邪修版Spring Data Elasticsearch快速入门使用教程

栖霞岭酒馆老板

970人浏览 · 2025-10-24 15:43:37

栖霞岭酒馆老板 · 2025-10-24 15:43:37 发布

1. 主要查询类概览

Spring Data Elasticsearch 提供了多种查询构建方式：

NativeSearchQueryBuilder - 原生查询构建器
CriteriaQuery - 条件查询
StringQuery - 字符串查询
ElasticsearchRestTemplate - 模板类操作

2. NativeSearchQueryBuilder (最常用)

基本结构

NativeSearchQuery query = new NativeSearchQueryBuilder()
    .withQuery(QueryBuilders.xxx())        // 查询条件
    .withFilter(QueryBuilders.xxx())       // 过滤器
    .withSort(SortBuilders.xxx())          // 排序
    .withPageable(PageRequest.of(0, 10))   // 分页
    .withAggregation(AggregationBuilders.xxx()) // 聚合
    .withSourceFilter(SourceFilter.xxx())  // 字段过滤
    .build();

完整示例

@Autowired
private ElasticsearchRestTemplate elasticsearchRestTemplate;

public void nativeSearchExample() {
    // 构建查询
    NativeSearchQuery query = new NativeSearchQueryBuilder()
        // 查询条件：商品名称包含"手机"且价格在1000-5000之间
        .withQuery(QueryBuilders.boolQuery()
            .must(QueryBuilders.matchQuery("name", "手机"))
            .filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(1000).lte(5000))
        )
        // 过滤条件：状态为上架
        .withFilter(QueryBuilders.termQuery("status", "上架"))
        // 排序：按价格降序，再按创建时间降序
        .withSort(SortBuilders.fieldSort("price").order(SortOrder.DESC))
        .withSort(SortBuilders.fieldSort("createTime").order(SortOrder.DESC))
        // 分页：第1页，每页20条
        .withPageable(PageRequest.of(0, 20))
        // 聚合：按品牌和分类聚合
        .addAggregation(AggregationBuilders.terms("brand_agg").field("brand.keyword"))
        .addAggregation(AggregationBuilders.terms("category_agg").field("category.keyword"))
        // 字段过滤：只返回需要的字段
        .withSourceFilter(new FetchSourceFilter(
            new String[]{"id", "name", "price", "brand"}, 
            null
        ))
        .build();
    
    // 执行查询
    SearchHits<Product> hits = elasticsearchRestTemplate.search(query, Product.class);
    
    // 处理结果
    List<Product> products = hits.getSearchHits().stream()
        .map(SearchHit::getContent)
        .collect(Collectors.toList());
    
    // 处理聚合
    Aggregations aggregations = hits.getAggregations();
    // ... 聚合解析逻辑
}

3. CriteriaQuery (面向对象方式)

基本使用

public void criteriaQueryExample() {
    // 创建条件
    Criteria criteria = new Criteria("name").contains("手机")
        .and("price").between(1000, 5000)
        .and("status").is("上架");
    
    // 构建查询
    CriteriaQuery query = new CriteriaQuery(criteria)
        .addSort(Sort.by("price").descending())
        .setPageable(PageRequest.of(0, 10));
    
    // 执行查询
    SearchHits<Product> hits = elasticsearchRestTemplate.search(query, Product.class);
}

复杂条件示例

public void complexCriteriaQuery() {
    Criteria criteria = new Criteria();
    
    // 组合条件
    Criteria nameCriteria = new Criteria("name").contains("手机").or("description").contains("智能");
    Criteria priceCriteria = new Criteria("price").greaterThan(1000).lessThan(5000);
    Criteria brandCriteria = new Criteria("brand").in("华为", "小米", "苹果");
    
    // 最终条件
    Criteria finalCriteria = criteria.and(nameCriteria).and(priceCriteria).and(brandCriteria);
    
    CriteriaQuery query = new CriteriaQuery(finalCriteria);
    SearchHits<Product> hits = elasticsearchRestTemplate.search(query, Product.class);
}

4. StringQuery (原生DSL查询)

直接使用JSON查询

带参数的字符串查询

public void stringQueryExample() {
    String jsonQuery = """
    {
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            {"match": {"name": "手机"}}
          ],
          "filter": [
            {"range": {"price": {"gte": 1000, "lte": 5000}}}
          ]
        }
      },
      "sort": [{"price": {"order": "desc"}}]
    }
    """;
    
    StringQuery query = new StringQuery(jsonQuery);
    SearchHits<Product> hits = elasticsearchRestTemplate.search(query, Product.class);
}

public void stringQueryWithParams() {
    String jsonQuery = """
    {
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            {"match": {"name": "?0"}}
          ],
          "filter": [
            {"range": {"price": {"gte": ?1, "lte": ?2}}}
          ]
        }
      }
    }
    """;
    
    StringQuery query = new StringQuery(jsonQuery, "手机", 1000, 5000);
    SearchHits<Product> hits = elasticsearchRestTemplate.search(query, Product.class);
}

5. 查询条件构建器 (QueryBuilders)

常用查询类型

// 匹配查询
MatchQueryBuilder matchQuery = QueryBuilders.matchQuery("name", "手机");

// 多字段匹配查询
MultiMatchQueryBuilder multiMatchQuery = QueryBuilders.multiMatchQuery("手机", "name", "description");

// 词项查询
TermQueryBuilder termQuery = QueryBuilders.termQuery("status", "上架");

// 多词项查询
TermsQueryBuilder termsQuery = QueryBuilders.termsQuery("brand", "华为", "小米", "苹果");

// 范围查询
RangeQueryBuilder rangeQuery = QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(1000).lte(5000);

// 通配符查询
WildcardQueryBuilder wildcardQuery = QueryBuilders.wildcardQuery("name", "*手机*");

// 前缀查询
PrefixQueryBuilder prefixQuery = QueryBuilders.prefixQuery("brand", "华");

// 布尔查询（最常用）
BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery()
    .must(QueryBuilders.matchQuery("name", "手机"))           // 必须满足
    .should(QueryBuilders.termQuery("isHot", true))          // 应该满足（加分）
    .filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").lte(5000))     // 过滤条件
    .mustNot(QueryBuilders.termQuery("status", "下架"));     // 必须不满足

词项查询 vs 匹配查询的区别

本质区别

特性	词项查询 (Term Query)	匹配查询 (Match Query)
分词处理	❌ 不分词 - 精确匹配	✅ 会分词 - 全文搜索
查询类型	精确值查询	全文检索查询
使用场景	关键字、状态、ID、标签等	文本内容、描述、标题等
性能	较高（倒排索引直接查找）	相对较低（需要分词和评分计算）
大小写敏感	通常敏感（取决于分析器）	通常不敏感（取决于分析器）

实际代码对比

// 假设文档内容：{ "tags": "java,spring,mysql", "content": "Java编程和Spring框架" }

// 🔹 词项查询 - 精确匹配
TermQueryBuilder termQuery = QueryBuilders.termQuery("tags", "java");
// ✅ 匹配：因为 tags 字段包含精确的 "java"
// ❌ 不匹配："java编程"、"javascript"

TermsQueryBuilder termsQuery = QueryBuilders.termsQuery("tags", "java", "spring");
// ✅ 匹配：包含 "java" 或 "spring"

// 🔹 匹配查询 - 全文搜索
MatchQueryBuilder matchQuery = QueryBuilders.matchQuery("content", "Java Spring");
// 分词为 ["java", "spring"]，然后搜索
// ✅ 匹配："Java编程和Spring框架"、"Spring和Java"
// ✅ 匹配："javaweb和springboot"（部分匹配）

MatchQueryBuilder matchQuery2 = QueryBuilders.matchQuery("content", "Java编程")
// 分词为 ["java", "编程"]，然后搜索
// ✅ 匹配："Java编程"、"编程Java"、"Java高级编程"

字段类型影响

// 对于 text 类型字段（默认会分词）
// 🔹 mapping: "title": { "type": "text" }
MatchQueryBuilder matchQuery = QueryBuilders.matchQuery("title", "Hello World");
// 搜索 "hello" 或 "world"

TermQueryBuilder termQuery = QueryBuilders.termQuery("title", "Hello World");  
// ❌ 基本不会匹配，因为 "Hello World" 被分词了

// 对于 keyword 类型字段（不分词）
// 🔹 mapping: "category": { "type": "keyword" } 
MatchQueryBuilder matchQuery2 = QueryBuilders.matchQuery("category", "Electronics");
// ✅ 匹配："Electronics"

TermQueryBuilder termQuery2 = QueryBuilders.termQuery("category", "Electronics");
// ✅ 匹配："Electronics"

实际业务场景选择

// ✅ 使用词项查询的场景：
public SearchHits<Product> searchByStatusAndCategory() {
    BoolQueryBuilder query = QueryBuilders.boolQuery()
        // 状态精确匹配
        .filter(QueryBuilders.termQuery("status", "ACTIVE"))
        // 分类精确匹配  
        .filter(QueryBuilders.termsQuery("category", "ELECTRONICS", "BOOKS"))
        // ID精确匹配
        .filter(QueryBuilders.termsQuery("id", "123", "456", "789"));
    
    return elasticsearchRestTemplate.search(
        new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(query).build(), Product.class);
}

// ✅ 使用匹配查询的场景：
public SearchHits<Article> searchArticles(String keywords) {
    BoolQueryBuilder query = QueryBuilders.boolQuery()
        // 标题全文搜索
        .must(QueryBuilders.matchQuery("title", keywords))
        // 内容全文搜索
        .should(QueryBuilders.matchQuery("content", keywords));
    
    return elasticsearchRestTemplate.search(
        new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(query).build(), Article.class);
}

6. 排序构建器 (SortBuilders)

NativeSearchQuery query = new NativeSearchQueryBuilder()
    .withQuery(QueryBuilders.matchAllQuery())
    // 字段排序
    .withSort(SortBuilders.fieldSort("price").order(SortOrder.DESC))
    .withSort(SortBuilders.fieldSort("sales").order(SortOrder.DESC))
    // 地理距离排序
    .withSort(SortBuilders.geoDistanceSort("location")
        .point(31.2304, 121.4737)  // 上海坐标
        .order(SortOrder.ASC)
        .unit(DistanceUnit.KILOMETERS))
    // 脚本排序
    .withSort(SortBuilders.scriptSort(
        new Script("doc['price'].value * 0.8 + doc['sales'].value * 0.2"), 
        ScriptSortType.NUMBER
    ).order(SortOrder.DESC))
    .build();

7. 分页查询

基本分页

public SearchPage<Product> searchWithPagination(String keyword, int page, int size) {
    NativeSearchQuery query = new NativeSearchQueryBuilder()
        .withQuery(QueryBuilders.matchQuery("name", keyword))
        .withPageable(PageRequest.of(page, size))
        .build();
    
    SearchHits<Product> hits = elasticsearchRestTemplate.search(query, Product.class);
    
    // 转换为Spring Data Page对象
    return SearchHitSupport.searchPageFor(hits, query.getPageable());
}

深度分页 - search_after

public List<Product> searchAfter(String keyword, Object[] searchAfter, int size) {
    NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder()
        .withQuery(QueryBuilders.matchQuery("name", keyword))
        .withPageable(Pageable.ofSize(size));
    
    if (searchAfter != null) {
        queryBuilder.withSearchAfter(searchAfter);
    }
    
    SearchHits<Product> hits = elasticsearchRestTemplate.search(queryBuilder.build(), Product.class);
    List<SearchHit<Product>> searchHits = hits.getSearchHits();
    
    if (!searchHits.isEmpty()) {
        // 获取最后一个结果的search_after值，用于下一次查询
        Object[] lastSearchAfter = searchHits.get(searchHits.size() - 1).getSortValues();
        // 存储 lastSearchAfter 用于下一次查询
    }
    
    return searchHits.stream().map(SearchHit::getContent).collect(Collectors.toList());
}

8. 聚合查询详解

指标聚合

NativeSearchQuery query = new NativeSearchQueryBuilder()
    .addAggregation(AggregationBuilders.avg("avg_price").field("price"))
    .addAggregation(AggregationBuilders.max("max_price").field("price"))
    .addAggregation(AggregationBuilders.min("min_price").field("price"))
    .addAggregation(AggregationBuilders.sum("total_sales").field("sales"))
    .addAggregation(AggregationBuilders.count("product_count").field("id"))
    .addAggregation(AggregationBuilders.stats("price_stats").field("price"))
    .build();

桶聚合

NativeSearchQuery query = new NativeSearchQueryBuilder()
    // 词项聚合
    .addAggregation(AggregationBuilders.terms("brand_agg").field("brand.keyword"))
    // 范围聚合
    .addAggregation(AggregationBuilders.range("price_range")
        .field("price")
        .addRange(0, 1000)
        .addRange(1000, 5000)
        .addRange(5000, 10000))
    // 日期直方图聚合
    .addAggregation(AggregationBuilders.dateHistogram("sales_trend")
        .field("createTime")
        .calendarInterval(DateHistogramInterval.MONTH))
    .build();

多级聚合

NativeSearchQuery query = new NativeSearchQueryBuilder()
    .addAggregation(
        AggregationBuilders.terms("brand_agg").field("brand.keyword")
            .subAggregation(AggregationBuilders.avg("avg_price").field("price"))
            .subAggregation(AggregationBuilders.terms("category_agg").field("category.keyword"))
    )
    .build();

指标聚合 vs 桶聚合的理解

核心概念比喻

桶聚合 = GROUP BY（分组）

把数据分成不同的组/桶
回答："数据有哪些分类？每个分类有多少？"

指标聚合 = SELECT 聚合函数（计算）

对数据进行数学计算
回答："数据的平均值是多少？总和是多少？"

详细对比

维度	桶聚合 (Bucket Aggregation)	指标聚合 (Metric Aggregation)
目的	分组、分类、分段	计算、统计、度量
输出	一组桶（每个桶包含文档）	数值计算结果
类比SQL	`GROUP BY` 子句	`AVG()`, `SUM()`, `COUNT()` 等
常见类型	terms, range, date_histogram	avg, sum, max, min, stats

实际代码示例

/ 🔹 纯桶聚合：只要分组信息
NativeSearchQuery bucketOnlyQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
    .addAggregation(AggregationBuilders.terms("by_category").field("category.keyword"))
    .addAggregation(AggregationBuilders.range("by_price")
        .field("price")
        .addRange(0, 100)
        .addRange(100, 500)
        .addRange(500, 1000))
    .build();

// 🔹 纯指标聚合：只要统计信息  
NativeSearchQuery metricOnlyQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
    .addAggregation(AggregationBuilders.avg("avg_price").field("price"))
    .addAggregation(AggregationBuilders.max("max_price").field("price"))
    .addAggregation(AggregationBuilders.sum("total_sales").field("sales"))
    .build();

// 🔹 组合使用：分组后统计（最常用）
NativeSearchQuery combinedQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
    .addAggregation(
        AggregationBuilders.terms("by_category").field("category.keyword")
            // 在每个分类桶内进行指标计算
            .subAggregation(AggregationBuilders.avg("avg_price").field("price"))
            .subAggregation(AggregationBuilders.sum("total_sales").field("sales"))
            .subAggregation(AggregationBuilders.stats("price_stats").field("price"))
    )
    .build();

结果解析对比

SearchHits<Product> hits = elasticsearchRestTemplate.search(combinedQuery, Product.class);
Aggregations aggregations = hits.getAggregations();

// 🔹 解析桶聚合
ParsedStringTerms categoryAgg = aggregations.get("by_category");
for (Terms.Bucket bucket : categoryAgg.getBuckets()) {
    String category = bucket.getKeyAsString();    // 桶的键：分类名称
    long docCount = bucket.getDocCount();         // 桶的大小：文档数量
    
    // 🔹 解析桶内的指标聚合
    ParsedAvg avgPrice = bucket.getAggregations().get("avg_price");
    ParsedSum totalSales = bucket.getAggregations().get("total_sales"); 
    ParsedStats priceStats = bucket.getAggregations().get("price_stats");
    
    System.out.println(String.format(
        "分类: %s, 商品数: %d, 平均价格: %.2f, 总销量: %d, 价格统计: %s",
        category, docCount, avgPrice.getValue(), totalSales.getValue(),
        String.format("min=%.2f, max=%.2f, avg=%.2f", 
            priceStats.getMin(), priceStats.getMax(), priceStats.getAvg())
    ));
}

9. 字段过滤

源过滤

NativeSearchQuery query = new NativeSearchQueryBuilder()
    .withSourceFilter(new FetchSourceFilterBuilder()
        .withIncludes("id", "name", "price", "brand")  // 包含字段
        .withExcludes("description", "specs")          // 排除字段
        .build())
    .build();

.withSourceFilter(new FetchSourceFilterBuilder().build())使用空的 FetchSourceFilterBuilder，加这个过滤条件和不加有什么区别

核心区别对比

方面	不加 withSourceFilter	使用空的 FetchSourceFilterBuilder().build()
_source 返回	返回完整的 _source 所有字段	❌ 不返回任何 _source 字段
实体类映射	✅ 实体类字段正常填充	❌ 实体类所有字段为 null
性能影响	传输数据量较大	传输数据量最小
使用场景	需要完整业务数据时	只需要元数据或聚合结果时

实际代码演示

测试数据准备
java

@Entity
public class Product {
    private String id;
    private String name;
    private Double price;
    private String description;
    private String brand;
    // getters and setters
}

// 保存测试数据
Product product = new Product();
product.setId("1");
product.setName("iPhone 15");
product.setPrice(6999.0);
product.setDescription("最新款苹果手机");
product.setBrand("Apple");
elasticsearchRestTemplate.save(product);
测试对比
java

// 🔹 测试1：不加 withSourceFilter
NativeSearchQuery query1 = new NativeSearchQueryBuilder()
    .withQuery(QueryBuilders.termQuery("id", "1"))
    .build();

SearchHits<Product> hits1 = elasticsearchRestTemplate.search(query1, Product.class);
SearchHit<Product> hit1 = hits1.getSearchHits().get(0);
Product product1 = hit1.getContent();

System.out.println("=== 不加 withSourceFilter ===");
System.out.println("ID: " + product1.getId());        // ✅ "1"
System.out.println("Name: " + product1.getName());    // ✅ "iPhone 15" 
System.out.println("Price: " + product1.getPrice());  // ✅ 6999.0
System.out.println("Source: " + hit1.getSourceAsString()); // ✅ 完整JSON

// 🔹 测试2：使用空的 FetchSourceFilterBuilder
NativeSearchQuery query2 = new NativeSearchQueryBuilder()
    .withQuery(QueryBuilders.termQuery("id", "1"))
    .withSourceFilter(new FetchSourceFilterBuilder().build())
    .build();

SearchHits<Product> hits2 = elasticsearchRestTemplate.search(query2, Product.class);
SearchHit<Product> hit2 = hits2.getSearchHits().get(0);
Product product2 = hit2.getContent();

System.out.println("=== 使用空的 FetchSourceFilterBuilder ===");
System.out.println("ID: " + product2.getId());        // ❌ null
System.out.println("Name: " + product2.getName());    // ❌ null
System.out.println("Price: " + product2.getPrice());  // ❌ null
System.out.println("Source: " + hit2.getSourceAsString()); // ❌ null

高亮显示

NativeSearchQuery query = new NativeSearchQueryBuilder()
    .withQuery(QueryBuilders.matchQuery("name", "手机"))
    .withHighlightFields(
        new HighlightBuilder.Field("name").preTags("<em>").postTags("</em>"),
        new HighlightBuilder.Field("description").preTags("<em>").postTags("</em>")
    )
    .build();

// 处理高亮结果
SearchHits<Product> hits = elasticsearchRestTemplate.search(query, Product.class);
for (SearchHit<Product> hit : hits) {
    List<String> nameHighlights = hit.getHighlightField("name");
    if (!nameHighlights.isEmpty()) {
        String highlightedName = nameHighlights.get(0);
        // 使用高亮内容
    }
}

10. 完整业务示例

商品搜索服务

@Service
public class ProductSearchService {
    
    @Autowired
    private ElasticsearchRestTemplate elasticsearchRestTemplate;
    
    public ProductSearchResult searchProducts(ProductSearchRequest request) {
        BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
        
        // 关键词搜索
        if (StringUtils.hasText(request.getKeyword())) {
            boolQuery.must(QueryBuilders.multiMatchQuery(request.getKeyword(), 
                "name", "description", "brand"));
        }
        
        // 分类过滤
        if (request.getCategoryIds() != null && !request.getCategoryIds().isEmpty()) {
            boolQuery.filter(QueryBuilders.termsQuery("categoryId", request.getCategoryIds()));
        }
        
        // 价格范围
        if (request.getMinPrice() != null || request.getMaxPrice() != null) {
            RangeQueryBuilder priceRange = QueryBuilders.rangeQuery("price");
            if (request.getMinPrice() != null) priceRange.gte(request.getMinPrice());
            if (request.getMaxPrice() != null) priceRange.lte(request.getMaxPrice());
            boolQuery.filter(priceRange);
        }
        
        // 品牌过滤
        if (request.getBrands() != null && !request.getBrands().isEmpty()) {
            boolQuery.filter(QueryBuilders.termsQuery("brand.keyword", request.getBrands()));
        }
        
        NativeSearchQuery query = new NativeSearchQueryBuilder()
            .withQuery(boolQuery)
            .withPageable(PageRequest.of(request.getPage(), request.getSize()))
            .withSort(SortBuilders.fieldSort("score").order(SortOrder.DESC))
            .withSort(SortBuilders.fieldSort("sales").order(SortOrder.DESC))
            .addAggregation(AggregationBuilders.terms("brand_agg").field("brand.keyword"))
            .addAggregation(AggregationBuilders.terms("category_agg").field("categoryName.keyword"))
            .withSourceFilter(new FetchSourceFilter(new String[]{
                "id", "name", "price", "brand", "image", "sales"
            }, null))
            .build();
        
        SearchHits<Product> hits = elasticsearchRestTemplate.search(query, Product.class);
        
        return ProductSearchResult.builder()
            .products(hits.getSearchHits().stream().map(SearchHit::getContent).collect(Collectors.toList()))
            .total(hits.getTotalHits())
            .aggregations(hits.getAggregations())
            .build();
    }
}

智能体开发者社区

中国智能体开发者社区，聚焦智能体与大模型开发，提供前沿资讯、实用工具链、开源项目及行业案例。通过技术沙龙、开发者大赛等活动，促进经验交流与协作，助力开发者快速构建创新智能应用。

更多推荐

2026年7月18日更新：ChatGPT Plus / Pro 与 Codex——AI Agent 的上下文工程：为什么未来程序员竞争的是“信息组织能力”（GPT-5.6 最新技术分享）

ChatGPT、Codex 和 AI Agent 正在改变软件开发方式。但真正重要的变化，不只是：AI 可以写代码。而是：AI 开始参与理解复杂系统。如何写代码如何组织信息如何建立上下文如何让 AI 理解系统如何控制 AI 修改边界代码生成只是表层。上下文工程才是 AI 编程时代真正的基础设施。模型决定 AI 的智力上限。上下文决定 AI 能发挥多少能力。未来优秀开发者，不一定是写代码最快的人。而

智能体开发者社区

OpenClaw 错误排查：Unable to resolve bundled plugin speech-core/runtime-api.js 完整解决记录

智能体开发者社区

2026年7月18日更新：ChatGPT Plus / Pro 与 Codex——AI Agent 如何重新定义软件架构：从微服务到智能协作系统（GPT-5.6 最新技术分享）

ChatGPT、Codex 和 AI Agent 正在推动软件架构进入新的阶段。程序驱动软件目标驱动软件人调用系统人提出目标Agent协调系统但真正成熟的 Agent 架构，不是让 AI 获得无限权限。能力管理状态治理权限控制验证体系执行边界模型负责智能。架构负责可靠。未来的软件系统，不只是由代码组成。代码服务数据模型Agent规则共同构成。这可能是 ChatGPT、Codex 之后，软件工程最大

智能体开发者社区

所有评论(0)

查看更多评论

栖霞岭酒馆老板

@m0_71523717

已为社区贡献1条内容

邪修版Spring Data Elasticsearch快速入门使用教程

栖霞岭酒馆老板

官方文档链接

1. 主要查询类概览

2. NativeSearchQueryBuilder (最常用)

基本结构

完整示例

3. CriteriaQuery (面向对象方式)

基本使用

复杂条件示例

4. StringQuery (原生DSL查询)

直接使用JSON查询

带参数的字符串查询

5. 查询条件构建器 (QueryBuilders)

常用查询类型

词项查询 vs 匹配查询的区别

本质区别

实际代码对比

字段类型影响

实际业务场景选择

6. 排序构建器 (SortBuilders)

7. 分页查询

基本分页

深度分页 - search_after

8. 聚合查询详解

指标聚合

桶聚合

多级聚合

指标聚合 vs 桶聚合的理解

核心概念比喻

详细对比

实际代码示例

结果解析对比

9. 字段过滤

源过滤

.withSourceFilter(new FetchSourceFilterBuilder().build())使用空的 FetchSourceFilterBuilder，加这个过滤条件和不加有什么区别

核心区别对比

实际代码演示

高亮显示

10. 完整业务示例

商品搜索服务

所有评论(0)

温馨提示：您尚未绑定手机号

栖霞岭酒馆老板