1. 概述
在本文中，我们将深入探讨与全文搜索引擎相关的一些关键概念，并特别关注Elasticsearch。
由于这是一篇面向Java的文章，我们不会提供有关如何设置Elasticsearch的详细分步教程并展示它在幕后如何工作。相反，我们将以Java客户端为目标，以及如何使用index、delete、get和search等主要功能。
2. 设置
为了简单起见，我们将为Elasticsearch实例使用Docker镜像，任何监听端口9200的Elasticsearch实例都可以。
我们首先启动我们的Elasticsearch实例：
docker run -d --name es762 -p 9200:9200 -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:7.6.2
默认情况下，Elasticsearch在9200端口上监听即将到来的HTTP查询。我们可以通过在你喜欢的浏览器中打开http://localhost:9200/ URL来验证它是否成功启动：
{
"name": "M4ojISw",
"cluster_name": "docker-cluster",
"cluster_uuid": "CNnjvDZzRqeVP-B04D3CmA",
"version": {
"number": "7.6.2",
"build_flavor": "default",
"build_type": "docker",
"build_hash": "2f4c224",
"build_date": "2020-03-18T23:22:18.622755Z",
"build_snapshot": false,
"lucene_version": "8.4.0",
"minimum_wire_compatibility_version": "6.8.0",
"minimum_index_compatibility_version": "6.8.0-beta1"
},
"tagline": "You Know, for Search"
}
3. Maven配置
现在我们已经启动并运行了基本的Elasticsearch集群，让我们直接跳转到Java客户端。首先，我们需要在pom.xml文件中声明以下Maven依赖项：
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch</groupId>
<artifactId>elasticsearch</artifactId>
<version>7.6.2</version>
</dependency>
你始终可以使用之前提供的链接查看由Maven Central托管的最新版本。
4. Java API
在我们直接跳到如何使用主要Java API功能之前，我们需要启动RestHighLevelClient：
ClientConfiguration clientConfiguration = ClientConfiguration.builder().connectedTo("localhost:9200").build();
RestHighLevelClient client = RestClients.create(clientConfiguration).rest();
4.1 索引文档
index()函数允许存储任意JSON文档并使其可搜索：
@Test
public void givenJsonString_whenJavaObject_thenIndexDocument() {
String jsonObject = "{\"age\":10,\"dateOfBirth\":1471466076564," +"\"fullName\":\"John Doe\"}";
IndexRequest request = new IndexRequest("people");
request.source(jsonObject, XContentType.JSON);
IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
String index = response.getIndex();
long version = response.getVersion();
assertEquals(Result.CREATED, response.getResult());
assertEquals(1, version);
assertEquals("people", index);
}
请注意，可以使用任何JSON Java库来创建和处理你的文档。如果你不熟悉其中的任何一个，你可以使用Elasticsearch助手来生成你自己的JSON文档：
XContentBuilder builder = XContentFactory.jsonBuilder()
.startObject()
.field("fullName", "Test")
.field("dateOfBirth", new Date())
.field("age", "10")
.endObject();
IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("people");
indexRequest.source(builder);
IndexResponse response = client.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
assertEquals(Result.CREATED, response.getResult());
4.2 查询索引文档
现在我们已经索引了一个类型化的可搜索JSON文档，我们可以继续使用search()方法进行搜索：
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
SearchResponse response = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
SearchHit[] searchHits = response.getHits().getHits();
List<Person> results = Arrays.stream(searchHits)
.map(hit -> JSON.parseObject(hit.getSourceAsString(), Person.class))
.collect(Collectors.toList());
search()方法返回的结果称为Hits，每个Hit指的是匹配搜索请求的JSON文档。
在这种情况下，results列表包含存储在集群中的所有数据。请注意，在此示例中，我们使用FastJson库将JSON字符串转换为Java对象。
我们可以通过添加额外的参数来增强请求，以便使用QueryBuilders方法自定义查询：
SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder()
.postFilter(QueryBuilders.rangeQuery("age").from(5).to(15));
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
searchRequest.searchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH);
searchRequest.source(builder);
SearchResponse response = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
4.3 检索和删除文档
get()和delete()方法允许使用其id从集群中获取或删除JSON文档：
GetRequest getRequest = new GetRequest("people");
getRequest.id(id);
GetResponse getResponse = client.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
// process fields
DeleteRequest deleteRequest = new DeleteRequest("people");
deleteRequest.id(id);
DeleteResponse deleteResponse = client.delete(deleteRequest, RequestOptions.DEFAULT);
语法非常简单，你只需要在对象ID旁边指定索引。
5. QueryBuilder示例
QueryBuilders类提供了多种用作动态匹配器的静态方法来查找集群中的特定条目。在使用search()方法在集群中查找特定的JSON文档时，我们可以使用查询构建器来自定义搜索结果。
下面是QueryBuilders API最常见用途的列表。
matchAllQuery()方法返回一个匹配集群中所有文档的QueryBuilder对象：
QueryBuilder matchAllQuery = QueryBuilders.matchAllQuery();
rangeQuery()匹配字段值在特定范围内的文档：
QueryBuilder matchDocumentsWithinRange = QueryBuilders
.rangeQuery("price").from(15).to(100)
提供一个字段名-例如fullName，和相应的值-例如JohnDoe，matchQuery()方法匹配所有具有这些确切字段值的文档：
QueryBuilder matchSpecificFieldQuery= QueryBuilders
.matchQuery("fullName", "John Doe");
我们也可以使用multiMatchQuery()方法来构建匹配查询的多字段版本：
QueryBuilder matchSpecificFieldQuery= QueryBuilders.matchQuery("Text I am looking for", "field_1", "field_2^3", "*_field_wildcard");
我们可以使用插入符号(^)来提升特定字段。
在我们的示例中，field_2的提升值设置为3，使其比其他字段更重要。请注意，可以使用通配符和正则表达式查询，但在性能方面，处理通配符时要注意内存消耗和响应时间延迟，因为像*_apples这样的东西可能会对性能产生巨大影响。
重要性系数用于对执行search()方法后返回的命中结果集进行排序。
如果你更熟悉Lucene查询语法，则可以使用simpleQueryStringQuery()方法自定义搜索查询：
QueryBuilder simpleStringQuery = QueryBuilders
.simpleQueryStringQuery("+John -Doe OR Janette");
正如你可能猜到的那样，我们可以使用Lucene的查询解析器语法来构建简单但功能强大的查询。以下是一些可与AND/OR/NOT运算符一起用于构建搜索查询的基本运算符：
- 必需的运算符(+)：要求特定文本片段存在于文档字段中的某处
- 禁止运算符(-)：排除所有包含在(-)符号后声明的关键字的文档
6. 总结
在这篇简短的文章中，我们了解了如何使用ElasticSearch的Java API来执行一些与全文搜索引擎相关的常见功能。
与往常一样，本教程的完整源代码可在GitHub上获得。
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