根据term，match等查询方式去删除大量的文档

Ps：如果你需要删除的内容，是index下的大部分数据，推荐创建一个全新的index，将保留的文档内容，添加到全新的索引

# delete-by-query
POST /sms-logs-index/sms-logs-type/_delete_by_query
{
  "query": {
    "range": {
      "fee": {
        "lt": 4
      }
    }
  }
}

 

// Java代码实现
@Test
public void deleteByQuery() throws IOException {
    //1. 创建DeleteByQueryRequest
    DeleteByQueryRequest request = new DeleteByQueryRequest(index);
    request.types(type);

    //2. 指定检索的条件    和SearchRequest指定Query的方式不一样
    request.setQuery(QueryBuilders.rangeQuery("fee").lt(4));

    //3. 执行删除
    BulkByScrollResponse resp = client.deleteByQuery(request, RequestOptions.DEFAULT);

    //4. 输出返回结果
    System.out.println(resp.toString());

}

复合查询

bool查询

复合过滤器，将你的多个查询条件，以一定的逻辑组合在一起。

• must： 所有的条件，用must组合在一起，表示And的意思

• must_not：将must_not中的条件，全部都不能匹配，标识Not的意思

• should：所有的条件，用should组合在一起，表示Or的意思

# 查询省份为武汉或者北京
# 运营商不是联通
# smsContent中包含中国和平安
# bool查询
POST /sms-logs-index/sms-logs-type/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "term": {
            "province": {
              "value": "北京"
            }
          }
        },
        {
          "term": {
            "province": {
              "value": "武汉"
            }
          }
        }
      ],
      "must_not": [
        {
          "term": {
            "operatorId": {
              "value": "2"
            }
          }
        }
      ],
      "must": [
        {
          "match": {
            "smsContent": "中国"
          }
        },
        {
          "match": {
            "smsContent": "平安"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

 

// Java代码实现Bool查询
@Test
public void BoolQuery() throws IOException {
    //1. 创建SearchRequest
    SearchRequest request = new SearchRequest(index);
    request.types(type);

    //2. 指定查询条件
    SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();
    BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
    // # 查询省份为武汉或者北京
    boolQuery.should(QueryBuilders.termQuery("province","武汉"));
    boolQuery.should(QueryBuilders.termQuery("province","北京"));
    // # 运营商不是联通
    boolQuery.mustNot(QueryBuilders.termQuery("operatorId",2));
    // # smsContent中包含中国和平安
    boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("smsContent","中国"));
    boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("smsContent","平安"));

    builder.query(boolQuery);
    request.source(builder);

    //3. 执行查询
    SearchResponse resp = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);

    //4. 输出结果
    for (SearchHit hit : resp.getHits().getHits()) {
        System.out.println(hit.getSourceAsMap());
    }
}

boosting查询

boosting查询可以帮助我们去影响查询后的score。

• positive：只有匹配上positive的查询的内容，才会被放到返回的结果集中。

• negative：如果匹配上和positive并且也匹配上了negative，就可以降低这样的文档score。

• negative_boost：指定系数，必须小于1.0

关于查询时，分数是如何计算的：

• 搜索的关键字在文档中出现的频次越高，分数就越高

• 指定的文档内容越短，分数就越高

• 我们在搜索时，指定的关键字也会被分词，这个被分词的内容，被分词库匹配的个数越多，分数越高

 原本10分，negative了，就成了3分

 

# boosting查询  收货安装
POST /sms-logs-index/sms-logs-type/_search
{
  "query": {
    "boosting": {
      "positive": {
        "match": {
          "smsContent": "收货安装"
        }
      },
      "negative": {
        "match": {
          "smsContent": "王五"
        }
      },
      "negative_boost": 0.5
    }
  }
}

// Java实现Boosting查询
@Test
public void BoostingQuery() throws IOException {
    //1. 创建SearchRequest
    SearchRequest request = new SearchRequest(index);
    request.types(type);

    //2. 指定查询条件
    SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();
    BoostingQueryBuilder boostingQuery = QueryBuilders.boostingQuery(
            QueryBuilders.matchQuery("smsContent", "收货安装"),
            QueryBuilders.matchQuery("smsContent", "王五")
    ).negativeBoost(0.5f);

    builder.query(boostingQuery);
    request.source(builder);

    //3. 执行查询
    SearchResponse resp = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);

    //4. 输出结果
    for (SearchHit hit : resp.getHits().getHits()) {
        System.out.println(hit.getSourceAsMap());
    }
}