ES_ChatGPT问答
Q1：springboot项目，如何使用elasticsearch的api增删改查？查询中有哪些方式，如果模糊查询、排序查询、分页查询？分别阐述下这些查询方式的用法？最后举一个完整的例子
答：
在Spring Boot项目中使用Elasticsearch的API增删改查，需要引入spring-boot-starter-data-elasticsearch依赖。该依赖会给我们提供基本的Elasticsearch操作，例如使用ElasticsearchRestTemplate进行增删改查操作。
使用ElasticsearchRestTemplate进行查询操作，我们可以通过NativeSearchQueryBuilder组装查询的条件。查询可以使用如下几种方式：
- Term查询：用于匹配精确的值，不进行分词
QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.termQuery("field", "value");
- Match查询：用于根据分词查询
QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("field", "value");
- Bool查询：用于多条件查询
QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.boolQuery()
.must(QueryBuilders.matchQuery("field1", "value1"))
.must(QueryBuilders.matchQuery("field2", "value2"));
常见的查询操作，包括模糊查询、排序查询、分页查询，我们可以通过在构建查询条件时，分别加入相应的条件来实现。
- 模糊查询
模糊查询需要使用wildcardQuery或fuzzyQuery。其中，wildcardQuery是基于通配符的模糊查询，而fuzzyQuery则是基于编辑距离的模糊查询。
QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.wildcardQuery("field", "value*");
QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.fuzzyQuery("field", "value");
- 排序查询
排序查询需要使用SortBuilder进行排序设置，排序字段需要在mapping设置。
NativeSearchQueryBuilder searchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
searchQueryBuilder.withSort(SortBuilders.fieldSort("field").order(SortOrder.ASC));
- 分页查询
分页查询需要使用PageRequest对分页参数进行设置，然后传递给ElasticsearchRestTemplate进行查询。
PageRequest pageRequest = PageRequest.of(pageNumber, pageSize);
NativeSearchQueryBuilder searchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
searchQueryBuilder.withPageable(pageRequest);
我们来看一个完整的示例，以模糊查询、排序查询、分页查询为例：
@Autowired
private ElasticsearchRestTemplate restTemplate;
public Page<Book> searchBooks(String keyword, int pageNumber, int pageSize) {
// 构建查询条件
QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.wildcardQuery("name", "*"+keyword+"*");
NativeSearchQueryBuilder searchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
// 使用查询条件
searchQueryBuilder.withQuery(queryBuilder);
// 分页
PageRequest pageRequest = PageRequest.of(pageNumber, pageSize);
searchQueryBuilder.withPageable(pageRequest);
// 排序
searchQueryBuilder.withSort(SortBuilders.fieldSort("price").order(SortOrder.ASC));
NativeSearchQuery searchQuery = searchQueryBuilder.build();
SearchHits<Book> searchHits = restTemplate.search(searchQuery, Book.class);
return searchHits.map(SearchHit::getContent);
}
其中，定义了一个Book实体类，包含id、name、price三个属性。searchBooks方法使用wildcardQuery实现模糊查询，使用PageRequest实现分页查询，使用fieldSort实现排序查询。最后使用ElasticsearchRestTemplate执行查询，并返回查询结果。
Q2：elasticsearch中储存的复杂的数据机构是怎么样的，举个复杂结构的例子？
答：
在Elasticsearch中Elasticsearch是基于Lucene的搜索引擎，支持嵌套的复杂结构。在Elasticsearch中，复杂数据结构以文档（Document）的方式储存，每个文档都由多个字段（Field）组成，每个字段可以是基本数据类型，也可以是对象类型，内部嵌套的对象类型被称为嵌套类型（Nested Type）。
下面是一个复杂结构的文档示例，它表示一个学生的信息，包括姓名、年龄、性别、所在学校、所在班级、选修的科目、成绩等信息。
{
"name": "小明",
"age": 18,
"gender": "male",
"school": {
"name": "清华大学",
"address": "北京市海淀区",
"country": "中国"
},
"class": {
"name": "高三(1)班",
"teachers": ["李老师", "张老师"],
"students": [
{
"name": "小明",
"age": 18,
"gender": "male"
},
{
"name": "小红",
"age": 17,
"gender": "female"
},
{
"name": "小刚",
"age": 18,
"gender": "male"
}
]
},
"courses": [
{
"name": "语文",
"teacher": "张老师",
"score": 90
},
{
"name": "数学",
"teacher": "李老师",
"score": 85
},
{
"name": "英语",
"teacher": "王老师",
"score": 92
}
]
}
可以看到，该文档中有嵌套的对象类型，包括school和class，class中又包括了一个嵌套的对象类型students，以及一个嵌套的简单数据类型teachers。courses是一个数组类型，包括多个嵌套的对象类型。
在Elasticsearch中，可以通过Mapping来指定文档中的字段类型和属性。对于嵌套类型，需要额外指定nested属性，才能支持嵌套查询。
{
"mappings": {
"properties": {
"name": {
"type": "text"
},
"age": {
"type": "integer"
},
"gender": {
"type": "keyword"
},
"school": {
"type": "object",
"properties": {
"name": {
"type": "text"
},
"address": {
"type": "text"
},
"country": {
"type": "keyword"
}
}
},
"class": {
"type": "object",
"properties": {
"name": {
"type": "text"
},
"teachers": {
"type": "keyword"
},
"students": {
"type": "nested",
"properties": {
"name": {
"type": "text"
},
"age": {
"type": "integer"
},
"gender": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
},
"courses": {
"type": "nested",
"properties": {
"name": {
"type": "text"
},
"teacher": {
"type": "keyword"
},
"score": {
"type": "integer"
}
}
}
}
}
}
通过这样的Mapping，就能在Elasticsearch中储存并查询复杂的嵌套结构数据。