文章目录

  • 一、初识ElasticSearch
  • 二、安装Elasticsearch
    • 2.1 创建网络
    • 2.2 下载资源/加载镜像
    • 2.3 运行
    • 2.4 部署kibana
      • 2.4.1 部署
    • 2.5 安装IK分词器
      • 2.5.1 IK分词器的两种模式
      • 2.5.2 IK分词器的扩展词词典
      • 2.5.2 停用词词典
    • 2.6 Mapping索引库操作
      • 2.6.1 常见mapping属性
      • 2.6.2 创建索引库
      • 2.6.3 查看、删除、更新索引库
    • 2.7 文档操作
    • 2.8 RestClient操作客户端
      • 2.8.1 通过java代码实现对elasticsearch的操作
      • 2.8.2 RestClient索引库的增删查
      • 2.8.3 RestClient文档的增删改查
    • 2.9 DSL查询语法
      • 2.9.1 DSL Query基本语法
      • 2.9.2 DSL全文检索查询
      • 2.9.3 DSL精确查询
      • 2.9.4 DSL地理位置查询
      • 2.9.5 Function Score Query
      • 2.9.6 Boolean Query
    • 2.10 搜索结果处理
      • 2.10.1 排序 sort
      • 2.10.2 分页 from size
      • 2.10.3 高亮处理
    • 2.10 RestClient 查询文档
      • 2.10.1 快速入门查询文档
      • 2.10.2 全文检索 单字段查询
      • 2.10.3 全文检索 多字段查询
      • 2.10.4 bool多条件查询
      • 2.10.5 排序
      • 2.10.6 高亮处理
  • 三、数据聚合
    • 3.1 DSL实现Bucket聚合
    • 3.2 Bucket聚合-限定聚合范围
    • 3.3 DSL实现Metric聚合
    • 3.4 RstClient实现聚合
  • 四、安装拼音分词器
    • 4.1 自动补全
    • 4.2 RestClient实现自动补全
  • 总结

一、初识ElasticSearch

  • elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储、搜索、分析数据

  • Lucene是一个Java语言的搜索引擎类库，是Apache公司的顶级项目。
  • Lucene官方
  • Lucene优势：
    1. 易扩展
    2. 高性能(基于倒排索引)

  • mysql和elasticsearch相关概念
  • MySQL擅长：事务类的操作，可以确保数据的安全和一致性
  • Elasticsearch擅长：海量数据的搜索、分析、计算

二、安装Elasticsearch

2.1 创建网络

  • 因为我们还需要部署kibana容器，因此需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络：
 docker network create es-net #创建网络

2.2 下载资源/加载镜像

ElasticSearch官网并且下载kibana依赖包
或者
采用镜像tar包

 docker load -i tar包

2.3 运行

  • 运行docker命令，部署单点es
docker run -d \--name es \-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \-e "discovery.type=single-node" \-v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \--privileged \--network es-net \-p 9200:9200 \-p 9300:9300 \
elasticsearch:7.12.1
  • -e "cluster.name=es-docker-cluster"：设置集群名称
  • -e "http.host=0.0.0.0"：监听的地址，可以外网访问
  • -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"：内存大小
  • -e "discovery.type=single-node"：非集群模式
  • -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data：挂载逻辑卷，绑定es的数据目录
  • -v es-logs:/usr/share/elasticsearch/logs：挂载逻辑卷，绑定es的日志目录
  • -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins：挂载逻辑卷，绑定es的插件目录
  • --privileged：授予逻辑卷访问权
  • --network es-net ：加入一个名为es-net的网络中
  • -p 9200:9200：端口映射配置

在浏览器输入 ip:9200 即可看见一下消息说明 elasticsearch安装成功

2.4 部署kibana

  • kibana可以给我们提供一个elasticsearch的可视化界面，便于我们学习。

2.4.1 部署

docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--network=es-net \
-p 5601:5601  \
kibana:7.12.1
  • 部署完成后 浏览器访问 ip:5601
  • --network es-net ：加入一个名为es-net的网络中，与elasticsearch在同一个网络中
  • -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200"：设置elasticsearch的地址，因为kibana已经与elasticsearch在一个网络，因此可以用容器名直接访问elasticsearch
  • -p 5601:5601：端口映射配置

2.5 安装IK分词器

  • IK分词器下载
  • 下载好后我们把IK分词器的资源放入到我们docker挂载的数据卷中
  • 查看es的数据卷挂载目录
docker volume inspect es-plugins
  • 显示结果
[{"CreatedAt": "2022-05-06T10:06:34+08:00","Driver": "local","Labels": null,"Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data","Name": "es-plugins","Options": null,"Scope": "local"}
]
  • 把IK分词器的解压文件放入/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data中即可
  • 重启es
docker restart es

2.5.1 IK分词器的两种模式

  • ik_smart：最少切分
  • ik_max_word：最细切分

2.5.2 IK分词器的扩展词词典

  • 随着互联网的发展，“造词运动”也越发的频繁。出现了很多新的词语，在原有的词汇列表中并不存在。比如：“奥力给”，“绝绝子” 等。我们需要把一些新词扩展到IK分词器中

  • 打开IK分词器config目录

  • 在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：

  • 在这个目录下新建一个 ext.dic，可以参考config目录下复制一个配置文件进行修改,然后输入新词保存即可。

  • 重启elasticsearch

docker restart es

2.5.2 停用词词典

  • 与扩展词词典一样、config目录下默认有stopword.dic文件打开后把我们想停用的词输入 保存即可。
  • 重启elasticsearch
docker restart es

2.6 Mapping索引库操作

  • 索引库类似于数据库中的建表操作

2.6.1 常见mapping属性

type 数据类型
type 数据类型
index 是否索引
analyzer 分词器
properties 子字段
type常见有哪些
字符串 text,keyword
数字 long/integet/short/byte/double/float
布尔 boolean
日期 date
对象 object

2.6.2 创建索引库

  • ES中通过Restful请求操作索引库、文档。请求内容用DSL语句来表示。创建索引库和mapping的DSL语法如下：
PUT /索引库名称
{"mappings": {"properties": {"字段名":{"type": "text","analyzer": "ik_smart"},"字段名2":{"type": "keyword","index": "false"},"字段名3":{"properties": {"子字段": {"type": "keyword"}}},// ...略}}
}

2.6.3 查看、删除、更新索引库

  • 查询索引库
PUT /索引库名
  • 删除索引库
DELETE /索引库名
  • 更新索引库
#更新索引库 只能添加新字段，不能修改已有字段
PUT /索引库名/_mapping
{"properties": {"新字段名":{"type": "integer"}}
}

2.7 文档操作

  • 查看文档：GET /索引库名/_doc/文档id
  • 添加文档
POST /索引库名/_doc/文档id
{"字段1": "值1","字段2": "值2","字段3": {"子属性1": "值3","子属性2": "值4"},// ...
}
  • 删除文档：DELETE /索引库名/_doc/文档id
  • 更新文档
    1.全量修改，会删除旧文档，添加新文档
PUT /索引库名/_doc/文档id
{"字段1": "值1","字段2": "值2",// ... 略
}

2.增量修改，修改指定字段值

POST /索引库名/_update/文档id
{"doc": {"字段名": "新的值",}
}

2.8 RestClient操作客户端

2.8.1 通过java代码实现对elasticsearch的操作

  • pom依赖
引入es的RestHighLevelClient依赖：
<dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
</dependency>
  • 创建测试类初始化客户端
@BeforeEach//先运行这个方法进行绑定客户端void setUp(){this.client=new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.36.129:9200")));}

2.8.2 RestClient索引库的增删查

  • 公共部分
private RestHighLevelClient client;
  • 创建索引库
//创建索引库@Testvoid t2() throws IOException {//1. 创建索引库对象CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("hotel");//2. 请求参数，HotelIndex.INDEX_MAPPING是创建索引库的字符串模板，内容是创建索引库的DSL语句request.source(HotelIndex.INDEX_MAPPING, XContentType.JSON);//3. 发送请求client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);}
  • 删除索引库
//删除索引库@Testvoid t3() throws IOException {//1.创建删除索引库请求对象DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("hotel");//发送删除请求client.indices().delete(request,RequestOptions.DEFAULT);}
  • 查询索引库
//查询索引库是否存在@Testvoid t4() throws IOException {//1.创建查询索引库请求对象GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("hotel");//发送请求boolean exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(exists==true?"索引库已经存在":"索引库不存在");}

2.8.3 RestClient文档的增删改查

  • 新增文档
//新增文档@Testvoid t5() throws IOException {Hotel data = hotelService.getById(61083L);HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(data);//1.准备Request对象IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString());//2.准备JSON文档（索引库中的数据）request.source(JSON.toJSONString(hotelDoc),XContentType.JSON);//3.发送请求client.index(request,RequestOptions.DEFAULT);}
  • 删除文档
//删除文档@Testvoid t8() throws Exception{DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel","61083");client.delete(request,RequestOptions.DEFAULT);}
  • ````修改文档```
//更新文档@Testvoid t7() throws Exception{//1.准备RequestUpdateRequest request = new UpdateRequest("hotel","61083");//2.准备请求参数request.doc(//部分更新 key value的形式"price","666","name","李四");client.update(request,RequestOptions.DEFAULT);}
  • 查询文档
//查询文档@Testvoid t6() throws IOException {//1.查询请求对象GetRequest request = new GetRequest("hotel","61083");//2.发送请求，得到文档响应数据GetResponse documentFields = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);//3.拿到文档数据中的sourceString data = documentFields.getSourceAsString();//4.将source反序列化为对象HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(data, HotelDoc.class);System.out.println("文档数据===>"+hotelDoc);}
  • 批量新增
//批量新增@Testvoid t9() throws Exception{BulkRequest request = new BulkRequest();List<Hotel> lists = hotelService.list();for (Hotel list : lists) {HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(list);request.add(new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString()).source(JSON.toJSONString(hotelDoc),XContentType.JSON));}client.bulk(request,RequestOptions.DEFAULT);}

2.9 DSL查询语法

  • 查询所有：查询出所有数据，一般测试用。例如：match_all
  • 全文检索（full text）查询：利用分词器对用户输入内容分词，然后去倒排索引库中匹配。例如：match_query 和 multi_match_query
  • 精确查询：根据精确词条值查找数据，一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。例如：ids range term
  • 地理（geo）查询：根据经纬度查询。例如：geo_distance 和 geo_bounding_box

2.9.1 DSL Query基本语法

GET /indexName/_search
{"query": {"查询类型": {"查询条件": "条件值"}}
}
例：
GET /hotel/_search
{"query": {"match_all": {}}
}

2.9.2 DSL全文检索查询

  • 全文检索查询的一种，会对用户输入内容分词，然后去倒排索引库检索
GET /索引库/_search
{"query": {"match": {"FIELD": "TEXT"}}
}
例：
GET /hotel/_search
{"query": {"match": {"all": "外滩五钻"}}
}
  • 查询多个字段
GET /索引库/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "TEXT","fields": ["FIELD1", " FIELD12"]}}
}
  • match:根据一个字段查询
  • multi_match:根据多个字段查询，参与查询字段越多，查询性能越差

2.9.3 DSL精确查询

  • term精确查询
#精确查询
GET /hotel/_search
{"query": {"term": {"FIELD": {"value": "VALUE"}}}
}
例：
#精确查询
GET /hotel/_search
{"query": {"term": {"city": {"value": "上海"}}}
}
  • range范围查询
GET /hotel/_search
{"query": {"range": {"FILED": {"gte": value,"lte": value}}}
}
例：
GET /hotel/_search
{"query": {"range": {"price": {"gte": 100,"lte": 200}}}
}

2.9.4 DSL地理位置查询

  • 根据geo-distance位置范围查询
GET /hotel/_search
{"query": {"geo_distance":{# distance: 可以设定查询距离"distance":"2km",# location：当前地址位置，此字段必须是 geo_point类型"location":"31.21,121.5"}}
}

2.9.5 Function Score Query

  • 当我们对第一次的搜索排序进行人工干预时，就需要用到Function Score 函数 可以自定义结果，让排序的结果变成我们想要的解构。 比如进行排名,一些酒店掏钱了，那么我们就可以通过Function Score进行加权算分 让我们想要的结果变成真
  • 在原来查询的条件下进行加权算分
GET /hotel/_search
{"query": {"function_score": {#第一次进行条件查询匹配"query": {"match": {"all": "外滩"}},#算分函数"functions": [{"filter": {"term": {"brand": "如家"}},#算分权重为 10"weight": 10}]，#加权模式  boost_mode：乘法"boost_mode": "multiply"}}
}

2.9.6 Boolean Query

  • 布尔查询是一个或多个查询子句的组合。子查询的组合方式有：
  1. must：必须匹配每个子查询，类似“与”
  2. should：选择性匹配子查询，类似“或”
  3. must_not：必须不匹配，不参与算分，类似“非”
  4. filter：必须匹配，不参与算分
  • 演示
  • 需求：搜索名字包含“如家”，价格不高于400，在坐标31.21,121.5周围10km范围内的酒店。
GET /hotel/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"match": {"name": "如家"}}],"must_not": [{"range": {"FIELD": {"lte": 500}}}],"filter": [{"geo_distance": {"distance": "10km","location": {"lat": 31.21,"lon": 121.5}}}]}}
}

2.10 搜索结果处理

2.10.1 排序 sort

  • 语法
GET /索引库名称/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"FIELD": "desc"  // 排序字段和排序方式ASC、DESC}]
}

2.10.2 分页 from size

  • 语法
GET /索引库名称/_search
{"query": {"match_all": {}},"from": 从第几条数据开始查询, // 分页开始的位置，默认为0"size": 显示查询几条, // 期望获取的文档总数"sort": [{"按照哪个字段排序": "asc"}]
}

2.10.3 高亮处理

  • 语法：高亮处理，默认情况搜索字段必须与高亮字段保持一致
GET /索引库名称/_search
{"query": {"match": {"FIELD": "TEXT"}},"highlight": {"fields": { // 指定要高亮的字段"FIELD": {"require_field_match":"false" #搜索字段与高亮字段匹配为false"pre_tags": "<em>",  // 用来标记高亮字段的前置标签"post_tags": "</em>" // 用来标记高亮字段的后置标签}}}
}

2.10 RestClient 查询文档

2.10.1 快速入门查询文档

 @Testvoid t1() throws IOException {//1.创建搜索请求对象SearchRequest request = new SearchRequest("索引库名称");//2.准备DSL参数request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery()).from(0).size(10);//3.发送请求 得到数据集合SearchResponse search = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);//4.解析响应数据SearchHits hits = search.getHits();//拿到数据集合中Hits数据的条数long value = hits.getTotalHits().value;//拿到数据集合SearchHit[] hits1 = hits.getHits();//5.遍历数据for (SearchHit hit : hits1) {System.out.println(hit.getSourceAsString());}}

2.10.2 全文检索 单字段查询

 @Testvoid t2() throws IOException {//1.创建搜索请求对象SearchRequest request = new SearchRequest("索引库名");//2.准备DSL参数request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("字段","值")).from(0).size(10);//3.发送请求 得到数据集合SearchResponse search = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);//4.解析响应数据SearchHits hits = search.getHits();//拿到数据集合中Hits数据的条数long value = hits.getTotalHits().value;//拿到数据集合SearchHit[] hits1 = hits.getHits();//5.遍历数据for (SearchHit hit : hits1) {System.out.println(hit.getSourceAsString());}}

2.10.3 全文检索 多字段查询

 @Testvoid t3() throws IOException {//1.创建搜索请求对象SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");//2.准备DSL参数request.source().query(QueryBuilders.multiMatchQuery("查询的值","查询字段","查询字段",...)).from(0).size(10);//3.发送请求 得到数据集合SearchResponse search = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);//4.解析响应数据SearchHits hits = search.getHits();//拿到数据集合中Hits数据的条数long value = hits.getTotalHits().value;//拿到数据集合SearchHit[] hits1 = hits.getHits();//5.遍历数据for (SearchHit hit : hits1) {System.out.println(hit.getSourceAsString());}}

2.10.4 bool多条件查询

 @Testvoid t4() throws IOException {//1.创建搜索请求对象SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");//2.准备DSL参数BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = new BoolQueryBuilder();//精确查询boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.termQuery("字段名","查询的值"));//范围查询boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").lte(300));request.source().query(boolQueryBuilder);//3.发送请求 得到数据集合SearchResponse search = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);//4.解析响应数据SearchHits hits = search.getHits();//拿到数据集合中Hits数据的条数long value = hits.getTotalHits().value;//拿到数据集合SearchHit[] hits1 = hits.getHits();//5.遍历数据for (SearchHit hit : hits1) {System.out.println(hit.getSourceAsString());}}

2.10.5 排序

 @Testvoid t5() throws Exception{//1.创建搜索请求对象SearchRequest request = new SearchRequest("索引库名");//2.准备DSL参数request.source().sort("price", SortOrder.ASC).from(0).size(5);//3.发送请求 得到数据集合SearchResponse search = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);handleResponse(search);}

2.10.6 高亮处理

 @Testvoid t6()throws Exception{//1.创建搜索请求对象SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("hotel");//2.准备DSL参数searchRequest.source().query(QueryBuilders.matchQuery("查询字段","value值"));searchRequest.source().highlighter(new HighlightBuilder().field("高亮的字段").requireFieldMatch(false));//3.发送请求 得到数据集合SearchResponse search = client.search(searchRequest,RequestOptions.DEFAULT);//4.解析响应数据SearchHits hits = search.getHits();//拿到数据集合中Hits数据的条数long value = hits.getTotalHits().value;//拿到数据集合SearchHit[] hits1 = hits.getHits();//5.遍历数据for (SearchHit hit : hits1) {//拿到高亮字段Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();if (!CollectionUtils.isEmpty(highlightFields)) {//拿到高亮字段的keyHighlightField name = highlightFields.get("name");if(name!=null){String highlightName = name.getFragments()[0].string();System.out.println(highlightName);}}}}

三、数据聚合

  • 聚合(aggregations)：可以实现对文档数据的统计、分析、运算。聚合常见的有三类：

    1. Bucket：对文档数据分组，并统计每组数量
    2. Metric：对文档数据做计算，例如avg
    3. Pipeline：基于其它聚合结果再做聚合
  • 聚合(aggregations)：的字段类型必须是
    1. keyword
    2. 数值
    3. 布尔
    4. 日期
  • 聚合(aggregations)聚合三要素：聚合名称、聚合类型、聚合字段

3.1 DSL实现Bucket聚合

GET /索引库名/_search
{"size": 0,  // 设置size为0，结果中不包含文档，只包含聚合结果"aggs(固定名称)": { // 定义聚合"brandAgg(自定义聚合名称)": { //给聚合起个名字"terms": { // 聚合的类型，按照品牌值聚合，所以选择term"field": "参与聚合的字段名", // 参与聚合的字段"order": {"排序字段": "asc" // 按照升序排列},"size": 20 // 希望获取的聚合结果数量}}}
}

3.2 Bucket聚合-限定聚合范围

GET /索引库名/_search
{#先进行查询，然后再将查询后的数据进行聚合"query": {"match": {"name": "酒店"}}, "size": 0, "aggs": {"brandAgg": {"terms": {"field": "brand","size": 20}}}
}
聚合可配置的属性
size 指定聚合结果数量
order 指定聚合结果排序方式
field 指定聚合字段

3.3 DSL实现Metric聚合

  • 可以获取min、max、avg等值
GET /索引库名/_search
{"size": 0, "aggs": {"brandAgg(自定义聚合名)": { "terms(添加聚合类型)": { "field": "字段", "size": 20},"aggs": { // 是上面聚合的子聚合，也就是分组后对每组分别计算"score_stats": { // 聚合名称"stats": { // 聚合类型，这里stats可以计算min、max、avg等"field": "score" // 聚合字段，这里是score}}}}}
}

3.4 RstClient实现聚合

@Testvoid t7()throws Exception{//1.准备搜索请求对象SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");//2.准备DSLrequest.source().size(0);request.source().aggregation(AggregationBuilders//准备聚合：值为自定义聚合名称.terms("brandAgg")//聚合的字段.field("brand")//展示几条.size(10));//3.发出请求得到解析对象SearchResponse search = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);//4.拿到聚合对象Aggregations aggregations = search.getAggregations();//5.通过聚合对象.get(自定义聚合名称) 拿到具体的聚合类型的结果 对象Terms brandAgg = aggregations.get("brandAgg");//6.拿到桶BucketsList<? extends Terms.Bucket> buckets = brandAgg.getBuckets();//7.遍历每一条数据for (Terms.Bucket bucket : buckets) {String key = bucket.getKeyAsString();System.out.println(key);}}

四、安装拼音分词器

  • 拼音分词器下载地址

    1. 下载与elasticsearch对应版本的拼音分词器包
    2. 解压拼音分词器.zip
    3. 将拼音分词器解压后的文件夹放入elasticsearch数据卷相对应的es-plugin文件夹下
    4. docker insepect es 查看es的数据卷目录
    5. 重启 es
  • 自定义分词器中过滤器的参数文档：参数文档
PUT /test
{"settings": {"analysis": {"analyzer": { // 自定义分词器"my_analyzer(自定义分词器名称)": {  // 分词器名称"tokenizer": "ik_max_word","filter": "py" #对应下面的过滤器名称}},"filter": { // 自定义tokenizer filter"py": { // 过滤器名称"type": "pinyin", // 过滤器类型，这里是pinyin"keep_full_pinyin": false,"keep_joined_full_pinyin": true,"keep_original": true,"limit_first_letter_length": 16,"remove_duplicated_term": true,"none_chinese_pinyin_tokenize": false}}}},"mappings": {"properties": {"name":{"type": "text","analyzer": "my_analyzer", #当我插入文档数据时,会根据自定义分词规则进行过滤"search_analyzer": "ik_smart" #搜索时使用ik分词器 可以避免搜到同音字}}}
}

4.1 自动补全

  • elasticsearch提供了Completion Suggester查询来实现自动补全功能。这个查询会匹配以用户输入内容开头的词条并返回。为了提高补全查询的效率，对于文档中字段的类型有一些约束：

    1. 参与补全查询的字段必须是completion类型。
    2. 字段的内容一般是用来补全的多个词条形成的数组。
  • 创建语法：
// 创建索引库
PUT test
{"mappings": {"properties": {"title":{"type": "completion"}}}
}
// 示例数据
POST test/_doc
{"title": ["Sony","switch","LOL", "WH-1000XM3"]
}
POST test/_doc
{"title": ["switch", "WH-1000XM4"]
}
  • 查询语法：
// 自动补全查询
GET /test2/_search
{"suggest": {"title_suggest": {"text": "s", // 关键字"completion": {"field": "title", // 补全查询的字段"skip_duplicates": true, // 跳过重复的"size": 10 // 获取前10条结果}}}
}

4.2 RestClient实现自动补全

 @Testvoid t8()throws Exception{//1.准备搜索请求对象SearchRequest request = new SearchRequest("test2");//2.准备DSL语句request.source().suggest(new SuggestBuilder().addSuggestion(// 自定义suggestion名称"mySuggest",//补全功能搜索的字段SuggestBuilders.completionSuggestion("title")//跳过重复的数据.skipDuplicates(true)//根据前缀来搜索补全的值，这里的值将来会通过前端传过来.prefix("s")//显示几条数据.size(10)));//3.发送请求得到数据结果SearchResponse search = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);//4.拿到suggest所有数据Suggest suggest = search.getSuggest();//4.1 拿到真正的suggestion补全数据的json串儿Suggest.Suggestion<? extends Suggest.Suggestion.Entry<? extends Suggest.Suggestion.Entry.Option>> mySuggest = suggest.getSuggestion("mySuggest");//5.遍历补全数据json串儿for (Suggest.Suggestion.Entry<? extends Suggest.Suggestion.Entry.Option> options : mySuggest) {//拿到自动补全数据String data = options.getText().string();System.out.println(data);}System.out.println(search);}

总结

提示：学习视频来自B站

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