java中Query方法怎么排序 query在java中

 1、Query查询器

    查询器（query）倾向于更准确的查找，根据elasticsearch内部分析相关度得到与搜索内容匹配度更高的内容，因此速度较慢。

    elasticsearch有着默认分词器。term是代表完全匹配，即不进行分词器分析，文档中必须包含整个搜索的词汇。使用term要确定的是这个字段是否“被分析”(analyzed)，默认的字符串是被分析的。
    例如存入“日志”，分词器默认把中文分割存储，存为“日”“志”，当查询“日志”时发现查不到；或者存入"error log"，因其中有空格，所以其实存入es的数据为"error""log"，当查询"error log"时会发现查不到。这是因为默认"index":"analyzed"，即默认对该字段进行分析，可设置"index":"not_analyzed"即不对该字段进行分词。

    match是查询的字符串也是要被分析的，如果存入字符串是被分析的，如果想被查到，就必须要用matchquery。
    构造Query查询器实例：

QueryBuilder qb = termQuery("_type", "log");
SearchResponse response = transportClient.prepareSearch("test_tx")
                .setQuery(qb)
                .setFrom(0).setSize(60).setExplain(true)
                .execute()
                .actionGet();

    prepareSearch(String str)，str为index即索引名，如若prepareSearch()即为查询整个集群。

    多条件查询Query查询：

QueryBuilder qb = boolQuery()
                .must(termQuery("type", "typeValue"))   
                .mustNot(termsQuery("logrank",logrank)).
                .should(termsQuery("logsource",logsource));

    must、mustNot、should分别代表and、not、or逻辑。

    构造好Query传到elasticsearch里进行查询：

SearchResponse response = client.prepareSearch()   
        .setQuery(query)   
        .setFrom(0).setSize(60).setExplain(true)   
        .execute()   
        .actionGet();

2、Filter过滤器

    过滤器（filter）通常用于过滤文档的范围，比如某个字段是否属于某个类型，或者是属于哪个时间区间。filter是不计算相关性的，同时可以cache。因此，filter速度要快于query。

FilterBuilders.andFilter(  
                FilterBuilders.rangeFilter("age").from(1).to(100),  
                FilterBuilders.prefixFilter("name", "Jack")  
        );

同样，多条件查询也可以用boolFilter()：

FilterBuilders.boolFilter()  
                .must(FilterBuilders.termFilter("name", "Jack"))  
                .mustNot(FilterBuilders.rangeFilter("age").from(10).to(30))  
                .should(FilterBuilders.termFilter("home", "hometown"));  
    }

    构造好Filter 传到elasticsearch里进行过滤：

SearchResponse response = client.prepareSearch()  
        .setFilter(filterBuilder)  
        .execute().actionGet();

3、Count

    count API允许轻松地执行一个查询，获得匹配的数量,可以跨越一个或多个index ，一个或多个type。

QueryBuilder qb = boolQuery()
                .must(termQuery("logRank", logRank));

        CountResponse response = client.prepareCount("test_tx") // 索引
                .setQuery(qb) //类型
                .execute().actionGet();

4、Aggregations聚合

4.1 DateHistogram日期聚合

    date histogram为Bucket(桶)聚合中的常用聚合。

    其中，interval字段支持多种关键字：`year`, `quarter`, `month`, `week`, `day`, `hour`, `minute`, `second`，

    返回的结果可以通过设置format进行格式化。

DateHistogramBuilder dateAgg = AggregationBuilders.dateHistogram("dateAgg");//取名字
        dateAgg.field("time");     //设置聚合字段
        dateAgg.interval(DateHistogram.Interval.YEAR);
        //dateAgg.interval(DateHistogram.Interval.QUARTER);
        //dateAgg.interval(DateHistogram.Interval.MONTH);
        //dateAgg.interval(DateHistogram.Interval.weeks(2));
        //dateAgg.interval(DateHistogram.Interval.days(1));
        //dateAgg.interval(DateHistogram.Interval.hours(2));
        //dateAgg.interval(DateHistogram.Interval.minutes(5));
        //dateAgg.interval(DateHistogram.Interval.seconds(10));
        dateAgg .format("yyyy-MM-dd")       //设置聚合日期格式
                .minDocCount(0)              //设置聚合后最小值，防止聚合数为0时得到的结果没有该项
                .extendedBounds(beginDate, endDate);    //强制设置时间范围

    然后在elasticsearch中开始聚合：

SearchResponse response = client.prepareSearch()
                .addAggregation("dateAgg")
                .execute().actionGet();
        Map<String, Long> logNumByDay = new HashMap<String, Long>();
        DateHistogram aggByDay = response.getAggregations().get("dateAgg");  //得到聚合后的桶
        for(DateHistogram.Bucket logByDay : aggByDay.getBuckets())           //遍历桶
        {
            logNumByDay.put(logByDay.getKey(),logByDay.getDocCount());       //对每个桶取信息构造键值对
        }

4.2 terms聚合

public Map<String, Long> getTypesAggNum(String type, List<String> logRank, Date beginDate, Date endDate) {
        TermsBuilder typeAgg = AggregationBuilders
                .terms("typeAgg")    //取名字
                .field(type);       //聚合属性

        SearchResponse response = client.prepareSearch("testindex")
                .setQuery(boolQuery()
                        .must(termsQuery("logRank", logRank))
                        .must(rangeQuery("time").from(beginDate).to(endDate))
                )
                .addAggregation(typeAgg)
                .execute().actionGet();

        Map<String, Long> logNumByAgg = new LinkedHashMap<>();
        Terms aggByType = response.getAggregations().get("typeAgg");   //取结果
        for(Bucket logByType : aggByType.getBuckets())
        {
            logNumByAgg.put(logByType.getKey(),logByType.getDocCount());
        }
        return logNumByAgg;
    }

上述代码为以“logRank”属性取值为logRank链表内元素并且时间范围在beginDate与endDate之间条件进行查询后，根据type进行聚合，聚合后的结果为terms类型，terms聚合为根据属性所有取值进行聚合。