ElasticsearchTemplate的详细使用，完成多条件查询、匹配度查询等

ElasticsearchTemplate是Spring对ES的java api进行的封装，提供了大量的相关的类来完成各种各样的查询。在日常的使用中，应该说最常用的查询就是queryList方法。

public <T> List<T> queryForList(SearchQuery query, Class<T> clazz) {return this.queryForPage(query, clazz).getContent();}

而我们的主要工作就是构建SearchQuery查询条件，包括排序、分页等条件都包含在SearchQuery中。在之前的一篇文章中已经简单的讲过这几个类的继承关系了，这里我们主要看看使用方法（http://blog.csdn.net/tianyaleixiaowu/article/details/76149547 先阅读该篇了解基本的继承关系）。

直接上例子，Post对象

package com.example.demo.pojo;import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;@Document(indexName="projectname",type="post",indexStoreType="fs",shards=5,replicas=1,refreshInterval="-1")
public class Post {@Idprivate String id;private String title;private String content;private int userId;private int weight;@Overridepublic String toString() {return "Post{" +"id='" + id + '\'' +", title='" + title + '\'' +", content='" + content + '\'' +", userId=" + userId +", weight=" + weight +'}';}public String getId() {return id;}public void setId(String id) {this.id = id;}public String getTitle() {return title;}public void setTitle(String title) {this.title = title;}public String getContent() {return content;}public void setContent(String content) {this.content = content;}public int getUserId() {return userId;}public void setUserId(int userId) {this.userId = userId;}public int getWeight() {return weight;}public void setWeight(int weight) {this.weight = weight;}
}

import com.example.demo.pojo.Post;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;public interface PostRepository extends ElasticsearchRepository<Post, String> {
}

初始化数据

package com.example.demo.config;import com.example.demo.pojo.Post;
import com.example.demo.repository.PostRepository;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;import javax.annotation.PostConstruct;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;@Component
public class Init {@AutowiredPostRepository postRepository;@PostConstructpublic void init() {//只初始化一次Iterable<Post> posts = postRepository.findAll();if (posts.iterator().hasNext()) {return;}for (int i = 0; i < 40; i++) {Post post = new Post();post.setTitle(getTitle().get(i));post.setContent(getContent().get(i));post.setWeight(i);post.setUserId(i % 10);postRepository.save(post);}}private List<String> getTitle() {List<String> list = new ArrayList<>();list.add("《如梦令·常记溪亭日暮》");list.add("《醉花阴·薄雾浓云愁永昼》");list.add("《声声慢·寻寻觅觅》");list.add("《永遇乐·落日熔金》");list.add("《如梦令·昨夜雨疏风骤》");list.add("《渔家傲·雪里已知春信至》");list.add("《点绛唇·蹴[1]罢秋千》");list.add("《点绛唇·寂寞深闺》");list.add("《蝶恋花·泪湿罗衣脂粉满》");list.add("《蝶恋花 离情》");list.add("《浣溪沙》");list.add("《浣溪沙》");list.add("《浣溪沙》");list.add("《浣溪沙》");list.add("《浣溪沙》");list.add("《减字木兰花·卖花担上》");list.add("《临江仙·欧阳公作《蝶恋花》");list.add("《临江仙·庭院深深深几许》");list.add("《念奴娇·萧条庭院》");list.add("《菩萨蛮·风柔日薄春犹早》");list.add("《菩萨蛮·归鸿声断残云碧》");list.add("《武陵春·风住尘香花已尽》");list.add("《一剪梅·红藕香残玉蕈秋》");list.add("《渔家傲·天接云涛连晓雾》");list.add("《鹧鸪天·暗淡轻黄体性柔》");list.add("《鹧鸪天·寒日萧萧上锁窗》");list.add("《一剪梅·红藕香残玉簟秋》");list.add("《如梦令·常记溪亭日暮》");list.add("《浣溪沙》");list.add("《浣溪沙》");list.add("《浣溪沙》");list.add("《蝶恋花·泪湿罗衣脂粉满》");list.add("《蝶恋花·暖日晴风初破冻》");list.add("《鹧鸪天·寒日萧萧上锁窗》");list.add("《醉花阴·薄雾浓云愁永昼》");list.add("《鹧鸪天·暗淡轻黄体性柔》");list.add("《蝶恋花·永夜恹恹欢意少》");list.add("《浣溪沙》");list.add("《浣溪沙》");list.add("《如梦令·谁伴明窗独坐》");return list;}private List<String> getContent() {List<String> list = new ArrayList<>();list.add("初中 宋·李清照 常记溪亭日暮，沉醉不知归路，兴尽晚回舟，误入藕花深处。争渡，争渡");list.add("重阳节 宋·李清照 薄雾浓云愁永昼，瑞脑消金兽。佳节又重阳，玉枕纱厨，半夜凉初透。东");list.add("闺怨诗 宋·李清照 寻寻觅觅，冷冷清清，凄凄惨惨戚戚。乍暖还寒时候，最难将息。三杯两");list.add("元宵节 宋·李清照 落日熔金，暮云合璧，人在何处。染柳烟浓，吹梅笛怨，春意知几许。元");list.add("婉约诗 宋·李清照 昨夜雨疏风骤，浓睡不消残酒，试问卷帘人，却道海棠依旧。知否，知否");list.add("描写梅花 宋·李清照 雪里已知春信至，寒梅点缀琼枝腻，香脸半开娇旖旎，当庭际，玉人浴出");list.add(" 宋·李清照 蹴罢秋千，起来慵整纤纤手。露浓花瘦，薄汗轻衣透。见客入来，袜刬金");list.add("闺怨诗 宋·李清照 寂寞深闺，柔肠一寸愁千缕。惜春春去。几点催花雨。倚遍阑干，只是无");list.add("婉约诗 宋·李清照 泪湿罗衣脂粉满。四叠阳关，唱到千千遍。人道山长水又断。萧萧微雨闻");list.add("描写春天 宋·李清照 暖雨晴风初破冻，柳眼梅腮，已觉春心动。酒意诗情谁与共？泪融残粉花");list.add("寒食节 宋·李清照 淡荡春光寒食天，玉炉沈水袅残烟，梦回山枕隐花钿。海燕未来人斗草，");list.add(" 宋·李清照 髻子伤春慵更梳，晚风庭院落梅初，淡云来往月疏疏，玉鸭薰炉闲瑞脑，");list.add(" 宋·李清照 莫许杯深琥珀浓，未成沉醉意先融。疏钟已应晚来风。瑞脑香消魂梦断，");list.add("闺怨诗 宋·李清照 小院闲窗春已深，重帘未卷影沉沉。倚楼无语理瑶琴，远岫出山催薄暮。");list.add("爱情诗 宋·李清照 绣幕芙蓉一笑开，斜偎宝鸭亲香腮，眼波才动被人猜。一面风情深有韵，");list.add("描写春天 宋·李清照 卖花担上，买得一枝春欲放。泪染轻匀，犹带彤霞晓露痕。怕郎猜道，奴");list.add("》 宋·李清照 欧阳公作《蝶恋花》，有“深深深几许”之句，予酷爱之。用其语作“庭");list.add("描写梅花 宋·李清照 庭院深深深几许，云窗雾阁春迟，为谁憔悴损芳姿。夜来清梦好，应是发");list.add("寒食节 宋·李清照 萧条庭院，又斜风细雨，重门须闭。宠柳娇花寒食近，种种恼人天气。险");list.add("思乡诗 宋·李清照 风柔日薄春犹早，夹衫乍著心情好。睡起觉微寒，梅花鬓上残。故乡何处");list.add("描写春天 宋·李清照 归鸿声断残云碧，背窗雪落炉烟直。烛底凤钗明，钗头人胜轻。角声催晓");list.add("闺怨诗 宋·李清照 风住尘香花已尽，日晚倦梳头。物是人非事事休，欲语泪先流。闻说双溪");list.add(" 宋·李清照 红藕香残玉蕈秋，轻解罗裳，独上兰舟。云中谁寄锦书来？雁字回时，月");list.add("豪放诗 宋·李清照 天接云涛连晓雾。星河欲转千帆舞。仿佛梦魂归帝所。闻天语。殷勤问我");list.add("描写花 宋·李清照 暗淡轻黄体性柔。情疏迹远只香留。何须浅碧深红色，自是花中第一流。");list.add("描写秋天 宋·李清照 寒日萧萧上琐窗，梧桐应恨夜来霜。酒阑更喜团茶苦，梦断偏宜瑞脑香。");list.add("闺怨诗 宋·李清照 红藕香残玉簟秋。轻解罗裳，独上兰舟。云中谁寄锦书来？雁字回时，月");list.add(" 宋·李清照 常记溪亭日暮。沈醉不知归路。兴尽晚回舟，误入藕花深处。争渡。争渡");list.add(" 宋·李清照 莫许杯深琥珀浓。未成沈醉意先融。已应晚来风。瑞脑香消魂梦断，");list.add(" 宋·李清照 小院闲窗春色深。重帘未卷影沈沈。倚楼无语理瑶琴。远岫出山催薄暮，");list.add(" 宋·李清照 淡荡春光寒食天。玉炉沈水袅残烟。梦回山枕隐花钿。海燕未来人斗草，");list.add(" 宋·李清照 泪湿罗衣脂粉满。四叠阳关，唱到千千遍。人道山长山又断。萧萧微雨闻");list.add(" 宋·李清照 暖日晴风初破冻。柳眼眉腮，已觉春心动。酒意诗情谁与共。泪融残粉花");list.add(" 宋·李清照 寒日萧萧上锁窗。梧桐应恨夜来霜。酒阑更喜团茶苦，梦断偏宜瑞脑香。");list.add(" 宋·李清照 薄雾浓云愁永昼。瑞脑消金兽。佳节又重阳，玉枕纱厨，半夜凉初透。东");list.add(" 宋·李清照 暗淡轻黄体性柔。情疏迹远只香留。何须浅碧深红色，自是花中第一流。");list.add(" 宋·李清照 永夜恹恹欢意少。空梦长安，认取长安道。为报今年春色好。花光月影宜");list.add(" 宋·李清照 髻子伤春慵更梳。晚风庭院落梅初。淡云来往月疏疏。玉鸭熏炉闲瑞脑，");list.add(" 宋·李清照 绣面芙蓉一笑开。斜飞宝鸭衬香腮。眼波才动被人猜。一面风情深有韵，");list.add(" 宋·李清照 谁伴明窗独坐，我共影儿俩个。灯尽欲眠时，影也把人抛躲。无那，无那");return list;}}

测试开始

定义出来

@Autowiredprivate ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;

1 单字符串全文查询

/*** 单字符串模糊查询，默认排序。将从所有字段中查找包含传来的word分词后字符串的数据集*/@RequestMapping("/singleWord")public Object singleTitle(String word, @PageableDefault Pageable pageable) {//使用queryStringQuery完成单字符串查询SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(queryStringQuery(word)).withPageable(pageable).build();return elasticsearchTemplate.queryForList(searchQuery, Post.class);}

请求 http://localhost:8080/singleWord?word=浣溪沙&size=20

结果：

[{"id": "AV56c5adcu4Vu652ZQrK","title": "《浣溪沙》","content": " 宋·李清照 莫许杯深琥珀浓，未成沉醉意先融。疏钟已应晚来风。瑞脑香消魂梦断，","userId": 2,"weight": 12},{"id": "AV56c5bfcu4Vu652ZQrM","title": "《浣溪沙》","content": "爱情诗 宋·李清照 绣幕芙蓉一笑开，斜偎宝鸭亲香腮，眼波才动被人猜。一面风情深有韵，","userId": 4,"weight": 14},{"id": "AV56c5jdcu4Vu652ZQrb","title": "《浣溪沙》","content": " 宋·李清照 小院闲窗春色深。重帘未卷影沈沈。倚楼无语理瑶琴。远岫出山催薄暮，","userId": 9,"weight": 29},{"id": "AV56c5nfcu4Vu652ZQrj","title": "《浣溪沙》","content": " 宋·李清照 髻子伤春慵更梳。晚风庭院落梅初。淡云来往月疏疏。玉鸭熏炉闲瑞脑，","userId": 7,"weight": 37},{"id": "AV56c5aBcu4Vu652ZQrJ","title": "《浣溪沙》","content": " 宋·李清照 髻子伤春慵更梳，晚风庭院落梅初，淡云来往月疏疏，玉鸭薰炉闲瑞脑，","userId": 1,"weight": 11},{"id": "AV56c5Zucu4Vu652ZQrI","title": "《浣溪沙》","content": "寒食节 宋·李清照 淡荡春光寒食天，玉炉沈水袅残烟，梦回山枕隐花钿。海燕未来人斗草，","userId": 0,"weight": 10},{"id": "AV56c5i-cu4Vu652ZQra","title": "《浣溪沙》","content": " 宋·李清照 莫许杯深琥珀浓。未成沈醉意先融。已应晚来风。瑞脑香消魂梦断，","userId": 8,"weight": 28},{"id": "AV56c5j-cu4Vu652ZQrc","title": "《浣溪沙》","content": " 宋·李清照 淡荡春光寒食天。玉炉沈水袅残烟。梦回山枕隐花钿。海燕未来人斗草，","userId": 0,"weight": 30},{"id": "AV56c5a_cu4Vu652ZQrL","title": "《浣溪沙》","content": "闺怨诗 宋·李清照 小院闲窗春已深，重帘未卷影沉沉。倚楼无语理瑶琴，远岫出山催薄暮。","userId": 3,"weight": 13},{"id": "AV56c5oAcu4Vu652ZQrk","title": "《浣溪沙》","content": " 宋·李清照 绣面芙蓉一笑开。斜飞宝鸭衬香腮。眼波才动被人猜。一面风情深有韵，","userId": 8,"weight": 38},{"id": "AV56c5Uwcu4Vu652ZQq-","title": "《如梦令·常记溪亭日暮》","content": "初中 宋·李清照 常记溪亭日暮，沉醉不知归路，兴尽晚回舟，误入藕花深处。争渡，争渡","userId": 0,"weight": 0},{"id": "AV56c5ifcu4Vu652ZQrZ","title": "《如梦令·常记溪亭日暮》","content": " 宋·李清照 常记溪亭日暮。沈醉不知归路。兴尽晚回舟，误入藕花深处。争渡。争渡","userId": 7,"weight": 27},{"id": "AV56c5e-cu4Vu652ZQrT","title": "《武陵春·风住尘香花已尽》","content": "闺怨诗 宋·李清照 风住尘香花已尽，日晚倦梳头。物是人非事事休，欲语泪先流。闻说双溪","userId": 1,"weight": 21}
]

共13个结果，按照默认的排序方式，即匹配相关度排序，前10个匹配度最高，都是完全带“浣溪沙”三个字的。第10个、11个都是题目和正文都包含“溪”字而且出现了2次“溪”，最后一个是正文带一个“溪”。

我们修改一下排序方式，按照weight从大到小排序

/*** 单字符串模糊查询，单字段排序。*/@RequestMapping("/singleWord1")public Object singlePost(String word, @PageableDefault(sort = "weight", direction = Sort.Direction.DESC) Pageable pageable) {//使用queryStringQuery完成单字符串查询SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(queryStringQuery(word)).withPageable(pageable).build();return elasticsearchTemplate.queryForList(searchQuery, Post.class);}

请求：

http://localhost:8080/singleWord1?word=浣溪沙&size=20
结果：

[{"id": "AV56c5oAcu4Vu652ZQrk","title": "《浣溪沙》","content": " 宋·李清照 绣面芙蓉一笑开。斜飞宝鸭衬香腮。眼波才动被人猜。一面风情深有韵，","userId": 8,"weight": 38},{"id": "AV56c5nfcu4Vu652ZQrj","title": "《浣溪沙》","content": " 宋·李清照 髻子伤春慵更梳。晚风庭院落梅初。淡云来往月疏疏。玉鸭熏炉闲瑞脑，","userId": 7,"weight": 37},{"id": "AV56c5j-cu4Vu652ZQrc","title": "《浣溪沙》","content": " 宋·李清照 淡荡春光寒食天。玉炉沈水袅残烟。梦回山枕隐花钿。海燕未来人斗草，","userId": 0,"weight": 30},{"id": "AV56c5jdcu4Vu652ZQrb","title": "《浣溪沙》","content": " 宋·李清照 小院闲窗春色深。重帘未卷影沈沈。倚楼无语理瑶琴。远岫出山催薄暮，","userId": 9,"weight": 29},{"id": "AV56c5i-cu4Vu652ZQra","title": "《浣溪沙》","content": " 宋·李清照 莫许杯深琥珀浓。未成沈醉意先融。已应晚来风。瑞脑香消魂梦断，","userId": 8,"weight": 28},{"id": "AV56c5ifcu4Vu652ZQrZ","title": "《如梦令·常记溪亭日暮》","content": " 宋·李清照 常记溪亭日暮。沈醉不知归路。兴尽晚回舟，误入藕花深处。争渡。争渡","userId": 7,"weight": 27},{"id": "AV56c5e-cu4Vu652ZQrT","title": "《武陵春·风住尘香花已尽》","content": "闺怨诗 宋·李清照 风住尘香花已尽，日晚倦梳头。物是人非事事休，欲语泪先流。闻说双溪","userId": 1,"weight": 21},{"id": "AV56c5bfcu4Vu652ZQrM","title": "《浣溪沙》","content": "爱情诗 宋·李清照 绣幕芙蓉一笑开，斜偎宝鸭亲香腮，眼波才动被人猜。一面风情深有韵，","userId": 4,"weight": 14},{"id": "AV56c5a_cu4Vu652ZQrL","title": "《浣溪沙》","content": "闺怨诗 宋·李清照 小院闲窗春已深，重帘未卷影沉沉。倚楼无语理瑶琴，远岫出山催薄暮。","userId": 3,"weight": 13},{"id": "AV56c5adcu4Vu652ZQrK","title": "《浣溪沙》","content": " 宋·李清照 莫许杯深琥珀浓，未成沉醉意先融。疏钟已应晚来风。瑞脑香消魂梦断，","userId": 2,"weight": 12},{"id": "AV56c5aBcu4Vu652ZQrJ","title": "《浣溪沙》","content": " 宋·李清照 髻子伤春慵更梳，晚风庭院落梅初，淡云来往月疏疏，玉鸭薰炉闲瑞脑，","userId": 1,"weight": 11},{"id": "AV56c5Zucu4Vu652ZQrI","title": "《浣溪沙》","content": "寒食节 宋·李清照 淡荡春光寒食天，玉炉沈水袅残烟，梦回山枕隐花钿。海燕未来人斗草，","userId": 0,"weight": 10},{"id": "AV56c5Uwcu4Vu652ZQq-","title": "《如梦令·常记溪亭日暮》","content": "初中 宋·李清照 常记溪亭日暮，沉醉不知归路，兴尽晚回舟，误入藕花深处。争渡，争渡","userId": 0,"weight": 0}
]

可以看到排序已经按照weight从大到小来排了，比字符串匹配度的权重更大。

2 某字段按字符串模糊查询

查询某个字段中模糊包含目标字符串，使用matchQuery

/*** 单字段对某字符串模糊查询*/@RequestMapping("/singleMatch")public Object singleMatch(String content, Integer userId, @PageableDefault Pageable pageable) {SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(matchQuery("content", content)).withPageable(pageable).build();
//        SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(matchQuery("userId", userId)).withPageable(pageable).build();return elasticsearchTemplate.queryForList(searchQuery, Post.class);}

请求：

http://localhost:8080/singleMatch?content=落日熔金&size=20

部分结果：

结果集是content字段包含“落日熔金”相关字样。

把注释放开，我们可以尝试用userId查询，http://localhost:8080/singleMatch?userId=1&size=20

matchQuery应该是比较常用的功能。

3 PhraseMatch查询，短语匹配

/*** 单字段对某短语进行匹配查询，短语分词的顺序会影响结果*/@RequestMapping("/singlePhraseMatch")public Object singlePhraseMatch(String content, @PageableDefault Pageable pageable) {SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(matchPhraseQuery("content", content)).withPageable(pageable).build();return elasticsearchTemplate.queryForList(searchQuery, Post.class);}

结果只有一条：

[{"id": "AV56c5WDcu4Vu652ZQrB","title": "《永遇乐·落日熔金》","content": "元宵节 宋·李清照 落日熔金，暮云合璧，人在何处。染柳烟浓，吹梅笛怨，春意知几许。元","userId": 3,"weight": 3}
]

和match查询类似，match_phrase查询首先解析查询字符串来产生一个词条列表。然后会搜索所有的词条，但只保留包含了所有搜索词条的文档，并且词条的位置要邻接。一个针对短语“中华共和国”的查询不会匹配“中华人民共和国”，因为没有含有邻接在一起的“中华”和“共和国”词条。

这种完全匹配比较严格，类似于数据库里的“%落日熔金%”这种，使用场景比较狭窄。如果我们希望能不那么严格，譬如搜索“中华共和国”，希望带“我爱中华人民共和国”的也能出来，就是分词后，中间能间隔几个位置的也能查出来，可以使用slop参数。

我们先来添加一个类似的数据

@RequestMapping("/add")public Object add() {Post post = new Post();post.setTitle("我是");post.setContent("我爱中华人民共和国");post.setWeight(1);post.setUserId(1);postRepository.save(post);post = new Post();post.setTitle("我是");post.setContent("中华共和国");post.setWeight(2);post.setUserId(2);return postRepository.save(post);}

使用如下方法：

@RequestMapping("/singlePhraseMatch")public Object singlePhraseMatch(String content, @PageableDefault Pageable pageable) {
//        SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(matchPhraseQuery("content", content)).withPageable(pageable).build();//少匹配一个分词也OK、SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(matchPhraseQuery("content", content).slop(2)).withPageable(pageable).build();return elasticsearchTemplate.queryForList(searchQuery, Post.class);}

当请求“中华共和国时”结果如下

[{"id": "AV5-ekRHcu4Vu652ZQrw","title": "我是","content": "中华共和国","userId": 2,"weight": 2},{"id": "AV5-ekBvcu4Vu652ZQrv","title": "我是","content": "我爱中华人民共和国","userId": 1,"weight": 1}
]

关于slop的解释，可以看看这一篇http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/51090707

精确短语(Exact-phrase)匹配也许太过于严格了。也许我们希望含有"quick brown fox"的文档也能够匹配"quick fox"查询，即使位置并不是完全相等的。
我们可以在短语匹配使用slop参数来引入一些灵活性：
GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"title": {
"query": "quick fox",
"slop": 1
}
}
}
}
slop参数告诉match_phrase查询词条能够相隔多远时仍然将文档视为匹配。相隔多远的意思是，你需要移动一个词条多少次来让查询和文档匹配？
我们以一个简单的例子来阐述这个概念。为了让查询quick fox能够匹配含有quick brown fox的文档，我们需要slop的值为1：

Pos 1 Pos 2 Pos 3
-----------------------------------------------
Doc: quick brown fox
-----------------------------------------------
Query: quick fox
Slop 1: quick ↳ fox
尽管在使用了slop的短语匹配中，所有的单词都需要出现，但是单词的出现顺序可以不同。如果slop的值足够大，那么单词的顺序可以是任意的。

为了让fox quick查询能够匹配我们的文档，需要slop的值为3：

Pos 1 Pos 2 Pos 3
-----------------------------------------------
Doc: quick brown fox
-----------------------------------------------
Query: fox quick
Slop 1: fox|quick ↵
Slop 2: quick ↳ fox
Slop 3: quick ↳ fox

4 Term查询

这个是最严格的匹配，属于低级查询，不进行分词的，参考这篇文章http://www.cnblogs.com/muniaofeiyu/p/5616316.html

/*** term匹配，即不分词匹配，你传来什么值就会拿你传的值去做完全匹配*/@RequestMapping("/singleTerm")public Object singleTerm(Integer userId, @PageableDefault Pageable pageable) {//不对传来的值分词，去找完全匹配的SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(termQuery("userId", userId)).withPageable(pageable).build();return elasticsearchTemplate.queryForList(searchQuery, Post.class);}

我们可以用这个来做那种需要==查询的操作，当传userId=1时，会查询出来所有userId为1的集合。

通常情况下，我们不会使用term查询，绝大部分情况我们使用ES的目的就是为了使用它的分词模糊查询功能。而term一般适用于做过滤器filter的情况，譬如我们去查询title中包含“浣溪沙”且userId=1时，那么就可以用termQuery("userId", 1)作为查询的filter。

5 multi_match多个字段匹配某字符串

如果我们希望title，content两个字段去匹配某个字符串，只要任何一个字段包括该字符串即可，就可以使用multimatch。

/*** 多字段匹配*/@RequestMapping("/multiMatch")public Object singleUserId(String title, @PageableDefault(sort = "weight", direction = Sort.Direction.DESC) Pageable pageable) {SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(multiMatchQuery(title, "title", "content")).withPageable(pageable).build();return elasticsearchTemplate.queryForList(searchQuery, Post.class);}

访问http://localhost:8080/multiMatch?title=我是

结果如下

[{"id": "AV56c5oicu4Vu652ZQrl","title": "《如梦令·谁伴明窗独坐》","content": " 宋·李清照 谁伴明窗独坐，我共影儿俩个。灯尽欲眠时，影也把人抛躲。无那，无那","userId": 9,"weight": 39},{"id": "AV56c5mecu4Vu652ZQrh","title": "《鹧鸪天·暗淡轻黄体性柔》","content": " 宋·李清照 暗淡轻黄体性柔。情疏迹远只香留。何须浅碧深红色，自是花中第一流。","userId": 5,"weight": 35},{"id": "AV56c5g0cu4Vu652ZQrW","title": "《鹧鸪天·暗淡轻黄体性柔》","content": "描写花 宋·李清照 暗淡轻黄体性柔。情疏迹远只香留。何须浅碧深红色，自是花中第一流。","userId": 4,"weight": 24},{"id": "AV56c5gIcu4Vu652ZQrV","title": "《渔家傲·天接云涛连晓雾》","content": "豪放诗 宋·李清照 天接云涛连晓雾。星河欲转千帆舞。仿佛梦魂归帝所。闻天语。殷勤问我","userId": 3,"weight": 23},{"id": "AV56c5e-cu4Vu652ZQrT","title": "《武陵春·风住尘香花已尽》","content": "闺怨诗 宋·李清照 风住尘香花已尽，日晚倦梳头。物是人非事事休，欲语泪先流。闻说双溪","userId": 1,"weight": 21},{"id": "AV56c5c7cu4Vu652ZQrP","title": "《临江仙·庭院深深深几许》","content": "描写梅花 宋·李清照 庭院深深深几许，云窗雾阁春迟，为谁憔悴损芳姿。夜来清梦好，应是发","userId": 7,"weight": 17},{"id": "AV56c5YGcu4Vu652ZQrF","title": "《点绛唇·寂寞深闺》","content": "闺怨诗 宋·李清照 寂寞深闺，柔肠一寸愁千缕。惜春春去。几点催花雨。倚遍阑干，只是无","userId": 7,"weight": 7},{"id": "AV5-ekRHcu4Vu652ZQrw","title": "我是","content": "中华共和国","userId": 2,"weight": 2},{"id": "AV5-ekBvcu4Vu652ZQrv","title": "我是","content": "我爱中华人民共和国","userId": 1,"weight": 1}
]

可以看到，无论是title还是content中，包含“我”“是”字样的都被查询了出来。
MultiMatch还有一些其他的属性，

包括Type、tieBreaker等的解释看下图

以上图片来源于http://www.cnblogs.com/yjf512/p/4897294.html

完全包含查询

之前的查询中，当我们输入“我天”时，ES会把分词后所有包含“我”和“天”的都查询出来，如果我们希望必须是包含了两个字的才能被查询出来，那么我们就需要设置一下Operator。

/*** 单字段包含所有输入*/@RequestMapping("/contain")public Object contain(String title) {SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(matchQuery("title", title).operator(MatchQueryBuilder.Operator.AND)).build();return elasticsearchTemplate.queryForList(searchQuery, Post.class);}

无论是matchQuery，multiMatchQuery，queryStringQuery等，都可以设置operator。默认为Or，设置为And后，就会把符合包含所有输入的才查出来。

如果是and的话，譬如用户输入了5个词，但包含了4个，也是显示不出来的。我们可以通过设置精度来控制。

/*** 单字段包含所有输入(按比例包含)*/@RequestMapping("/contain")public Object contain(String title) {SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(matchQuery("title", title).operator(MatchQueryBuilder.Operator.AND).minimumShouldMatch("75%")).build();return elasticsearchTemplate.queryForList(searchQuery, Post.class);}

minimumShouldMatch可以用在match查询中，设置最少匹配了多少百分比的能查询出来。

合并查询

即boolQuery，可以设置多个条件的查询方式。它的作用是用来组合多个Query，有四种方式来组合，must，mustnot，filter，should。

must代表返回的文档必须满足must子句的条件，会参与计算分值；

filter代表返回的文档必须满足filter子句的条件，但不会参与计算分值；

should代表返回的文档可能满足should子句的条件，也可能不满足，有多个should时满足任何一个就可以，通过minimum_should_match设置至少满足几个。

mustnot代表必须不满足子句的条件。

譬如我想查询title包含“XXX”，且userId=“1”，且weight最好小于5的结果。那么就可以使用boolQuery来组合。

/*** 多字段合并查询*/@RequestMapping("/bool")public Object bool(String title, Integer userId, Integer weight) {SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(boolQuery().must(termQuery("userId", userId)).should(rangeQuery("weight").lt(weight)).must(matchQuery("title", title))).build();return elasticsearchTemplate.queryForList(searchQuery, Post.class);}

如果某个字段需要匹配多个值，譬如userId为1，2，3任何一个的，类似于mysql中的in，那么可以使用termsQuery("userId", ids).

如果某字段是字符串，我建议空的就设置为null，不要为""空串，貌似某些版本的ES，使用matchQuery空串会不生效。

详细点的看这篇http://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/41743955
boolQuery使用场景非常广泛，应该是主要学习的知识之一。

Query和Filter的区别

从代码上就能看出来，query和Filter都是QueryBuilder，也就是说在使用时，你把Filter的条件放到withQuery里也行，反过来也行。那么它们两个区别在哪？

查询在Query查询上下文和Filter过滤器上下文中，执行的操作是不一样的：
1、查询：是在使用query进行查询时的执行环境，比如使用search的时候。
在查询上下文中，查询会回答这个问题——“这个文档是否匹配这个查询，它的相关度高么？”
ES中索引的数据都会存储一个_score分值，分值越高就代表越匹配。即使lucene使用倒排索引，对于某个搜索的分值计算还是需要一定的时间消耗。
2、过滤器：在使用filter参数时候的执行环境，比如在bool查询中使用Must_not或者filter
在过滤器上下文中，查询会回答这个问题——“这个文档是否匹配？”
它不会去计算任何分值，也不会关心返回的排序问题，因此效率会高一点。
另外，经常使用过滤器，ES会自动的缓存过滤器的内容，这对于查询来说，会提高很多性能。

总而言之：
1 查询上下文：查询操作不仅仅会进行查询，还会计算分值，用于确定相关度；
2 过滤器上下文：查询操作仅判断是否满足查询条件，不会计算得分，查询的结果可以被缓存。
所以，根据实际的需求是否需要获取得分，考虑性能因素，选择不同的查询子句。

这篇大概就讲这么多，已经能满足大部分场景了。