那俱樂部}
• .sjf.open.api.queryAPI.TermQueryAPI - ---------- TermQueryAPI id 7 score 1.0 source {country=西班牙, name=哈維, club=巴薩羅那俱樂部}
• .sjf.open.api.queryAPI.TermQueryAPI - ---------- TermQueryAPI id 3 score 1.0 source {country=葡萄牙, name=C羅, club=皇家馬德里俱樂部}

• 參考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/2.4/query-dsl-regexp-query.html

  
  

  8. 模糊查詢(Fuzzy Query)

  如果指定的字段是string類型，模糊查詢是基於編輯距離算法來匹配文檔。編輯距離的計算基於我們提供的查詢詞條和被搜索文檔。如果指定的字段是數值類型或者日期類型，模糊查詢基於在字段值上進行加減操作來匹配文檔（The fuzzy query uses similarity based on Levenshtein edit distance for  fields, and a margin on numeric and date fields）。此查詢很占用CPU資源，但當需要模糊匹配時它很有用，例如，當用戶拼寫錯誤時。另外我們可以在搜索詞的尾部加上字符 “~” 來進行模糊查詢。

  8.1 string類型字段

  模糊查詢生成所有可能跟指定詞條的匹配結果（在fuzziness指定的最大編輯距離范圍之內）。然后檢查生成的所有結果是否是在索引中。

  下面代碼中模糊查詢country字段為”西班牙“的所有文檔，同時指定最大編輯距離為1（fuzziness），最少公共前綴為0（prefixLength），即不需要公共前綴。

   

• /**
• public static void fuzzyQuery(Client client, String index, String type){
• // Query
• FuzzyQueryBuilder fuzzyQueryBuilder = QueryBuilders.fuzzyQuery("country", "洗班牙");
• // 最大編輯距離
• .fuzziness(Fuzziness.ONE);
• // 公共前綴
• .prefixLength(0);
• // Search
• SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client.prepareSearch(index);
• .setTypes(type);
• .setQuery(fuzzyQueryBuilder);
• // 執行
• SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.get();
• // 結果
• (searchResponse);
• }

• 輸出結果：

• .sjf.open.api.queryAPI.TermQueryAPI - ---------- TermQueryAPI id 8 score 1.6931472 source {country=西班牙, name=托雷斯, club=馬德里競技俱樂部}
• .sjf.open.api.queryAPI.TermQueryAPI - ---------- TermQueryAPI id 6 score 1.4054651 source {country=西班牙, name=布斯克茨, club=巴薩羅那俱樂部}
• .sjf.open.api.queryAPI.TermQueryAPI - ---------- TermQueryAPI id 7 score 1.0 source {country=西班牙, name=哈維, club=巴薩羅那俱樂部}

• 


  8.2 數字和日期類型字段

  與范圍查詢(Range Query)的around比較類似。形成在指定值上上下波動fuzziness大小的一個范圍：

   

• field value <= +fuzziness

• 下面代碼在18歲上下波動2歲，形成[17-19]的一個范圍查詢：

• /**
• 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);
• // 執行
• SearchResponse searchResponse = searchRequestBuilder.get();
• // 結果
• (searchResponse);
• }

• 


  參考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/2.4/query-dsl-fuzzy-query.html

  
  

  9. 說明

  本代碼基於ElasticSearch 2.4.1