一文全览各种 ES 查询在 Java 中的实现
2 词条查询
所谓词条查询，也就是ES不会对查询条件进行分词处理，只有当词条和查询字符串完全匹配时，才会被查询到。
2.1 等值查询-term
等值查询，即筛选出一个字段等于特定值的所有记录。
SQL：
select * from person where name = '张无忌';
而使用ES查询语句却很不一样（注意查询字段带上keyword）：
GET /person/_search
{
"query": {
"term": {
"name.keyword": {
"value": "张无忌",
"boost": 1.0
}
}
}
}
ElasticSearch 5.0以后，string类型有重大变更，移除了string类型，string字段被拆分成两种新的数据类型: text用于全文搜索的，而keyword用于关键词搜索。
查询结果：
{
"took" : 0,
"timed_out" : false,
"_shards" : { // 分片信息
"total" : 1, // 总计分片数
"successful" : 1, // 查询成功的分片数
"skipped" : 0, // 跳过查询的分片数
"failed" : 0 // 查询失败的分片数
},
"hits" : { // 命中结果
"total" : {
"value" : 1, // 数量
"relation" : "eq" // 关系：等于
},
"max_score" : 2.8526313, // 最高分数
"hits" : [
{
"_index" : "person", // 索引
"_type" : "_doc", // 类型
"_id" : "1",
"_score" : 2.8526313,
"_source" : {
"address" : "光明顶",
"modifyTime" : "2021-06-29 16:48:56",
"createTime" : "2021-05-14 16:50:33",
"sect" : "明教",
"sex" : "男",
"skill" : "九阳神功",
"name" : "张无忌",
"id" : 1,
"power" : 99,
"age" : 18
}
}
]
}
}
Java 中构造 ES 请求的方式：（后续例子中只保留 SearchSourceBuilder 的构建语句）
/**
* term精确查询
*
* @throws IOException
*/
@Autowired
private RestHighLevelClient client;
@Test
public void queryTerm() throws IOException {
// 根据索引创建查询请求
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("person");
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
// 构建查询语句
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("name.keyword", "张无忌"));
System.out.println("searchSourceBuilder=====================" + searchSourceBuilder);
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
SearchResponse response = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(JSONObject.toJSON(response));
}
仔细观察查询结果，会发现ES查询结果中会带有_score这一项，ES会根据结果匹配程度进行评分。打分是会耗费性能的，如果确认自己的查询不需要评分，就设置查询语句关闭评分：
GET /person/_search
{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"term": {
"sect.keyword": {
"value": "张无忌",
"boost": 1.0
}
}
},
"boost": 1.0
}
}
}
Java构建查询语句：
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
// 这样构造的查询条件，将不进行score计算，从而提高查询效率
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.constantScoreQuery(QueryBuilders.termQuery("sect.keyword", "明教")));
2.2 多值查询-terms
多条件查询类似 Mysql 里的IN 查询，例如：
select * from persons where sect in('明教','武当派');
ES查询语句：
GET /person/_search
{
"query": {
"terms": {
"sect.keyword": [
"明教",
"武当派"
],
"boost": 1.0
}
}
}
Java 实现：
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
// 构建查询语句
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termsQuery("sect.keyword", Arrays.asList("明教", "武当派")));
}
2.3 范围查询-range
范围查询，即查询某字段在特定区间的记录。
SQL:
select * from pesons where age between 18 and 22;
ES查询语句：
GET /person/_search
{
"query": {
"range": {
"age": {
"from": 10,
"to": 20,
"include_lower": true,
"include_upper": true,
"boost": 1.0
}
}
}
Java构建查询条件：
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
// 构建查询语句
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.rangeQuery("age").gte(10).lte(30));
}
2.4 前缀查询-prefix
前缀查询类似于SQL中的模糊查询。
SQL：
select * from persons where sect like '武当%';
ES查询语句：
{
"query": {
"prefix": {
"sect.keyword": {
"value": "武当",
"boost": 1.0
}
}
}
}
Java构建查询条件：
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
// 构建查询语句
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.prefixQuery("sect.keyword","武当"));
}
2.5 通配符查询-wildcard
通配符查询，与前缀查询类似，都属于模糊查询的范畴，但通配符显然功能更强。
SQL:
select * from persons where name like '张%忌';
ES查询语句：
{
"query": {
"wildcard": {
"sect.keyword": {
"wildcard": "张*忌",
"boost": 1.0
}
}
}
}
Java构建查询条件：
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
// 构建查询语句
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.wildcardQuery("sect.keyword","张*忌"));
03 负责查询
前面的例子都是单个条件查询，在实际应用中，我们很有可能会过滤多个值或字段。先看一个简单的例子：
select * from persons where sex = '女' and sect = '明教';
这样的多条件等值查询，就要借用到组合过滤器了，其查询语句是：
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"sex": {
"value": "女",
"boost": 1.0
}
}
},
{
"term": {
"sect.keywords": {
"value": "明教",
"boost": 1.0
}
}
}
],
"adjust_pure_negative": true,
"boost": 1.0
}
}
}
Java构造查询语句：
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
// 构建查询语句
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.boolQuery()
.must(QueryBuilders.termQuery("sex", "女"))
.must(QueryBuilders.termQuery("sect.keyword", "明教"))
);
3.1 布尔查询
布尔过滤器（bool filter）属于复合过滤器（compound filter）的一种 ，可以接受多个其他过滤器作为参数，并将这些过滤器结合成各式各样的布尔（逻辑）组合。
bool 过滤器下可以有4种子条件，可以任选其中任意一个或多个。filter是比较特殊的，这里先不说。
{
"bool" : {
"must" : [],
"should" : [],
"must_not" : [],
}
}
must：所有的语句都必须匹配，与 ‘=’ 等价。
must_not：所有的语句都不能匹配，与 ‘!=’ 或 not in 等价。
should：至少有n个语句要匹配，n由参数控制。
精度控制：
所有 must 语句必须匹配，所有 must_not 语句都必须不匹配，但有多少 should 语句应该匹配呢？默认情况下，没有 should 语句是必须匹配的，只有一个例外：那就是当没有 must 语句的时候，至少有一个 should 语句必须匹配。
我们可以通过 minimum_should_match 参数控制需要匹配的 should 语句的数量，它既可以是一个绝对的数字，又可以是个百分比：
GET /person/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"sex": {
"value": "女",
"boost": 1.0
}
}
}
],
"should": [
{
"term": {
"address.keyword": {
"value": "峨眉山",
"boost": 1.0
}
}
},
{
"term": {
"sect.keyword": {
"value": "明教",
"boost": 1.0
}
}
}
],
"adjust_pure_negative": true,
"minimum_should_match": "1",
"boost": 1.0
}
}
}
Java构建查询语句：
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
// 构建查询语句
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.boolQuery()
.must(QueryBuilders.termQuery("sex", "女"))
.should(QueryBuilders.termQuery("address.word", "峨眉山"))
.should(QueryBuilders.termQuery("sect.keyword", "明教"))
.minimumShouldMatch(1)
);
最后，看一个复杂些的例子，将bool的各子句联合使用：
select * from persons where sex = '女' and age between 30 and 40 and sect != '明教' and (address = '峨眉山' OR skill = '暗器')
用 Elasticsearch 来表示上面的 SQL 例子：
GET /person/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"sex": {
"value": "女",
"boost": 1.0
}
}
},
{
"range": {
"age": {
"from": 30,
"to": 40,
"include_lower": true,
"include_upper": true,
"boost": 1.0
}
}
}
],
"must_not": [
{
"term": {
"sect.keyword": {
"value": "明教",
"boost": 1.0
}
}
}
],
"should": [
{
"term": {
"address.keyword": {
"value": "峨眉山",
"boost": 1.0
}
}
},
{
"term": {
"skill.keyword": {
"value": "暗器",
"boost": 1.0
}
}
}
],
"adjust_pure_negative": true,
"minimum_should_match": "1",
"boost": 1.0
}
}
}
用Java构建这个查询条件：
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
// 构建查询语句
BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery()
.must(QueryBuilders.termQuery("sex", "女"))
.must(QueryBuilders.rangeQuery("age").gte(30).lte(40))
.mustNot(QueryBuilders.termQuery("sect.keyword", "明教"))
.should(QueryBuilders.termQuery("address.keyword", "峨眉山"))
.should(QueryBuilders.rangeQuery("power.keyword").gte(50).lte(80))
.minimumShouldMatch(1); // 设置should至少需要满足几个条件
// 将BoolQueryBuilder构建到SearchSourceBuilder中
searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder);
3.2 Filter查询
query和filter的区别：query查询的时候，会先比较查询条件，然后计算分值，最后返回文档结果；而filter是先判断是否满足查询条件，如果不满足会缓存查询结果（记录该文档不满足结果），满足的话，就直接缓存结果，filter不会对结果进行评分，能够提高查询效率。
filter的使用方式比较多样，下面用几个例子演示一下。
方式一，单独使用：
{
"query": {
"bool": {
"filter": [
{
"term": {
"sex": {
"value": "男",
"boost": 1.0
}
}
}
],
"adjust_pure_negative": true,
"boost": 1.0
}
}
}
单独使用时，filter与must基本一样，不同的是filter不计算评分，效率更高。
Java构建查询语句：
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
// 构建查询语句
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.boolQuery()
.filter(QueryBuilders.termQuery("sex", "男"))
);
方式二，和must、must_not同级，相当于子查询：
select * from (select * from persons where sect = '明教')) a where sex = '女';
ES查询语句：
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"sect.keyword": {
"value": "明教",
"boost": 1.0
}
}
}
],
"filter": [
{
"term": {
"sex": {
"value": "女",
"boost": 1.0
}
}
}
],
"adjust_pure_negative": true,
"boost": 1.0
}
}
}
Java：
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
// 构建查询语句
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.boolQuery()
.must(QueryBuilders.termQuery("sect.keyword", "明教"))
.filter(QueryBuilders.termQuery("sex", "女"))
);
方式三，将must、must_not置于filter下，这种方式是最常用的：
{
"query": {
"bool": {
"filter": [
{
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"sect.keyword": {
"value": "明教",
"boost": 1.0
}
}
},
{
"range": {
"age": {
"from": 20,
"to": 35,
"include_lower": true,
"include_upper": true,
"boost": 1.0
}
}
}
],
"must_not": [
{
"term": {
"sex.keyword": {
"value": "女",
"boost": 1.0
}
}
}
],
"adjust_pure_negative": true,
"boost": 1.0
}
}
],
"adjust_pure_negative": true,
"boost": 1.0
}
}
}
Java:
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
// 构建查询语句
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.boolQuery()
.filter(QueryBuilders.boolQuery()
.must(QueryBuilders.termQuery("sect.keyword", "明教"))
.must(QueryBuilders.rangeQuery("age").gte(20).lte(35))
.mustNot(QueryBuilders.termQuery("sex.keyword", "女")))
);
04 聚合查询
接下来，我们将用一些案例演示ES聚合查询。
4.1 最值、平均值、求和
案例：查询最大年龄、最小年龄、平均年龄。
SQL：
select max(age) from persons;
ES：
GET /person/_search
{
"aggregations": {
"max_age": {
"max": {
"field": "age"
}
}
}
}
Java：
@Autowired
private RestHighLevelClient client;
@Test
public void maxQueryTest() throws IOException {
// 聚合查询条件
AggregationBuilder aggBuilder = AggregationBuilders.max("max_age").field("age");
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("person");
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
// 将聚合查询条件构建到SearchSourceBuilder中
searchSourceBuilder.aggregation(aggBuilder);
System.out.println("searchSourceBuilder----->" + searchSourceBuilder);
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
// 执行查询，获取SearchResponse
SearchResponse response = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(JSONObject.toJSON(response));
}
使用聚合查询，结果中默认只会返回10条文档数据（当然我们关心的是聚合的结果，而非文档）。返回多少条数据可以自主控制：
GET /person/_search
{
"size": 20,
"aggregations": {
"max_age": {
"max": {
"field": "age"
}
}
}
}
而Java中只需增加下面一条语句即可：
searchSourceBuilder.size(20);
与max类似，其他统计查询也很简单：
AggregationBuilder minBuilder = AggregationBuilders.min("min_age").field("age");
AggregationBuilder avgBuilder = AggregationBuilders.avg("min_age").field("age");
AggregationBuilder sumBuilder = AggregationBuilders.sum("min_age").field("age");
AggregationBuilder countBuilder = AggregationBuilders.count("min_age").field("age");
4.2 去重查询
案例：查询一共有多少个门派。
SQL：
select count(distinct sect) from persons;
ES：
{
"aggregations": {
"sect_count": {
"cardinality": {
"field": "sect.keyword"
}
}
}
}
Java：
@Test
public void cardinalityQueryTest() throws IOException {
// 创建某个索引的request
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("person");
// 查询条件
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
// 聚合查询
AggregationBuilder aggBuilder = AggregationBuilders.cardinality("sect_count").field("sect.keyword");
searchSourceBuilder.size(0);
// 将聚合查询构建到查询条件中
searchSourceBuilder.aggregation(aggBuilder);
System.out.println("searchSourceBuilder----->" + searchSourceBuilder);
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
// 执行查询，获取结果
SearchResponse response = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(JSONObject.toJSON(response));
}
4.3 分组聚合
4.3.1 单条件分组
案例：查询每个门派的人数
SQL：
select sect,count(id) from mytest.persons group by sect;
ES：
{
"size": 0,
"aggregations": {
"sect_count": {
"terms": {
"field": "sect.keyword",
"size": 10,
"min_doc_count": 1,
"shard_min_doc_count": 0,
"show_term_doc_count_error": false,
"order": [
{
"_count": "desc"
},
{
"_key": "asc"
}
]
}
}
}
}
Java：
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("person");
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.size(0);
// 按sect分组
AggregationBuilder aggBuilder = AggregationBuilders.terms("sect_count").field("sect.keyword");
searchSourceBuilder.aggregation(aggBuilder);
4.3.2 多条件分组
案例：查询每个门派各有多少个男性和女性
SQL：
select sect,sex,count(id) from mytest.persons group by sect,sex;
ES：
{
"aggregations": {
"sect_count": {
"terms": {
"field": "sect.keyword",
"size": 10
},
"aggregations": {
"sex_count": {
"terms": {
"field": "sex.keyword",
"size": 10
}
}
}
}
}
}
4.4 过滤聚合
前面所有聚合的例子请求都省略了 query ，整个请求只不过是一个聚合。这意味着我们对全部数据进行了聚合，但现实应用中，我们常常对特定范围的数据进行聚合，例如下例。
案例：查询明教中的最大年龄。这涉及到聚合与条件查询一起使用。
SQL：
select max(age) from mytest.persons where sect = '明教';
ES：
GET /person/_search
{
"query": {
"term": {
"sect.keyword": {
"value": "明教",
"boost": 1.0
}
}
},
"aggregations": {
"max_age": {
"max": {
"field": "age"
}
}
}
}
Java：
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("person");
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
// 聚合查询条件
AggregationBuilder maxBuilder = AggregationBuilders.max("max_age").field("age");
// 等值查询
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("sect.keyword", "明教"));
searchSourceBuilder.aggregation(maxBuilder);
另外还有一些更复杂的查询例子。
案例：查询0-20，21-40，41-60，61以上的各有多少人。
SQL：
select
sum(case when age<=20 then 1 else 0 end) ageGroup1,
sum(case when age >20 and age <=40 then 1 else 0 end) ageGroup2,
sum(case when age >40 and age <=60 then 1 else 0 end) ageGroup3,
sum(case when age >60 and age <=200 then 1 else 0 end) ageGroup4
from
mytest.persons;
ES：
{
"size": 0,
"aggregations": {
"age_avg": {
"range": {
"field": "age",
"ranges": [
{
"from": 0.0,
"to": 20.0
},
{
"from": 21.0,
"to": 40.0
},
{
"from": 41.0,
"to": 60.0
},
{
"from": 61.0,
"to": 200.0
}
],
"keyed": false
}
}
}
}
查询结果：
"aggregations" : {
"age_avg" : {
"buckets" : [
{
"key" : "0.0-20.0",
"from" : 0.0,
"to" : 20.0,
"doc_count" : 3
},
{
"key" : "21.0-40.0",
"from" : 21.0,
"to" : 40.0,
"doc_count" : 13
},
{
"key" : "41.0-60.0",
"from" : 41.0,
"to" : 60.0,
"doc_count" : 4
},
{
"key" : "61.0-200.0",
"from" : 61.0,
"to" : 200.0,
"doc_count" : 1
}
]
}
}
原文链接：https://blog.csdn.net/wang20010104/article/details/130482294
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在选煤厂、化工厂、钢铁厂等过程生产型企业，其生产设备的运行效率和非计划停机对工业制造效益有较大影响。 随着企业自动化和智能化建设的推进，需提前预防假检、错检、漏检，推动智慧生产运维系统数据的流动和现场赋能应用。同时，…...
Swift 协议扩展精进之路：解决 CoreData 托管实体子类的类型不匹配问题（下）
概述 在 Swift 开发语言中，各位秃头小码农们可以充分利用语法本身所带来的便利去劈荆斩棘。我们还可以恣意利用泛型、协议关联类型和协议扩展来进一步简化和优化我们复杂的代码需求。 不过，在涉及到多个子类派生于基类进行多态模拟的场景下，…...
《通信之道——从微积分到 5G》读书总结
第1章 绪 论 1.1 这是一本什么样的书 通信技术，说到底就是数学。 那些最基础、最本质的部分。 1.2 什么是通信 通信 发送方 接收方 承载信息的信号 解调出其中承载的信息 信息在发送方那里被加工成信号（调制） 把信息从信号中抽取出来&am…...
网络编程（UDP编程）
思维导图 UDP基础编程（单播） 1.流程图 服务器：短信的接收方 创建套接字 (socket)-----------------------------------------》有手机指定网络信息-----------------------------------------------》有号码绑定套接字 (bind)--------------…...
是否存在路径（FIFOBB算法）
题目描述 一个具有 n 个顶点e条边的无向图，该图顶点的编号依次为0到n-1且不存在顶点与自身相连的边。请使用FIFOBB算法编写程序，确定是否存在从顶点 source到顶点 destination的路径。 输入 第一行两个整数，分别表示n 和 e 的值（1…...
学校时钟系统，标准考场时钟系统，AI亮相2025高考，赛思时钟系统为教育公平筑起“精准防线”
2025年#高考 将在近日拉开帷幕，#AI 监考一度冲上热搜。当AI深度融入高考，#时间同步 不再是辅助功能，而是决定AI监考系统成败的“生命线”。 AI亮相2025高考，40种异常行为0.5秒精准识别 2025年高考即将拉开帷幕，江西、…...
Java数值运算常见陷阱与规避方法
整数除法中的舍入问题 问题现象 当开发者预期进行浮点除法却误用整数除法时，会出现小数部分被截断的情况。典型错误模式如下： void process(int value) {double half = value / 2; // 整数除法导致截断// 使用half变量 }此时...
Caliper 配置文件解析：fisco-bcos.json
config.yaml 文件 config.yaml 是 Caliper 的主配置文件，通常包含以下内容： test:name: fisco-bcos-test # 测试名称description: Performance test of FISCO-BCOS # 测试描述workers:type: local # 工作进程类型number: 5 # 工作进程数量monitor:type: - docker- pro…...
VisualXML全新升级 | 新增数据库编辑功能
VisualXML是一个功能强大的网络总线设计工具，专注于简化汽车电子系统中复杂的网络数据设计操作。它支持多种主流总线网络格式的数据编辑（如DBC、LDF、ARXML、HEX等），并能够基于Excel表格的方式生成和转换多种数据库文件。由此&…...