网站设计 seo二级域名和一级域名优化难度
一、背景
使用 jpa 对es操作，查询条件不生效，需求是批量查询课程编号。说白了，就是一个In集合的查询。在es里，如果是精准匹配是termQuery，比如：
- queryBuilder.filter(QueryBuilders.termQuery(“schoolId”, schoolId))
而批量查询则是： - queryBuilder.filter(QueryBuilders.termsQuery(“schoolId”, schoolIds));
可以说，它们的区别仅仅在后者多了一个s（复数）。
不生效的原因，反复对比了好久，也没有看出有什么问题，因为代码太简单了。
我把拼接好的语句，在IDE工具（es-head、Kibana、ElisticHD）把查询条件验证，发现也是查询不到数据。
说明，不是java代码的问题，而是数据存储的问题了。
下面，我先把代码摘除一部分来，然后对es的索引信息重点分析，最后给出了我个人的解决方案。
二、代码摘引
1、model
import lombok.Data;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Field;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.FieldType;@Data
@Document(indexName = "course_idx", type = "_doc", shards = 1, refreshInterval = "-1")
public class CourseItem implements Serializable {/*** 课程编号*/@Field(type = FieldType.Keyword)private String courseNo;
}
2、检索的条件匹配
检索的要求是：批量查询课程编号，传入的是多个课程编号集合。这里是在拼接es检索条件。
import org.elasticsearch.index.query.BoolQueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.Pageable;@Autowired
private CourseItemRepository courseItemRepository;public Page<CourseItem> search(Set<String> courseNoSet, Pageable pageRequest){// 其他条件略BoolQueryBuilder queryBuilder = getBoolQueryBuilder(courseNoSet);return productItemRepository.search(queryBuilder, pageRequest);
}private BoolQueryBuilder getBoolQueryBuilder(Set<String> courseNoSet){BoolQueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();if (!CollectionUtils.isEmpty(courseNoSet)) {queryBuilder.filter(QueryBuilders.termsQuery("courseNo", courseNoSet));}return queryBuilder;
}
3、CourseItemRepository.java
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;public interface CourseItemRepository extends ElasticsearchRepository<CourseItem, String> {
}
三、代码自动生成的索引
可以看到，这个字段的类型不是keyword，实际自动生成的类型是text。
"courseNo":{"type":"text","fields":{"keyword":{"ignore_above":256,"type":"keyword"}}
}
通常，这是由于 Elasticsearch 的自动类型推断机制所导致的。Elasticsearch 在某些情况下会根据数据的内容和用途来自动确定字段的类型，而忽略了显式的映射。
四、显式字段映射
为了确保字段类型按预期进行映射，您可以在 Elasticsearch 索引的映射定义中明确指定字段的类型，而不依赖于自动类型推断。这样可以确保字段始终具有所需的类型，无论数据内容如何。
// 在kibana dev tools手动创建索引，下面是简略的一个json。
// 注意courseNo的类型我手动指定为keyword
// name字段还是text类型，以支持分词检索。
// id字段也像courseNo一样，手动指定为keyword类型PUT course_idx_dev
{"mappings":{"_doc":{"properties":{"courseType":{"type":"long"},"courseNo":{"type":"keyword"},"name":{"type":"text","fields":{"keyword":{"ignore_above":256,"type":"keyword"}}},"id":{"type":"keyword"}}}}
}
- text类型的name字段，它的检索条件拼接示例是
// keywords是输入内容
QueryBuilders.functionScoreQuery(QueryBuilders.matchPhraseQuery("name", keywords), ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(1000)).scoreMode(FunctionScoreQuery.ScoreMode.SUM).setMinScore(10.0F);
通过下图可以看出，courseNo的类型已纠正过来了。
五、总结
至此，我们对courseNo的批量查询也就生效了。
本文通过一个查询需求，揭示出了text和keyword的显著差异，如果你也遇到查询不生效的问题，希望可以帮助到你。
es还有许多类型，除了基本类型外，还有Nested和Object，在相应的场景下使用它们，可以让你的代码变得更加优雅。
补充es查询语句
- 单个精确匹配
GET course_idx/_doc/_search
{"query" : {"term" : {"courseNo" : {"value" : "C00B5230920105650700A1","boost" : 1.0}}}
}
对应的jpa语句：
{"bool" : {"filter" : [{"term" : {"courseNo" : {"value" : "C00B5230920105650700A1","boost" : 1.0}}}],"adjust_pure_negative" : true,"boost" : 1.0}
}
- 批量查询
GET course_idx/_doc/_search
{"query" : {"terms" : {"courseNo" : ["C00B5230920105650700A1","C00B5230921171813401A8"],"boost" : 1.0}}
}
对应的jpa语句：
{"bool" : {"filter" : [{"terms" : {"courseNo" : ["C00B5230920105650700A1"],"boost" : 1.0}}],"adjust_pure_negative" : true,"boost" : 1.0}
}