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SpringBoot与ES7实现多条件搜索
利用Kibana内置的航班数据，查询从威尼斯到中国按票价升序排列的前10条航班数据。
第一步，新建SpringBoot功能，pom.xml引入四个依赖。

<dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch‐rest‐high‐level‐client</artifactId><version>7.9.3</version></dependency><dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch‐rest‐client</artifactId><version>7.9.3</version></dependency><dependency><groupId>org.elasticsearch</groupId><artifactId>elasticsearch</artifactId><version>7.9.3</version></dependency><dependency><groupId>com.google.code.gson</groupId><artifactId>gson</artifactId><version>2.8.6</version>
</dependency>

elasticsearch-rest-high-level-client是Elastic官方提供的高级REST客户端，它对ES的RESTful API进行封装，使用最简化的方式处理Java与ES之间的交互。相较SpringBoot提供的spring-boot-starter-data-elasticsearch，elasticsearch-rest-high-level-client提供了更灵活的使用方法以及与官方同步更新的支持。

第二步，开发ES应用程序，实现业务逻辑。

@SpringBootTest
public class FlightIndexQueryTestor {@Testpublic void query() {//声明RestHighLevelClient对象RestHighLevelClient client = null;try {//********************Part1 构建客户端，创建请求 ********************//实例化RestHighLevelClient对象,传入IP端口client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("192.1 68.31.105", 9200)));//构建查询请求，指定索引为kibana_sample_data_flightsSearchRequest request = neSearchRequest("kibana_sample_data_flights");//********************Part2 组织查询条件，设置排序、分页等选项 ******************//构建BoolQueryBuilder即布尔查询，组织多条件检索BoolQueryBuilder booleanQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();//设置起始城市为威尼斯booleanQueryBuilder.must(QueryBuilders.termQuery("OriginCityName", "Veice"));//设置终点站为中国，两个条件必须同时成立，因此使用must22booleanQueryBuilder.must(QueryBuilders.termQuery("DestCountry", "CN"));//利用SearchSourceBuilder构建附加选项，如排序、分页、汇总等SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();//将Boolean查询代入searchSourceBuildersearchSourceBuilder.query(booleanQueryBuilder);//分页选项，起始0行searchSourceBuilder.from(0);//截取前10行searchSourceBuilder.size(10);//开启命中统计（不分页时总行数），这一项设置为true，否则默认ES的记录总数上限为10000searchSourceBuilder.trackTotalHits(true);//按平均票价升序排列searchSourceBuilder.sort("AvgTicketPrice", SortOrder.ASC);//设置当前查询请求的筛选、分页、排序条件request.source(searchSourceBuilder);//********************Part3 执行查询，封装离线集合 ********************//执行查询，得到查询响应对象SearchResponse response = client.search(requestRequestOptions.DEFAULT);//得到查询命中的文档集合SearchHit[] hits = response.getHits().getHits();//离线集合List<Map<String, Object>> list = new ArrayList();//序列化工具类Gson gson = new Gson();//遍历结果for (SearchHit hit : hits) {//得到每一份文档的JSON数据String json = hit.getSourceAsString();//利用Gson的TypeToken类将JSON反序列化为Map对象Map<String, Object> doc = gson.fromJson(json, new TypeToken<LinkedHashMap<String, Object>>() {}.getType());//将Map放入集合list.add(doc);//打印结果System.out.println(doc);}//查询不分页时命中的记录总数long count = response.getHits().getTotalHits().value;System.out.println("符合条件文档总量为：" + count);} catch (IOException e) {throw new IllegalStateException(e);} finally {if (client != null) {try {//********************Part4 关闭数据连接 ********************//关闭客户端连接client.close();} catch (IOException e) {}}}}
}