Elasticsearch之RestClient查询文档

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: Elasticsearch之RestClient查询文档
GET /goods/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}
SearchRequest searchRequest=new SearchRequest("goods");
        searchRequest.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());
        SearchResponse search = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        SearchHits hits = search.getHits();
        long value = hits.getTotalHits().value;
        for (SearchHit hit : hits.getHits()) {
            System.out.println(hit.getSourceAsString());
        }
GET /goods/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "华为"
    }
  }
}
 SearchRequest searchRequest=new SearchRequest("goods");
        searchRequest.source().query(QueryBuilders.matchQuery("title","华为"));
        SearchResponse search = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        SearchHits hits = search.getHits();
        long value = hits.getTotalHits().value;
        for (SearchHit hit : hits.getHits()) {
            System.out.println(hit.getSourceAsString());
        }
GET /goods/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "term": {
            "brandName": {
              "value": "Apple"
            }
          }
        }
      ],
      "filter": [
        {
          "range": {
            "price": {
              "gte": 7000,
              "lte": 8000
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}
 SearchRequest searchRequest=new SearchRequest("goods");
        BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
        boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.termQuery("brandName","Apple"))
                .filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(7000).lte(8000));
        searchRequest.source().query(boolQueryBuilder);
        SearchResponse search = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        SearchHits hits = search.getHits();
        long value = hits.getTotalHits().value;
        for (SearchHit hit : hits.getHits()) {
            System.out.println(hit.getSourceAsString());
        }
GET /goods/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 0,
  "size": 20
  , "sort": [
    {
      "price": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}
  SearchRequest searchRequest=new SearchRequest("goods");
        searchRequest.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery()).from(0).size(20).sort("price", SortOrder.DESC);
        SearchResponse search = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        SearchHits hits = search.getHits();
        long value = hits.getTotalHits().value;
        for (SearchHit hit : hits.getHits()) {
            System.out.println(hit.getSourceAsString());
        }
GET /goods/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "手机"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "title": {
        "pre_tags": [
          "<font color='red'>"
        ],
        "post_tags": [
          "</font>"
        ]
      }
    }
  }
}
SearchRequest searchRequest=new SearchRequest("goods");
        searchRequest.source().query(QueryBuilders.matchQuery("title","手机"))
                .highlighter(new HighlightBuilder().field("title").preTags("<font color=\'red\'>").postTags("</font>"));
        SearchResponse search = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        SearchHits hits = search.getHits();
        long value = hits.getTotalHits().value;
        for (SearchHit hit : hits.getHits()) {
            Goods goods = JSON.parseObject(hit.getSourceAsString(), Goods.class);
            Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
            if(highlightFields!=null){
                HighlightField highlightField = highlightFields.get("title");
                if(highlightField!=null){
                    String string = highlightField.getFragments()[0].string();
                    goods.setTitle(string);
                }
            }
            System.out.println(goods);


相关实践学习
使用阿里云Elasticsearch体验信息检索加速
通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
相关文章
|
22天前
|
JSON 自然语言处理 算法
ElasticSearch基础2——DSL查询文档,黑马旅游项目查询功能
DSL查询文档、RestClient查询文档、全文检索查询、精准查询、复合查询、地理坐标查询、分页、排序、高亮、黑马旅游案例
ElasticSearch基础2——DSL查询文档,黑马旅游项目查询功能
|
22天前
|
JSON 自然语言处理 数据库
ElasticSearch基础1——索引和文档。Kibana,RestClient操作索引和文档+黑马旅游ES库导入
概念、ik分词器、倒排索引、索引和文档的增删改查、RestClient对索引和文档的增删改查
ElasticSearch基础1——索引和文档。Kibana,RestClient操作索引和文档+黑马旅游ES库导入
|
2月前
|
存储 搜索推荐 API
探究:Elasticsearch 文档的 _id 是 Lucene 的 docid 吗?
【8月更文挑战第31天】在深入探索Elasticsearch(简称ES)这一强大的搜索引擎时,了解其底层存储机制——特别是与Lucene的关系,对于优化查询性能、设计高效的数据模型至关重要。其中,一个常见且容易引发误解的问题便是:Elasticsearch中文档的_id字段是否直接等同于Lucene的docid?本文将通过图文并茂的方式,详细剖析这一问题,帮助读者理解两者之间的微妙关系。
47 0
|
2月前
|
JSON 测试技术 API
黑马商城 Elasticsearch从入门到部署 RestClient操作文档
这篇文章详细介绍了如何使用Java的RestHighLevelClient客户端与Elasticsearch进行文档操作,包括新增、查询、删除、修改文档以及批量导入文档的方法,并提供了相应的代码示例和操作步骤。
|
2月前
|
JSON 自然语言处理 Java
Elasticsearch从入门到部署 文档操作 RestAPI
这篇文章详细介绍了Elasticsearch中文档的增删改查操作,并通过Java的RestHighLevelClient客户端演示了如何通过REST API与Elasticsearch进行交云,包括初始化客户端、索引库的创建、删除和存在性判断等操作。
|
2月前
|
消息中间件 监控 数据挖掘
Elasticsearch 使用误区之二——频繁更新文档
【8月更文挑战第15天】在大数据与搜索技术日益成熟的今天,Elasticsearch 作为一款分布式、RESTful 风格的搜索与数据分析引擎,凭借其强大的全文搜索能力和可扩展性,成为了众多企业和开发者的首选。然而,在使用 Elasticsearch 的过程中,一些常见的误区可能会导致性能下降或数据不一致等问题,其中“频繁更新文档”便是一个不容忽视的误区。本文将深入探讨这一误区的根源、影响及解决方案,帮助读者更好地利用 Elasticsearch。2
55 0
|
2月前
|
存储 自然语言处理 Java
ElasticSearch 实现分词全文检索 - 经纬度定位商家距离查询
ElasticSearch 实现分词全文检索 - 经纬度定位商家距离查询
15 0
|
1月前
|
NoSQL 关系型数据库 Redis
mall在linux环境下的部署(基于Docker容器),Docker安装mysql、redis、nginx、rabbitmq、elasticsearch、logstash、kibana、mongo
mall在linux环境下的部署(基于Docker容器),docker安装mysql、redis、nginx、rabbitmq、elasticsearch、logstash、kibana、mongodb、minio详细教程,拉取镜像、运行容器
mall在linux环境下的部署(基于Docker容器),Docker安装mysql、redis、nginx、rabbitmq、elasticsearch、logstash、kibana、mongo
|
2月前
|
数据可视化 Docker 容器
一文教会你如何通过Docker安装elasticsearch和kibana 【详细过程+图解】
这篇文章提供了通过Docker安装Elasticsearch和Kibana的详细过程和图解,包括下载镜像、创建和启动容器、处理可能遇到的启动失败情况(如权限不足和配置文件错误)、测试Elasticsearch和Kibana的连接,以及解决空间不足的问题。文章还特别指出了配置文件中空格的重要性以及环境变量中字母大小写的问题。
一文教会你如何通过Docker安装elasticsearch和kibana 【详细过程+图解】
|
2月前
|
JSON 自然语言处理 数据库
Elasticsearch从入门到项目部署 安装 分词器 索引库操作
这篇文章详细介绍了Elasticsearch的基本概念、倒排索引原理、安装部署、IK分词器的使用,以及如何在Elasticsearch中进行索引库的CRUD操作,旨在帮助读者从入门到项目部署全面掌握Elasticsearch的使用。
下一篇
无影云桌面