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游戏开发
2025-08-30 16:48:02

在昨天的学习中，我们已经导入了大量数据到elasticsearch中，实现了商品数据的存储。不过查询商品数据时依然采用的是根据id查询，而非模糊搜索。

所以今天，我们来研究下elasticsearch的数据搜索功能。Elasticsearch提供了基于JSON的DSL（Domain Specific Language）语句来定义查询条件，其JavaAPI就是在组织DSL条件。

因此，我们先学习DSL的查询语法，然后再基于DSL来对照学习JavaAPI，就会事半功倍。

1.DSL查询

Elasticsearch的查询可以分为两大类：

叶子查询（Leaf query clauses）：一般是在特定的字段里查询特定值，属于简单查询，很少单独使用。

复合查询（Compound query clauses）：以逻辑方式组合多个叶子查询或者更改叶子查询的行为方式。

1.1.快速入门

我们依然在Kibana的DevTools中学习查询的DSL语法。首先来看查询的语法结构：

GET /{索引库名}/_search { "query": { "查询类型": { // .. 查询条件 } } }

说明：

GET /{索引库名}/_search：其中的_search是固定路径，不能修改

例如，我们以最简单的无条件查询为例，无条件查询的类型是：match_all，因此其查询语句如下：

GET /items/_search { "query": { "match_all": { } } }

由于match_all无条件，所以条件位置不写即可。

执行结果如下：

你会发现虽然是match_all，但是响应结果中并不会包含索引库中的所有文档，而是仅有10条。这是因为处于安全考虑，elasticsearch设置了默认的查询页数。

1.2.叶子查询

叶子查询的类型也可以做进一步细分，详情大家可以查看官方文档：

Query DSL | Elasticsearch Guide [7.12] | Elastic

如图：

这里列举一些常见的，例如：

全文检索查询（Full Text Queries）：利用分词器对用户输入搜索条件先分词，得到词条，然后再利用倒排索引搜索词条。例如：

match：

multi_match

精确查询（Term-level queries）：不对用户输入搜索条件分词，根据字段内容精确值匹配。但只能查找keyword、数值、日期、boolean类型的字段。例如：

ids

term

range

地理坐标查询：用于搜索地理位置，搜索方式很多，例如：

geo_bounding_box：按矩形搜索

geo_distance：按点和半径搜索

...略

1.2.1.全文检索查询

全文检索的种类也很多，详情可以参考官方文档：

Full text queries | Elasticsearch Guide [7.12] | Elastic

以全文检索中的match为例，语法如下：

GET /{索引库名}/_search { "query": { "match": { "字段名": "搜索条件" } } }

示例：

GET /items/_search { "query": { "match": { "name": "华为" } } }

与match类似的还有multi_match，区别在于可以同时对多个字段搜索，而且多个字段都要满足，语法示例：

GET /{索引库名}/_search { "query": { "multi_match": { "query": "搜索条件", "fields": ["字段1", "字段2"] } } }

示例：

1.2.2.精确查询

精确查询，英文是Term-level query，顾名思义，词条级别的查询。也就是说不会对用户输入的搜索条件再分词，而是作为一个词条，与搜索的字段内容精确值匹配。因此推荐查找keyword、数值、日期、boolean类型的字段。例如：

price

城市

地名

人名

等等，作为一个整体才有含义的字段。

详情可以查看官方文档：

Term-level queries | Elasticsearch Guide [7.12] | Elastic

以term查询为例，其语法如下：

GET /{索引库名}/_search { "query": { "term": { "字段名": { "value": "搜索条件" } } } }

示例：

当你输入的搜索条件不是词条，而是短语时，由于不做分词，你反而搜索不到：

再来看下range查询，语法如下：

GET /{索引库名}/_search { "query": { "range": { "字段名": { "gte": {最小值}, "lte": {最大值} } } } }

range是范围查询，对于范围筛选的关键字有：

gte：大于等于

gt：大于

lte：小于等于

lt：小于

示例：

1.3.复合查询

复合查询大致可以分为两类：

第一类：基于逻辑运算组合叶子查询，实现组合条件，例如

bool

第二类：基于某种算法修改查询时的文档相关性算分，从而改变文档排名。例如：

function_score

dis_max

其它复合查询及相关语法可以参考官方文档：

Compound queries | Elasticsearch Guide [7.12] | Elastic

1.3.1.算分函数查询（选讲）

当我们利用match查询时，文档结果会根据与搜索词条的关联度打分（_score），返回结果时按照分值降序排列。

例如，我们搜索 "手机"，结果如下：

从elasticsearch5.1开始，采用的相关性打分算法是BM25算法，公式如下：

基于这套公式，就可以判断出某个文档与用户搜索的关键字之间的关联度，还是比较准确的。但是，在实际业务需求中，常常会有竞价排名的功能。不是相关度越高排名越靠前，而是掏的钱多的排名靠前。

例如在百度中搜索Java培训，排名靠前的就是广告推广：

要想认为控制相关性算分，就需要利用elasticsearch中的function score 查询了。

基本语法：

function score 查询中包含四部分内容：

原始查询条件：query部分，基于这个条件搜索文档，并且基于BM25算法给文档打分，原始算分（query score)

过滤条件：filter部分，符合该条件的文档才会重新算分

算分函数：符合filter条件的文档要根据这个函数做运算，得到的函数算分（function score），有四种函数

weight：函数结果是常量

field_value_factor：以文档中的某个字段值作为函数结果

random_score：以随机数作为函数结果

script_score：自定义算分函数算法

运算模式：算分函数的结果、原始查询的相关性算分，两者之间的运算方式，包括：

multiply：相乘

replace：用function score替换query score

其它，例如：sum、avg、max、min

function score的运行流程如下：

1）根据原始条件查询搜索文档，并且计算相关性算分，称为原始算分（query score）

2）根据过滤条件，过滤文档

3）符合过滤条件的文档，基于算分函数运算，得到函数算分（function score）

4）将原始算分（query score）和函数算分（function score）基于运算模式做运算，得到最终结果，作为相关性算分。

因此，其中的关键点是：

过滤条件：决定哪些文档的算分被修改

算分函数：决定函数算分的算法

运算模式：决定最终算分结果

示例：给IPhone这个品牌的手机算分提高十倍，分析如下：

过滤条件：品牌必须为IPhone

算分函数：常量weight，值为10

算分模式：相乘multiply

对应代码如下：

GET /hotel/_search { "query": { "function_score": { "query": { .... }, // 原始查询，可以是任意条件 "functions": [ // 算分函数 { "filter": { // 满足的条件，品牌必须是Iphone "term": { "brand": "Iphone" } }, "weight": 10 // 算分权重为2 } ], "boost_mode": "multipy" // 加权模式，求乘积 } } }

1.3.2.bool查询

bool查询，即布尔查询。就是利用逻辑运算来组合一个或多个查询子句的组合。bool查询支持的逻辑运算有：

must：必须匹配每个子查询，类似“与”

should：选择性匹配子查询，类似“或”

must_not：必须不匹配，不参与算分，类似“非”

filter：必须匹配，不参与算分

bool查询的语法如下：

GET /items/_search { "query": { "bool": { "must": [ {"match": {"name": "手机"}} ], "should": [ {"term": {"brand": { "value": "vivo" }}}, {"term": {"brand": { "value": "小米" }}} ], "must_not": [ {"range": {"price": {"gte": 2500}}} ], "filter": [ {"range": {"price": {"lte": 1000}}} ] } } }

出于性能考虑，与搜索关键字无关的查询尽量采用must_not或filter逻辑运算，避免参与相关性算分。

例如黑马商城的搜索页面：

其中输入框的搜索条件肯定要参与相关性算分，可以采用match。但是价格范围过滤、品牌过滤、分类过滤等尽量采用filter，不要参与相关性算分。

比如，我们要搜索手机，但品牌必须是华为，价格必须是900~1599，那么可以这样写：

GET /items/_search { "query": { "bool": { "must": [ {"match": {"name": "手机"}} ], "filter": [ {"term": {"brand": { "value": "华为" }}}, {"range": {"price": {"gte": 90000, "lt": 159900}}} ] } } }

1.4.排序

elasticsearch默认是根据相关度算分（_score）来排序，但是也支持自定义方式对搜索结果排序。不过分词字段无法排序，能参与排序字段类型有：keyword类型、数值类型、地理坐标类型、日期类型等。

详细说明可以参考官方文档：

Sort search results | Elasticsearch Guide [7.12] | Elastic

语法说明：

GET /indexName/_search { "query": { "match_all": {} }, "sort": [ { "排序字段": { "order": "排序方式asc和desc" } } ] }

示例，我们按照商品价格排序：

GET /items/_search { "query": { "match_all": {} }, "sort": [ { "price": { "order": "desc" } } ] }

1.5.分页

elasticsearch 默认情况下只返回top10的数据。而如果要查询更多数据就需要修改分页参数了。

1.5.1.基础分页

elasticsearch中通过修改from、size参数来控制要返回的分页结果：

from：从第几个文档开始

size：总共查询几个文档

类似于mysql中的limit ?, ?

官方文档如下：

Paginate search results | Elasticsearch Guide [7.12] | Elastic

语法如下：

GET /items/_search { "query": { "match_all": {} }, "from": 0, // 分页开始的位置，默认为0 "size": 10, // 每页文档数量，默认10 "sort": [ { "price": { "order": "desc" } } ] }

1.5.2.深度分页

elasticsearch的数据一般会采用分片存储，也就是把一个索引中的数据分成N份，存储到不同节点上。这种存储方式比较有利于数据扩展，但给分页带来了一些麻烦。

比如一个索引库中有100000条数据，分别存储到4个分片，每个分片25000条数据。现在每页查询10条，查询第99页。那么分页查询的条件如下：

GET /items/_search { "from": 990, // 从第990条开始查询 "size": 10, // 每页查询10条 "sort": [ { "price": "asc" } ] }

从语句来分析，要查询第990~1000名的数据。

从实现思路来分析，肯定是将所有数据排序，找出前1000名，截取其中的990~1000的部分。但问题来了，我们如何才能找到所有数据中的前1000名呢？

要知道每一片的数据都不一样，第1片上的第900~1000，在另1个节点上并不一定依然是900~1000名。所以我们只能在每一个分片上都找出排名前1000的数据，然后汇总到一起，重新排序，才能找出整个索引库中真正的前1000名，此时截取990~1000的数据即可。

如图：

试想一下，假如我们现在要查询的是第999页数据呢，是不是要找第9990~10000的数据，那岂不是需要把每个分片中的前10000名数据都查询出来，汇总在一起，在内存中排序？如果查询的分页深度更深呢，需要一次检索的数据岂不是更多？

由此可知，当查询分页深度较大时，汇总数据过多，对内存和CPU会产生非常大的压力。

因此elasticsearch会禁止from+ size 超过10000的请求。

针对深度分页，elasticsearch提供了两种解决方案：

search after：分页时需要排序，原理是从上一次的排序值开始，查询下一页数据。官方推荐使用的方式。

scroll：原理将排序后的文档id形成快照，保存下来，基于快照做分页。官方已经不推荐使用。

详情见文档：

Paginate search results | Elasticsearch Guide [7.12] | Elastic

总结：

大多数情况下，我们采用普通分页就可以了。查看百度、京东等网站，会发现其分页都有限制。例如百度最多支持77页，每页不足20条。京东最多100页，每页最多60条。

因此，一般我们采用限制分页深度的方式即可，无需实现深度分页。

1.6.高亮 1.6.1.高亮原理

什么是高亮显示呢？

我们在百度，京东搜索时，关键字会变成红色，比较醒目，这叫高亮显示：

观察页面源码，你会发现两件事情：

高亮词条都被加了标签

标签都添加了红色样式

css样式肯定是前端实现页面的时候写好的，但是前端编写页面的时候是不知道页面要展示什么数据的，不可能给数据加标签。而服务端实现搜索功能，要是有elasticsearch做分词搜索，是知道哪些词条需要高亮的。

因此词条的高亮标签肯定是由服务端提供数据的时候已经加上的。

因此实现高亮的思路就是：

用户输入搜索关键字搜索数据

服务端根据搜索关键字到elasticsearch搜索，并给搜索结果中的关键字词条添加html标签

前端提前给约定好的html标签添加CSS样式

1.6.2.实现高亮

事实上elasticsearch已经提供了给搜索关键字加标签的语法，无需我们自己编码。

基本语法如下：

GET /{索引库名}/_search { "query": { "match": { "搜索字段": "搜索关键字" } }, "highlight": { "fields": { "高亮字段名称": { "pre_tags": "", "post_tags": "" } } } }

注意：

搜索必须有查询条件，而且是全文检索类型的查询条件，例如match

参与高亮的字段必须是text类型的字段

默认情况下参与高亮的字段要与搜索字段一致，除非添加：required_field_match=false

示例：

1.7.总结

查询的DSL是一个大的JSON对象，包含下列属性：

query：查询条件

from和size：分页条件

sort：排序条件

highlight：高亮条件

示例：

2.RestClient查询

文档的查询依然使用昨天学习的 RestHighLevelClient对象，查询的基本步骤如下：

1）创建request对象，这次是搜索，所以是SearchRequest

2）准备请求参数，也就是查询DSL对应的JSON参数

3）发起请求

4）解析响应，响应结果相对复杂，需要逐层解析

2.1.快速入门

之前说过，由于Elasticsearch对外暴露的接口都是Restful风格的接口，因此JavaAPI调用就是在发送Http请求。而我们核心要做的就是利用利用Java代码组织请求参数，解析响应结果。

这个参数的格式完全参考DSL查询语句的JSON结构，因此我们在学习的过程中，会不断的把JavaAPI与DSL语句对比。大家在学习记忆的过程中，也应该这样对比学习。

2.1.1.发送请求

首先以match_all查询为例，其DSL和JavaAPI的对比如图：

代码解读：

第一步，创建SearchRequest对象，指定索引库名

第二步，利用request.source()构建DSL，DSL中可以包含查询、分页、排序、高亮等

query()：代表查询条件，利用QueryBuilders.matchAllQuery()构建一个match_all查询的DSL

第三步，利用client.search()发送请求，得到响应

这里关键的API有两个，一个是request.source()，它构建的就是DSL中的完整JSON参数。其中包含了query、sort、from、size、highlight等所有功能：

另一个是QueryBuilders，其中包含了我们学习过的各种叶子查询、复合查询等：

2.1.2.解析响应结果

在发送请求以后，得到了响应结果SearchResponse，这个类的结构与我们在kibana中看到的响应结果JSON结构完全一致：

{ "took" : 0, "timed_out" : false, "hits" : { "total" : { "value" : 2, "relation" : "eq" }, "max_score" : 1.0, "hits" : [ { "_index" : "heima", "_type" : "_doc", "_id" : "1", "_score" : 1.0, "_source" : { "info" : "Java讲师", "name" : "赵云" } } ] } }

因此，我们解析SearchResponse的代码就是在解析这个JSON结果，对比如下：

代码解读：

elasticsearch返回的结果是一个JSON字符串，结构包含：

hits：命中的结果

total：总条数，其中的value是具体的总条数值

max_score：所有结果中得分最高的文档的相关性算分

hits：搜索结果的文档数组，其中的每个文档都是一个json对象

_source：文档中的原始数据，也是json对象

因此，我们解析响应结果，就是逐层解析JSON字符串，流程如下：

SearchHits：通过response.getHits()获取，就是JSON中的最外层的hits，代表命中的结果

SearchHits#getTotalHits().value：获取总条数信息

SearchHits#getHits()：获取SearchHit数组，也就是文档数组

SearchHit#getSourceAsString()：获取文档结果中的_source，也就是原始的json文档数据

2.1.3.总结

文档搜索的基本步骤是：

创建SearchRequest对象

准备request.source()，也就是DSL。

QueryBuilders来构建查询条件

传入request.source() 的 query() 方法

发送请求，得到结果

解析结果（参考JSON结果，从外到内，逐层解析）

完整代码如下：

@Test void testMatchAll() throws IOException { // 1.创建Request SearchRequest request = new SearchRequest("items"); // 2.组织请求参数 request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery()); // 3.发送请求 SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); // 4.解析响应 handleResponse(response); } private void handleResponse(SearchResponse response) { SearchHits searchHits = response.getHits(); // 1.获取总条数 long total = searchHits.getTotalHits().value; System.out.println("共搜索到" + total + "条数据"); // 2.遍历结果数组 SearchHit[] hits = searchHits.getHits(); for (SearchHit hit : hits) { // 3.得到_source，也就是原始json文档 String source = hit.getSourceAsString(); // 4.反序列化并打印 ItemDoc item = JSONUtil.toBean(source, ItemDoc.class); System.out.println(item); } }

2.2.叶子查询

所有的查询条件都是由QueryBuilders来构建的，叶子查询也不例外。因此整套代码中变化的部分仅仅是query条件构造的方式，其它不动。

例如match查询：

@Test void testMatch() throws IOException { // 1.创建Request SearchRequest request = new SearchRequest("items"); // 2.组织请求参数 request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("name", "脱脂牛奶")); // 3.发送请求 SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); // 4.解析响应 handleResponse(response); }

再比如multi_match查询：

@Test void testMultiMatch() throws IOException { // 1.创建Request SearchRequest request = new SearchRequest("items"); // 2.组织请求参数 request.source().query(QueryBuilders.multiMatchQuery("脱脂牛奶", "name", "category")); // 3.发送请求 SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); // 4.解析响应 handleResponse(response); }

还有range查询：

@Test void testRange() throws IOException { // 1.创建Request SearchRequest request = new SearchRequest("items"); // 2.组织请求参数 request.source().query(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(10000).lte(30000)); // 3.发送请求 SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); // 4.解析响应 handleResponse(response); }

还有term查询：

@Test void testTerm() throws IOException { // 1.创建Request SearchRequest request = new SearchRequest("items"); // 2.组织请求参数 request.source().query(QueryBuilders.termQuery("brand", "华为")); // 3.发送请求 SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); // 4.解析响应 handleResponse(response); }

2.3.复合查询

复合查询也是由QueryBuilders来构建，我们以bool查询为例，DSL和JavaAPI的对比如图：

完整代码如下：

@Test void testBool() throws IOException { // 1.创建Request SearchRequest request = new SearchRequest("items"); // 2.组织请求参数 // 2.1.准备bool查询 BoolQueryBuilder bool = QueryBuilders.boolQuery(); // 2.2.关键字搜索 bool.must(QueryBuilders.matchQuery("name", "脱脂牛奶")); // 2.3.品牌过滤 bool.filter(QueryBuilders.termQuery("brand", "德亚")); // 2.4.价格过滤 bool.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").lte(30000)); request.source().query(bool); // 3.发送请求 SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); // 4.解析响应 handleResponse(response); }

2.4.排序和分页

之前说过，requeset.source()就是整个请求JSON参数，所以排序、分页都是基于这个来设置，其DSL和JavaAPI的对比如下：

完整示例代码：

@Test void testPageAndSort() throws IOException { int pageNo = 1, pageSize = 5; // 1.创建Request SearchRequest request = new SearchRequest("items"); // 2.组织请求参数 // 2.1.搜索条件参数 request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("name", "脱脂牛奶")); // 2.2.排序参数 request.source().sort("price", SortOrder.ASC); // 2.3.分页参数 request.source().from((pageNo - 1) * pageSize).size(pageSize); // 3.发送请求 SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); // 4.解析响应 handleResponse(response); }

2.5.高亮

高亮查询与前面的查询有两点不同：

条件同样是在request.source()中指定，只不过高亮条件要基于HighlightBuilder来构造

高亮响应结果与搜索的文档结果不在一起，需要单独解析

首先来看高亮条件构造，其DSL和JavaAPI的对比如图：

示例代码如下：

@Test void testHighlight() throws IOException { // 1.创建Request SearchRequest request = new SearchRequest("items"); // 2.组织请求参数 // 2.1.query条件 request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("name", "脱脂牛奶")); // 2.2.高亮条件 request.source().highlighter( SearchSourceBuilder.highlight() .field("name") .preTags("") .postTags("") ); // 3.发送请求 SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); // 4.解析响应 handleResponse(response); }

再来看结果解析，文档解析的部分不变，主要是高亮内容需要单独解析出来，其DSL和JavaAPI的对比如图：

代码解读：

第3、4步：从结果中获取_source。hit.getSourceAsString()，这部分是非高亮结果，json字符串。还需要反序列为ItemDoc对象

第5步：获取高亮结果。hit.getHighlightFields()，返回值是一个Map，key是高亮字段名称，值是HighlightField对象，代表高亮值

第5.1步：从Map中根据高亮字段名称，获取高亮字段值对象HighlightField

第5.2步：从HighlightField中获取Fragments，并且转为字符串。这部分就是真正的高亮字符串了

最后：用高亮的结果替换ItemDoc中的非高亮结果

完整代码如下：

private void handleResponse(SearchResponse response) { SearchHits searchHits = response.getHits(); // 1.获取总条数 long total = searchHits.getTotalHits().value; System.out.println("共搜索到" + total + "条数据"); // 2.遍历结果数组 SearchHit[] hits = searchHits.getHits(); for (SearchHit hit : hits) { // 3.得到_source，也就是原始json文档 String source = hit.getSourceAsString(); // 4.反序列化 ItemDoc item = JSONUtil.toBean(source, ItemDoc.class); // 5.获取高亮结果 Map<String, HighlightField> hfs = hit.getHighlightFields(); if (CollUtils.isNotEmpty(hfs)) { // 5.1.有高亮结果，获取name的高亮结果 HighlightField hf = hfs.get("name"); if (hf != null) { // 5.2.获取第一个高亮结果片段，就是商品名称的高亮值 String hfName = hf.getFragments()[0].string(); item.setName(hfName); } } System.out.println(item); } }

3.数据聚合

聚合（aggregations）可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。例如：

什么品牌的手机最受欢迎？

这些手机的平均价格、最高价格、最低价格？

这些手机每月的销售情况如何？

实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现近实时搜索效果。

官方文档：

Aggregations | Elasticsearch Guide [7.12] | Elastic

聚合常见的有三类：

桶（Bucket）聚合：用来对文档做分组

TermAggregation：按照文档字段值分组，例如按照品牌值分组、按照国家分组

Date Histogram：按照日期阶梯分组，例如一周为一组，或者一月为一组

度量（Metric）聚合：用以计算一些值，比如：最大值、最小值、平均值等

Avg：求平均值

Max：求最大值

Min：求最小值

Stats：同时求max、min、avg、sum等

管道（pipeline）聚合：其它聚合的结果为基础做进一步运算

注意：参加聚合的字段必须是keyword、日期、数值、布尔类型

3.1.DSL实现聚合

与之前的搜索功能类似，我们依然先学习DSL的语法，再学习JavaAPI.

3.1.1.Bucket聚合

例如我们要统计所有商品中共有哪些商品分类，其实就是以分类（category）字段对数据分组。category值一样的放在同一组，属于Bucket聚合中的Term聚合。

基本语法如下：

GET /items/_search { "size": 0, "aggs": { "category_agg": { "terms": { "field": "category", "size": 20 } } } }

语法说明：

size：设置size为0，就是每页查0条，则结果中就不包含文档，只包含聚合

aggs：定义聚合

category_agg：聚合名称，自定义，但不能重复

terms：聚合的类型，按分类聚合，所以用term

field：参与聚合的字段名称

size：希望返回的聚合结果的最大数量

来看下查询的结果：

3.1.2.带条件聚合

默认情况下，Bucket聚合是对索引库的所有文档做聚合，例如我们统计商品中所有的品牌，结果如下：

可以看到统计出的品牌非常多。

但真实场景下，用户会输入搜索条件，因此聚合必须是对搜索结果聚合。那么聚合必须添加限定条件。

例如，我想知道价格高于3000元的手机品牌有哪些，该怎么统计呢？

我们需要从需求中分析出搜索查询的条件和聚合的目标：

搜索查询条件：

价格高于3000

必须是手机

聚合目标：统计的是品牌，肯定是对brand字段做term聚合

语法如下：

GET /items/_search { "query": { "bool": { "filter": [ { "term": { "category": "手机" } }, { "range": { "price": { "gte": 300000 } } } ] } }, "size": 0, "aggs": { "brand_agg": { "terms": { "field": "brand", "size": 20 } } } }

聚合结果如下：

{ "took" : 2, "timed_out" : false, "hits" : { "total" : { "value" : 13, "relation" : "eq" }, "max_score" : null, "hits" : [ ] }, "aggregations" : { "brand_agg" : { "doc_count_error_upper_bound" : 0, "sum_other_doc_count" : 0, "buckets" : [ { "key" : "华为", "doc_count" : 7 }, { "key" : "Apple", "doc_count" : 5 }, { "key" : "小米", "doc_count" : 1 } ] } } }

可以看到，结果中只剩下3个品牌了。

3.1.3.Metric聚合

上节课，我们统计了价格高于3000的手机品牌，形成了一个个桶。现在我们需要对桶内的商品做运算，获取每个品牌价格的最小值、最大值、平均值。

这就要用到Metric聚合了，例如stat聚合，就可以同时获取min、max、avg等结果。

语法如下：

query部分就不说了，我们重点解读聚合部分语法。

可以看到我们在brand_agg聚合的内部，我们新加了一个aggs参数。这个聚合就是brand_agg的子聚合，会对brand_agg形成的每个桶中的文档分别统计。

stats_meric：聚合名称

stats：聚合类型，stats是metric聚合的一种

field：聚合字段，这里选择price，统计价格

由于stats是对brand_agg形成的每个品牌桶内文档分别做统计，因此每个品牌都会统计出自己的价格最小、最大、平均值。

结果如下：

另外，我们还可以让聚合按照每个品牌的价格平均值排序：

3.1.4.总结

aggs代表聚合，与query同级，此时query的作用是？

限定聚合的的文档范围

聚合必须的三要素：

聚合名称

聚合类型

聚合字段

聚合可配置属性有：

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

3.2.RestClient实现聚合

可以看到在DSL中，aggs聚合条件与query条件是同一级别，都属于查询JSON参数。因此依然是利用request.source()方法来设置。

不过聚合条件的要利用AggregationBuilders这个工具类来构造。DSL与JavaAPI的语法对比如下：

聚合结果与搜索文档同一级别，因此需要单独获取和解析。具体解析语法如下：

完整代码如下：

@Test void testAgg() throws IOException { // 1.创建Request SearchRequest request = new SearchRequest("items"); // 2.准备请求参数 BoolQueryBuilder bool = QueryBuilders.boolQuery() .filter(QueryBuilders.termQuery("category", "手机")) .filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(300000)); request.source().query(bool).size(0); // 3.聚合参数 request.source().aggregation( AggregationBuilders.terms("brand_agg").field("brand").size(5) ); // 4.发送请求 SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); // 5.解析聚合结果 Aggregations aggregations = response.getAggregations(); // 5.1.获取品牌聚合 Terms brandTerms = aggregations.get("brand_agg"); // 5.2.获取聚合中的桶 List<? extends Terms.Bucket> buckets = brandTerms.getBuckets(); // 5.3.遍历桶内数据 for (Terms.Bucket bucket : buckets) { // 5.4.获取桶内key String brand = bucket.getKeyAsString(); System.out.print("brand = " + brand); long count = bucket.getDocCount(); System.out.println("; count = " + count); } }

4.作业

Elasticsearch的基本语法我们已经学完，足以应对大多数搜索业务需求了。接下来大家就可以基于学习的知识实现商品搜索的业务了。

在昨天的作业中要求大家拆分一个独立的微服务：search-service，在这个微服务中实现搜索数据的导入、商品数据库数据与elasticsearch索引库数据的同步。

接下来的搜索功能也要在search-service服务中实现。

4.1.实现搜索接口

在黑马商城的搜索页面，输入关键字，点击搜索时，会发现前端会发起查询商品的请求：

请求的接口信息如下：

请求方式：GET

请求路径：/search/list

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