分布式搜索elasticsearch java API 之（四）------搜索
elasticsearch的查询是通过执行json格式的查询条件，在java api中就是构造QueryBuilder对象，elasticsearch完全支持queryDSL风格的查询方式，QueryBuilder的构建类 是QueryBuilders，filter的构建类是FilterBuilders。下面是构造QueryBuilder的例子：
?
import static org.elasticsearch.index.query.FilterBuilders.*; import static org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders.*; QueryBuilder qb1 = termQuery("name", "kimchy"); QueryBuilder qb2 = boolQuery() .must(termQuery("content", "test1")) .must(termQuery("content", "test4")) .mustNot(termQuery("content", "test2")) .should(termQuery("content", "test3")); QueryBuilder qb3 = filteredQuery( termQuery("name.first", "shay"), rangeFilter("age") .from(23) .to(54) .includeLower(true) .includeUpper(false) );?
?
其中qb1构造了一个TermQuery，对name这个字段进行项搜索，项是最小的索引片段，这个查询对应lucene本身的TermQuery。 qb2构造了一个组合查询（BoolQuery），其对应lucene本身的BooleanQuery，可以通过must、should、mustNot 方法对QueryBuilder进行组合，形成多条件查询。 qb3构造了一个过滤查询，就是在TermQuery的基础上添加一个过滤条件RangeFilter，这个范围过滤器将限制查询age字段大于等于 23，小于54的结果。除了这三个，elasticsearch还支持很多种类的查询方式，迟点写个介绍。
构造好了Query就要传到elasticsearch里面进行查询，下面是例子：
?
SearchResponse response = client.prepareSearch("test") .setQuery(query) .setFrom(0).setSize(60).setExplain(true) .execute() .actionGet();?
?
这句的意思是，查询test索引，查询条件为query，从第0条记录开始，最多返回60条记录。返回结果为SearchResponse，下面解析SearchResponse：
?
SearchHits hits = searchResponse.getHits(); for (int i = 0; i < 60; i++) { System.out.println(hits.getAt(i).getSource().get("field")); }?
?
获得SearchResponse中的SearchHits，然后hits.getAt(i).getSource().get("field")获得field字段的值。
?
批量添加删除
?
elasticsearch支持批量添加或删除索引文档，java api里面就是通过构造BulkRequestBuilder，然后把批量的index/delete请求添加到BulkRequestBuilder里 面，执行BulkRequestBuilder。下面是个例子：
?
import static org.elasticsearch.common.xcontent.XContentFactory.*; BulkRequestBuilder bulkRequest = client.prepareBulk(); bulkRequest.add(client.prepareIndex("twitter", "tweet", "1") .setSource(jsonBuilder() .startObject() .field("user", "kimchy") .field("postDate", new Date()) .field("message", "trying out Elastic Search") .endObject() ) ); bulkRequest.add(client.prepareIndex("twitter", "tweet", "2") .setSource(jsonBuilder() .startObject() .field("user", "kimchy") .field("postDate", new Date()) .field("message", "another post") .endObject() ) ); BulkResponse bulkResponse = bulkRequest.execute().actionGet(); if (bulkResponse.hasFailures()) { //处理错误 }?
?
使用More like
?
基于内容的推荐通常是给定一篇文档信息，然后给用户推荐与该文档相识的文档。Lucene的api中有实现查询文章相似度的接口，叫 MoreLikeThis。Elasticsearch封装了该接口，通过Elasticsearch的More like this查询接口，我们可以非常方便的实现基于内容的推荐。
先看一个查询请求的json例子：
?
{ "more_like_this" : { "fields" : ["title", "content"], "like_text" : "text like this one", } }其中：
?
fields是要匹配的字段，如果不填的话默认是_all字段
like_text是匹配的文本。
除此之外还可以添加下面条件来调节结果
percent_terms_to_match：匹配项（term）的百分比，默认是0.3
min_term_freq：一篇文档中一个词语至少出现次数，小于这个值的词将被忽略，默认是2
max_query_terms：一条查询语句中允许最多查询词语的个数，默认是25
stop_words：设置停止词，匹配时会忽略停止词
min_doc_freq：一个词语最少在多少篇文档中出现，小于这个值的词会将被忽略，默认是无限制
max_doc_freq：一个词语最多在多少篇文档中出现，大于这个值的词会将被忽略，默认是无限制
min_word_len：最小的词语长度，默认是0
max_word_len：最多的词语长度，默认无限制
boost_terms：设置词语权重，默认是1
boost：设置查询权重，默认是1
analyzer：设置使用的分词器，默认是使用该字段指定的分词器
下面介绍下如何用java api调用，一共有三种调用方式，不过本质上都是一样的，只不过是做了一些不同程度的封装。
?
MoreLikeThisRequestBuilder mlt = new MoreLikeThisRequestBuilder(client, "indexName", "indexType", "id");mlt.setField("title");//匹配的字段 SearchResponse response = client.moreLikeThis(mlt.request()).actionGet();?
?
这种是在查询与某个id的文档相似的文档。这个接口是直接在client那调用的，比较特殊。还有两种就是构造Query进行查询：
?
MoreLikeThisQueryBuilder query = QueryBuilders.moreLikeThisQuery(); query.boost(1.0f).likeText("xxx").minTermFreq(10); ?
这里的boost、likeText方法完全和上面的参数对应的。下面这种就是把要匹配的字段作为参数传进来，参数和MoreLikeThisQueryBuilder是一样的：
MoreLikeThisFieldQueryBuilder query = QueryBuilders.moreLikeThisFieldQuery(fieldname)
?
?
?
?