Compound queries
复合查询用来包装其他复合或者叶子查询,一方面可综合其结果和分数,从而改变它的行为,另一方面可从查询切换到过滤器上下文。此类查询包含:
- constant_score 查询
这是一个包装其他查询的查询,并且在过滤器上下文中执行。与此查询匹配的所有文件都需要返回相同的“常量” _score 。
QueryBuilder qb = constantScoreQuery(termQuery("name","kimchy") //查询语句).boost(2.0f); //分数
- bool 查询
组合多个叶子并发查询或复合查询条件的默认查询类型,例如must, should, must_not, 以及 filter 条件。 在 must 和 should 子句他们的分数相结合-匹配条件越多,预期越好-而 must_not 和 filter 子句在过滤器上下文中执行。
QueryBuilder qb = boolQuery().must(termQuery("content", "test1")) //must query.must(termQuery("content", "test4")).mustNot(termQuery("content", "test2")) //must not query.should(termQuery("content", "test3")) // should query.filter(termQuery("content", "test5// 与一般查询作用一样,只不过不参与评分
- dis_max 查询
支持多并发查询的查询,并可返回与任意查询条件子句匹配的任何文档类型。与 bool 查询可以将所有匹配查询的分数相结合使用的方式不同的是,dis_max 查询只使用最佳匹配查询条件的分数。
QueryBuilder qb = disMaxQuery().add(termQuery("name", "kimchy")).add(termQuery("name", "elasticsearch")).boost(1.2f) //boost factor.tieBreaker(0.7f); //tie breaker
- function_score 查询
使用函数修改主查询返回的分数,以考虑诸如流行度,新近度,距离或使用脚本实现的自定义算法等因素。
import static org.elasticsearch.index.query.functionscore.ScoreFunctionBuilders.*;
FilterFunctionBuilder[] functions = {new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(matchQuery("name", "kimchy"), //根据查询添加第一个functionrandomFunction("ABCDEF")), //根据给定的种子随机分数new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(exponentialDecayFunction("age", 0L, 1L)) //根据年龄字段添加另一个function};QueryBuilder qb = QueryBuilders.functionScoreQuery(functions);
- boosting 查询
返回匹配 positive 查询的文档,并且当减少文档的分数时其结果也匹配 negative 查询。
QueryBuilder qb = boostingQuery(termQuery("name","kimchy"),termQuery("name","dadoonet")).negativeBoost(0.2f);
- indices 查询
对指定的索引执行一个查询,对其他索引执行另一个查询。
在5.0.0中已弃用。用搜索 _index 字段来代替
// Using another query when no match for the main oneQueryBuilder qb = indicesQuery(termQuery("tag", "wow"),"index1", "index2").noMatchQuery(termQuery("tag", "kow"));
// Using all (match all) or none (match no documents)QueryBuilder qb = indicesQuery(termQuery("tag", "wow"),"index1", "index2").noMatchQuery("all");
