前言

ElasticSearch 作为一个数据存储工具，有些场景下需要执行一些复杂的查询，此时若使用 SearchSourceBuilder 来构建查询条件就比较费劲，我们将使用 client.getLowLevelClient().performRequest() 来实现。

实现

理论部分

client.getLowLevelClient()：

client 是一个 RestHighLevelClient 对象，它是 Elasticsearch 高级 REST 客户端。
getLowLevelClient() 方法返回一个低级别的客户端 RestClient。低级客户端提供了更灵活和直接的 HTTP 请求接口，但没有高级客户端提供的高级功能。

performRequest(request)：

performRequest(Request request) 方法是 RestClient 提供的，用于执行同步 HTTP 请求。
request 是一个 Request 对象，代表了要发送的 HTTP 请求。

代码部分

例如我们需要在文档 ID 为 1,2,3,4,5 等 5 个文档内查找完全被包含在给定多边形内的文档，并且指定分页参数。

注：

在 ElasticSearch 的图形关系中，常用的有三种关系——相交(intersects)、包含(contains)、被包含(within)。这里需要理解下：在查询语句里，我们构建的是条件，类似于 MySQL 中的 where。例如我们要查询 within 关系的数据(类比在 MySQL 中查询 age>20 的数据)，查询到的数据应该是 within(被包含) 在条件图形内的数据(类比在 MySQL 中结果是 age>20 的数据)。这里 contains 和 within 关系比较绕，大家可搞一些测试数据跑一下，加深一下理解。

ElasticSearch命令行实现

POST /langjialing_index/_search
{
  "from": 0, 
  "size": 3,
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "terms": {
            "_id": [1, 2, 3, 4, 5]
          }
        },
        {
          "geo_shape": {
            "geo_shape": {
              "shape": {
                "type": "multipolygon",
                "coordinates": [[
                  [
                    [90, 50],
                    [150, 50],
                    [150, 30],
                    [90, 30],
                    [90, 50]
                  ]
                ]]
              },
              "relation": "within"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Java代码实现

package com.langjialing.helloworld.controlle1;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.http.util.EntityUtils;
import org.elasticsearch.client.Request;
import org.elasticsearch.client.Response;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.io.IOException;

/**
 * @author 郎家岭伯爵
 * @time 2024年6月21日16:47:48
 */

@RestController
@RequestMapping("/es4")
@Slf4j
public class EsController4 {

    /**
     * Elasticsearch客户端
     */
    @Autowired
    private RestHighLevelClient client;

    @GetMapping("/polygonRelation")
    public void polygonRelation() throws IOException {

        /*
           POST /langjialing_index/_search
            {
              "from": 0,
              "size": 3,
              "query": {
                "bool": {
                  "must": [
                    {
                      "terms": {
                        "_id": [1, 2, 3, 4, 5]
                      }
                    },
                    {
                      "geo_shape": {
                        "geo_shape": {
                          "shape": {
                            "type": "multipolygon",
                            "coordinates": [[
                              [
                                [90, 50],
                                [150, 50],
                                [150, 30],
                                [90, 30],
                                [90, 50]
                              ]
                            ]]
                          },
                          "relation": "within"
                        }
                      }
                    }
                  ]
                }
              }
            }
         */
        String s = "{\n" +
                "  \"from\": 0, \n" +
                "  \"size\": 3,\n" +
                "  \"query\": {\n" +
                "    \"bool\": {\n" +
                "      \"must\": [\n" +
                "        {\n" +
                "          \"terms\": {\n" +
                "            \"_id\": [1, 2, 3, 4, 5]\n" +
                "          }\n" +
                "        },\n" +
                "        {\n" +
                "          \"geo_shape\": {\n" +
                "            \"geo_shape\": {\n" +
                "              \"shape\": {\n" +
                "                \"type\": \"multipolygon\",\n" +
                "                \"coordinates\": [[\n" +
                "                  [\n" +
                "                    [90, 50],\n" +
                "                    [150, 50],\n" +
                "                    [150, 30],\n" +
                "                    [90, 30],\n" +
                "                    [90, 50]\n" +
                "                  ]\n" +
                "                ]]\n" +
                "              },\n" +
                "              \"relation\": \"within\"\n" +
                "            }\n" +
                "          }\n" +
                "        }\n" +
                "      ]\n" +
                "    }\n" +
                "  }\n" +
                "}";
        Request request = new Request("POST","/langjialing_index/_search");
        request.setJsonEntity(s);
        Response response = client.getLowLevelClient().performRequest(request);
        String responseStr = EntityUtils.toString(response.getEntity());
        System.out.println(responseStr);
    }

}

番外

多种图形关系查询

如果我们要查询 within 或 intersects 两部分数据该怎样构建查询语句呢？

这类似于我们在 MySQL 中查询 age>20 or age<25 的数据，在 ElasticSearch 中，用 should 来表示 或 的关系。

用 ElasticSearch 命令行我们这样来实现：

GET /langjialing_index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "geo_shape": {
            "geo_shape": {
              "shape": {
                "type": "multipolygon",
                "coordinates": [[
                  [
                    [113.6, 39.3],
                    [114.5, 38.3],
                    [114.5, 38],
                    [113.5, 38],
                    [113.6, 39.3]
                  ]]
                ]
              },
              "relation": "intersects"
            }
          }
        },
        {
          "geo_shape": {
            "geo_shape": {
              "shape": {
                "type": "multipolygon",
                "coordinates": [[
                  [
                    [113.6, 39.3],
                    [114.5, 38.3],
                    [114.5, 38],
                    [113.5, 38],
                    [113.6, 39.3]
                  ]]
                ]
              },
              "relation": "within"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Java 代码实现与上面示例完全一样，这里不再赘述。

常用的查询语句

-- 查看ElasticSearch信息
GET /

-- 创建索引并指定字段映射
PUT langjialing_index
{
  "settings": {
    "index": {
      "number_of_shards": 2,  // 将分片数设置为2，一般为 节点数 × 2
      "number_of_replicas": 1 // 将副本数设置为1，一般为 节点数 × 1
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "geo_point": {
        "type": "geo_point"
      },
	  "geo_json": {
		"type": "geo_shape"
	  }
    }
  }
}

-- 查看索引字段映射
GET langjialing_index/_mapping

-- 查看索引设置
GET langjialing_index/_settings

-- 查看所有索引状态
GET _cat/indices

-- 查看节点状态，输出结果的每一行代表一个节点
GET /_cat/nodes?v

-- 解释索引分片的分配情况
GET _cluster/allocation/explain
{
  "index": "langjialing_index",
  "primary": true,
  "shard": 0
}

-- 新增文档
PUT /langjialing_index/_doc/1
{
  "name": "John Doe1"
}

-- 更新单个字段
POST langjialing_index/_update/1
{
  "doc": {
    "name":"langjialing"
  }
}

-- 根据ID获取单个文档
GET /langjialing_index/_doc/1


-- 分页获取数据并按照age字段排序
GET /langjialing_index/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "sort": [
    { "age": "asc" }
  ],
  "from": 10,
  "size": 10
}


-- 查询name为John Doe1的数据
GET /langjialing_index/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "name": "John Doe1"
    }
  }
}

-- 查询name为langjialing，且age不为25的数据
GET /langjialing_index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "name": "langjialing" } }
      ],
      "must_not": [
        { "match": { "age": "25" } }
      ]
    }
  }
}

-- 根据name分组
GET /langjialing_index/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_state": {
      "terms": {
        "field": "name.keyword"
      }
    }
  }
}

-- 查询坐标点位于geo_shape图形中的文档(包括位于边界、顶点)。也可以把shape中的条件换成MultiPolygon图形进行查询
POST /geo_shape_index/_search
{
  "query": {
    "geo_shape": {
      "location": {
        "shape": {
          "type": "point",
          "coordinates": [100.0, 40.0]
        }
      }
    }
  }
}

总结

Java 代码使用 ElasticSearch 的复杂查询。

ElasticSearch：SpringBoot整合 - 复杂查询的使用

前言

实现