【ElasticSearch实战】——ES常用查询条件与mysql对比

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
Elasticsearch Serverless通用抵扣包,测试体验金 200元
简介: 【ElasticSearch实战】——ES常用查询条件与mysql对比

类比mysql,我们需要=、>、>=、<、<= 、or、and、in、like、count、sum、group by、order by、limit

在高版本的ES里面使用了boolquery替换了filter

1、等于号=

QueryBuilders.termQuery("isDel",1));
//termQuery相当于=,相当于isDel=1


2、大于小于号


QueryBuilders.rangeQuery("overdueStartTime").lte(startDate.getTime())
//rangeQuery 
//lte   <=
//lt    <
//gte   >=
//gt    >

3、or、and

boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.termQuery("isDel",req.getIs_del()));
//must相当于and
caseStatusQuery.should(QueryBuilders.termQuery("caseStatus",s));
//should相当于or

4、in

QueryBuilders.termsQuery("clientCompanyId",req.getClientCompanyIdList())
//termQuery相当于in,可以传递list

5、like

QueryBuilders.wildcardQuery("phone1", "*" + req.getTelephone() + "*")
//wildcard 正则匹配
QueryBuilders.matchPhraseQuery("debtorName", req.getDebtor_name())
//matchPhrase 不会分词,直接匹配有完整相关短语的记录

6、sum&&count


AggregationBuilder debtTotalSum = AggregationBuilders.sum(DEBT_TOTAL_SUM_KEY).field("debtTotal");
AggregationBuilder debtTotalCount = AggregationBuilders.count(DEBT_TOTAL_COUNT_KEY).field("debtTotal");


7、order by and limit

SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch(ElasticSearchUtil.getIndexName())
                .setTypes(ElasticSearchUtil.TYPE_NAME)
                .setQuery(boolQueryBuilder)
                        //指定查询字段
                .addStoredField("id")
                .addSort(order, sortOrder)
                        //分页
                .setFrom((currentPage - 1) * limit).setSize(limit)
                .execute()
                .actionGet();

8、批量插入

public  void batchInsert(List<CaseTable> list,Client client) {
        LOGGER.info("---------案件批量插入索引开始--------");
        BulkRequestBuilder bulkRequest = client.prepareBulk();
        long start = System.currentTimeMillis();
        BulkRequestBuilder delRequest = client.prepareBulk();
        for (CaseTable caseTable :list){
            IndexRequestBuilder ir = client.prepareIndex()
                    .setIndex(ElasticSearchUtil.INDEX_NAME_CASE)
                    .setType(ElasticSearchUtil.TYPE_NAME_CASE)
                    .setId(caseTable.getId().toString())
                    .setSource(JSON.toJSONString(caseTable));
            bulkRequest.add(ir);
        start = System.currentTimeMillis();
        BulkResponse bulkResponse = bulkRequest.execute().actionGet();
        LOGGER.info("案件批量插入循环所用时间 search time:{}ms", System.currentTimeMillis() - start);
        if (!bulkResponse.hasFailures()) {
            LOGGER.info("----------案件批量插入成功一轮------------");
        }
    }


9、。。。。后续会继续更新

相关实践学习
以电商场景为例搭建AI语义搜索应用
本实验旨在通过阿里云Elasticsearch结合阿里云搜索开发工作台AI模型服务,构建一个高效、精准的语义搜索系统,模拟电商场景,深入理解AI搜索技术原理并掌握其实现过程。
ElasticSearch 最新快速入门教程
本课程由千锋教育提供。全文搜索的需求非常大。而开源的解决办法Elasricsearch(Elastic)就是一个非常好的工具。目前是全文搜索引擎的首选。本系列教程由浅入深讲解了在CentOS7系统下如何搭建ElasticSearch,如何使用Kibana实现各种方式的搜索并详细分析了搜索的原理,最后讲解了在Java应用中如何集成ElasticSearch并实现搜索。 &nbsp;
目录
相关文章
|
5月前
|
负载均衡 算法 关系型数据库
大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘MySQL集群架构负载均衡核心算法:从理论到Java代码实战,让你的数据库性能飙升!
本文聚焦 MySQL 集群架构中的负载均衡算法,阐述其重要性。详细介绍轮询、加权轮询、最少连接、加权最少连接、随机、源地址哈希等常用算法,分析各自优缺点及适用场景。并提供 Java 语言代码实现示例,助力直观理解。文章结构清晰,语言通俗易懂,对理解和应用负载均衡算法具有实用价值和参考价值。
大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘MySQL集群架构负载均衡核心算法:从理论到Java代码实战,让你的数据库性能飙升!
|
11月前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL索引策略与查询性能调优实战
在实际应用中,需要根据具体的业务需求和查询模式,综合运用索引策略和查询性能调优方法,不断地测试和优化,以提高MySQL数据库的查询性能。
573 66
|
5月前
|
JSON 安全 数据可视化
Elasticsearch(es)在Windows系统上的安装与部署(含Kibana)
Kibana 是 Elastic Stack(原 ELK Stack)中的核心数据可视化工具,主要与 Elasticsearch 配合使用,提供强大的数据探索、分析和展示功能。elasticsearch安装在windows上一般是zip文件,解压到对应目录。文件,elasticsearch8.x以上版本是自动开启安全认证的。kibana安装在windows上一般是zip文件,解压到对应目录。elasticsearch的默认端口是9200,访问。默认用户是elastic,密码需要重置。
2113 0
|
11月前
|
前端开发 关系型数据库 MySQL
PHP与MySQL动态网站开发实战指南####
【10月更文挑战第21天】 本文将深入浅出地探讨如何使用PHP与MySQL构建一个动态网站,从环境搭建到项目部署,全程实战演示。无论你是编程新手还是希望巩固Web开发技能的老手,都能在这篇文章中找到实用的技巧和启发。我们将一起探索如何通过PHP处理用户请求,利用MySQL存储数据,并最终呈现动态内容给用户,打造属于自己的在线平台。 ####
419 0
|
6月前
|
人工智能 自然语言处理 运维
让搜索引擎“更懂你”:AI × Elasticsearch MCP Server 开源实战
本文介绍基于Model Context Protocol (MCP)标准的Elasticsearch MCP Server,它为AI助手(如Claude、Cursor等)提供与Elasticsearch数据源交互的能力。文章涵盖MCP概念、Elasticsearch MCP Server的功能特性及实际应用场景,例如数据探索、开发辅助。通过自然语言处理,用户无需掌握复杂查询语法即可操作Elasticsearch,显著降低使用门槛并提升效率。项目开源地址:&lt;https://github.com/awesimon/elasticsearch-mcp&gt;,欢迎体验与反馈。
1522 1
|
7月前
|
数据采集 JSON 数据挖掘
Elasticsearch 的DSL查询,聚合查询与多维度数据统计
Elasticsearch的DSL查询与聚合查询提供了强大的数据检索和统计分析能力。通过合理构建DSL查询,用户可以高效地搜索数据,并使用聚合查询对数据进行多维度统计分析。在实际应用中,灵活运用这些工具不仅能提高查询效率,还能为数据分析提供深入洞察。理解并掌握这些技术,将显著提升在大数据场景中的分析和处理能力。
316 20
|
9月前
|
SQL 存储 关系型数据库
MySQL秘籍之索引与查询优化实战指南
最左前缀原则。不冗余原则。最大选择性原则。所谓前缀索引,说白了就是对文本的前几个字符建立索引(具体是几个字符在建立索引时去指定),比如以产品名称的前 10 位来建索引,这样建立起来的索引更小,查询效率更快!
305 22
 MySQL秘籍之索引与查询优化实战指南
|
10月前
|
存储 缓存 监控
极致 ElasticSearch 调优,让你的ES 狂飙100倍!
尼恩分享了一篇关于提升Elasticsearch集群的整体性能和稳定性措施的文章。他从硬件、系统、JVM、集群、索引和查询等多个层面对ES的性能优化进行分析,帮助读者提升技术水平。
|
11月前
|
安全 关系型数据库 MySQL
PHP与MySQL动态网站开发实战指南####
——深入探索LAMP栈下的高效数据交互与处理技巧 ####
|
11月前
|
关系型数据库 MySQL PHP
PHP与MySQL动态网站开发实战指南####
深入探索PHP与MySQL的协同工作机制,本文旨在通过一系列实战案例,揭示构建高效、稳定且用户友好的动态网站的秘诀。从环境搭建到数据交互,再到最佳实践分享,本文为开发者提供了一条清晰的学习路径,助力其在LAMP(Linux, Apache, MySQL, PHP/Perl/Python)栈上实现技术飞跃。 ####

推荐镜像

更多