ElasticSearch搜索实例含高亮显示及搜索的特殊字符过滤

ElasticSearch搜索实例含高亮显示及搜索的特殊字符过滤

另：介绍一个关于es的网址：http://elasticsearch.cn/

应用说明见代码注解。


1.简单搜索实例展示：


    public void search() throws IOException {
        // 自定义集群结点名称
        String clusterName = "elasticsearch_pudongping";


        // 获取客户端
        Client client = ESClient.initClient(clusterName);


        // 创建查询索引,参数productindex表示要查询的索引库为productindex
        SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client
                .prepareSearch("productindex");


        // 设置查询索引类型,setTypes("productType1", "productType2","productType3");
        // 用来设定在多个类型中搜索
        searchRequestBuilder.setTypes("productIndex");


        // 设置查询类型 1.SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH = 精确查询 2.SearchType.SCAN =
        // 扫描查询,无序
        searchRequestBuilder.setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH);


        // 设置查询关键词
        searchRequestBuilder
                .setQuery(QueryBuilders.fieldQuery("title", "Acer"));


        // 查询过滤器过滤价格在4000-5000内 这里范围为[4000,5000]区间闭包含,搜索结果包含价格为4000和价格为5000的数据
        searchRequestBuilder.setFilter(FilterBuilders.rangeFilter("price")
                .from(4000).to(5000));


        // 分页应用
        searchRequestBuilder.setFrom(0).setSize(60);


        // 设置是否按查询匹配度排序
        searchRequestBuilder.setExplain(true);


        // 执行搜索,返回搜索响应信息
        SearchResponse response = searchRequestBuilder.execute().actionGet();


        SearchHits searchHits = response.getHits();
        SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
        for (int i = 0; i < hits.length; i++) {
            SearchHit hit = hits[i];
            Map<String, Object> result = hit.getSource();
            // 打印map集合:{id=26, onSale=true, title=宏基Acer乐3, price=4009.0,
            // description=null, createDate=1380530123140, type=2}
            System.out.println(result);
        }
        System.out.println("search success ..");


    }


说明:


client.prepareSearch用来创建一个SearchRequestBuilder，搜索即由SearchRequestBuilder执行。


client.prepareSearch方法有参数为一个或多个index，表现在数据库中，即零个或多个数据库名，你既可以使用(下面两个都可以表示在多个索引库中查找)：


client.prepareSearch().setIndices("index1","index2","index3","index4");


或者:


client.prepareSearch("index1","index2","index3","index4");


SearchRequestBuilder常用方法说明:


(1) setIndices(String... indices)：上文中描述过，参数可为一个或多个字符串，表示要进行检索的index；


(2) setTypes(String... types)：参数可为一个或多个字符串，表示要进行检索的type，当参数为0个或者不调用此方法时，表示查询所有的type；


setSearchType(SearchType searchType)：执行检索的类别，值为org.elasticsearch.action.search.SearchType的元素，SearchType是一个枚举类型的类，
  其值如下所示：
  QUERY_THEN_FETCH:查询是针对所有的块执行的，但返回的是足够的信息，而不是文档内容（Document）。结果会被排序和分级，基于此，只有相关的块的文档对象会被返回。由于被取到的仅仅是这些，故而返回的hit的大小正好等于指定的size。这对于有许多块的index来说是很便利的（返回结果不会有重复的，因为块被分组了）
  QUERY_AND_FETCH:最原始（也可能是最快的）实现就是简单的在所有相关的shard上执行检索并返回结果。每个shard返回一定尺寸的结果。由于每个shard已经返回了一定尺寸的hit，这种类型实际上是返回多个shard的一定尺寸的结果给调用者。
  DFS_QUERY_THEN_FETCH：与QUERY_THEN_FETCH相同，预期一个初始的散射相伴用来为更准确的score计算分配了的term频率。
  DFS_QUERY_AND_FETCH:与QUERY_AND_FETCH相同，预期一个初始的散射相伴用来为更准确的score计算分配了的term频率。
  SCAN：在执行了没有进行任何排序的检索时执行浏览。此时将会自动的开始滚动结果集。
  COUNT：只计算结果的数量，也会执行facet。


(4) setSearchType(String searchType)，与setSearchType(SearchType searchType)类似，区别在于其值为字符串型的SearchType，值可为dfs_query_then_fetch、dfsQueryThenFetch、dfs_query_and_fetch、dfsQueryAndFetch、query_then_fetch、queryThenFetch、query_and_fetch或queryAndFetch；


(5) setScroll(Scroll scroll)、setScroll(TimeValue keepAlive)和setScroll(String keepAlive)，设置滚动，参数为Scroll时，直接用new Scroll(TimeValue)构造一个Scroll，为TimeValue或String时需要将TimeValue和String转化为Scroll；


(6) setTimeout(TimeValue timeout)和setTimeout(String timeout)，设置搜索的超时时间；


(7) setQuery，设置查询使用的Query；


(8) setFilter，设置过滤器；


(9) setMinScore，设置Score的最小数量；


(10) setFrom，从哪一个Score开始查；


(11) setSize，需要查询出多少条结果；


检索出结果后，通过response.getHits()可以得到所有的SearchHit，得到Hit后，便可迭代Hit取到对应的Document，转化成为需要的实体。


2.搜索高亮显示


SearchRequestBuilder中的addHighlightedField()方法可以定制在哪个域值的检索结果的关键字上增加高亮


    public void search() throws IOException {
        // 自定义集群结点名称
        String clusterName = "elasticsearch_pudongping";
        
        // 获取客户端
        Client client = ESClient.initClient(clusterName);   


        // 创建查询索引,参数productindex表示要查询的索引库为productindex
        SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client
                .prepareSearch("productindex");


        // 设置查询索引类型,setTypes("productType1", "productType2","productType3");
        // 用来设定在多个类型中搜索
        searchRequestBuilder.setTypes("productIndex");


        // 设置查询类型 1.SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH = 精确查询 2.SearchType.SCAN = 扫描查询,无序
        searchRequestBuilder.setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH);


        // 设置查询关键词
        searchRequestBuilder
                .setQuery(QueryBuilders.fieldQuery("title", "Acer"));


        // 查询过滤器过滤价格在4000-5000内 这里范围为[4000,5000]区间闭包含,搜索结果包含价格为4000和价格为5000的数据
        searchRequestBuilder.setFilter(FilterBuilders.rangeFilter("price")
                .from(4000).to(5000));


        // 分页应用
        searchRequestBuilder.setFrom(0).setSize(60);


        // 设置是否按查询匹配度排序
        searchRequestBuilder.setExplain(true);
        
        //设置高亮显示
        searchRequestBuilder.addHighlightedField("title");
        searchRequestBuilder.setHighlighterPreTags("<span style=\"color:red\">");
        searchRequestBuilder.setHighlighterPostTags("</span>");
        // 执行搜索,返回搜索响应信息
        SearchResponse response = searchRequestBuilder.execute().actionGet();
        
        //获取搜索的文档结果
        SearchHits searchHits = response.getHits();
        SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
        for (int i = 0; i < hits.length; i++) {
            SearchHit hit = hits[i];
            //将文档中的每一个对象转换json串值
            String json = hit.getSourceAsString();
            //将json串值转换成对应的实体对象
            Product product = mapper.readValue(json, Product.class);  
            
            //获取对应的高亮域
            Map<String, HighlightField> result = hit.highlightFields();    
            //从设定的高亮域中取得指定域
            HighlightField titleField = result.get("title");  
            //取得定义的高亮标签
            Text[] titleTexts =  titleField.fragments();    
            //为title串值增加自定义的高亮标签
            String title = "";  
            for(Text text : titleTexts){    
                  title += text;  
            }
            //将追加了高亮标签的串值重新填充到对应的对象
            product.setTitle(title);
            //打印高亮标签追加完成后的实体对象
            System.out.println(product);
        }
        System.out.println("search success ..");


    }


程序运行结果:


[id=8,title=宏基<span style="color:red">Acer</span>,description=宏基Acer蜂鸟系列,price=5000.0,onSale=true,type=1,createDate=Mon Sep 30 13:46:41 CST 2013]
[id=21,title=宏基<span style="color:red">Acer</span>,description=宏基Acer蜂鸟系列,price=5000.0,onSale=true,type=1,createDate=Mon Sep 30 13:48:17 CST 2013]
[id=7,title=宏基<span style="color:red">Acer</span>,description=宏基Acer蜂鸟系列,price=5000.0,onSale=true,type=1,createDate=Mon Sep 30 11:38:50 CST 2013]
[id=5,title=宏基<span style="color:red">Acer</span>乐0,description=<null>,price=4000.0,onSale=true,type=1,createDate=Mon Sep 30 16:35:23 CST 2013]
[id=12,title=宏基<span style="color:red">Acer</span>乐1,description=<null>,price=4003.0,onSale=false,type=2,createDate=Mon Sep 30 16:35:23 CST 2013]
[id=19,title=宏基<span style="color:red">Acer</span>乐2,description=<null>,price=4006.0,onSale=false,type=1,createDate=Mon Sep 30 16:35:23 CST 2013]
[id=26,title=宏基<span style="color:red">Acer</span>乐3,description=<null>,price=4009.0,onSale=true,type=2,createDate=Mon Sep 30 16:35:23 CST 2013]
[id=33,title=宏基<span style="color:red">Acer</span>乐4,description=<null>,price=4012.0,onSale=false,type=1,createDate=Mon Sep 30 16:35:23 CST 2013]


从程序执行结果中我们可以看到,我们定义的高亮标签已经追加到指定的域上了.


当搜索索引的时候,你搜索关键字包含了特殊字符,那么程序就会报错


// fieldQuery 这个必须是你的索引字段哦,不然查不到数据,这里我只设置两个字段 id ,title
String title = "title+-&&||!(){}[]^\"~*?:\\";
title = QueryParser.escape(title);// 主要就是这一句把特殊字符都转义,那么lucene就可以识别
searchRequestBuilder.setQuery(QueryBuilders.fieldQuery("title", title));


Elasticsearch安装使用教程 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-02/113615.htm


ElasticSearch 配置文件译文解析 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-02/114244.htm


ElasticSearch集群搭建实例  http://www.linuxidc.com/Linux/2015-02/114243.htm


分布式搜索ElasticSearch单机与服务器环境搭建  http://www.linuxidc.com/Linux/2012-05/60787.htm


ElasticSearch的工作机制  http://www.linuxidc.com/Linux/2014-11/109922.htm


ElasticSearch 的详细介绍：请点这里
ElasticSearch 的下载地址：请点这里