引言
业务系统接入Elasticsearch搜索服务后，开始了写查询接口的任务，本篇博客将总结Java操作Elasticsearch一些基本查询的实现。
基础代码
构建查询条件，对应Elasticsearch其实就是构建SearchRequest对象，指定索引库Name，指定索引库Type，创建SearchSourceBuilder对象，根据需求创建QueryBuilder对象，下面是创建和使用构建对象的基础代码：
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
searchRequest.indices("indexName");
searchRequest.types("indexType");
SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();
BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = new BoolQueryBuilder();
builder.query(boolQueryBuilder);
searchRequest.source(builder);构造查询条件代码
1. termQuery：精确查询（不分词）
//termQuery 精确匹配，参数（Es中对应字段的keyword，匹配的值）
boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.termQuery("gradeName.keyword", dto.getGradeName()));使用termQuery要注意的是，Elasticsearch5之后，取消了string类型，将原来的string类型拆分为text和keyword两种类型，他们的区别在于text会对字段进行分词处理，而keyword则不会。下面通过例子来看一下两者的区别：
使用’gradeName.keyword’字段查询，查询条件“六年级”，查询结果如下：
如果在Elasticsearch5之后，查询条件年级传入"六年级"，使用’gradeName’字段查询，是查询不到结果的：
//termQuery 精确匹配，参数（Es中的字段key，匹配的值）
boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.termQuery("gradeName", dto.getGradeName()));
原因是在查询中，如果使用’gradeName’查询，是将gradeName作为text类型查询，而使用’gradeName.keyword’，则是将其作为keyword类型查询，前者会对查询内容做分词处理之后再匹配，而后者则是直接精确匹配。
当我们没有对索引字段预先指定mapping，Elasticsearch会进行动态映射，如传入价格字段的值为12，会映射为long类型；对传入ip字段的值为’192.168.0.12’，会映射为ip类型。对于普通字符串，elasticsearch将其映射为text类型，为了保证对这些字段做精确查询和聚合的能力，又同时做了keyword类型的映射，作为该字段的fields属性写到_mapping中。
Elasticsearch的termQuery做的是精确查询而不是分词查询，因此对text类型的字段做term查询则是查不到结果的（除非字段本身经过分词器处理后不变，未被转换或分词）。此时，必须使用gradeName.keyword来对gradeName字段以keyword类型进行精确匹配。
2. matchQuery：匹配查询（分词）
boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.matchQuery("gradeName", dto.getGradeName()));match query搜索的时候，首先会解析查询字符串，进行分词，然后查询，所以假如我搜索的条件输入的是"六年级"，则会把各个年级（一年级至九年级）的数据都查询出来，因为其中都包含’年级’，结果如下：
而上面提到的term query，输入的查询内容是什么，就会按照什么去查询，并不会解析查询内容，对它分词。
3. queryString：精确查询
QueryStringQueryBuilder queryStringQueryBuilder = new QueryStringQueryBuilder(dto.getGradeName()).field("gradeName").defaultOperator(Operator.AND);
boolQueryBuilder.must(queryStringQueryBuilder);这里使用QueryStringQueryBuilder构造查询条件，并没有用keyword类型字段’gradeName.keyword’，也可以查询到结果，并且使用defaultOperator拼接操作条件AND或者OR即可。
4. wildcardQuery：模糊查询
//wildcardQuery 模糊匹配，参数（Es中的字段key，匹配的值）
boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.wildcardQuery("phone.keyword", String.format("*%s*", dto.getPhone())));5. rangeQuery：范围查询
//范围查询（小学阶段：大于等于1，小于等于6）
boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("gradeCode").from(1, true).to(6, true));from和to的第二个参数表明是否包含上限值或下限值。
6. Condition 1 OR Condition 2 的实现
BoolQueryBuilder fuzzyQueryBuilder = new BoolQueryBuilder();
fuzzyQueryBuilder.should(QueryBuilders.wildcardQuery("nickName.keyword", String.format("*%s*", dto.getFuzzyCondition())))
.should(QueryBuilders.wildcardQuery("phone.keyword", String.format("*%s*", dto.getFuzzyCondition())))这里的should相当于OR，多个字段之间用should拼接，可实现多个字段模糊查询。
7. (Condition 1 OR Condition 2) AND Condition3 的实现
//构造条件3使用
BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = new BoolQueryBuilder();
//构造条件1和条件2使用
BoolQueryBuilder fuzzyQueryBuilder = new BoolQueryBuilder();
//手机号或昵称
if (StringUtils.isNotBlank(dto.getFuzzyCondition())) {
//must相当于and，拼接条件，should相当于or，多个字段模糊查询条件拼接
boolQueryBuilder.must(fuzzyQueryBuilder.should(QueryBuilders.wildcardQuery("nickName.keyword", String.format("*%s*", dto.getFuzzyCondition())))
.should(QueryBuilders.wildcardQuery("phone.keyword", String.format("*%s*", dto.getFuzzyCondition()))));
}
//学员类型：付费/未付费
if (dto.getType() != null) {
boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.termQuery("type", dto.getType()));
}这里我们需要构建两个QueryBuilder，在QueryBuilder之间，使用must进行拼接，相当于AND条件。
总结
以上总结的都属于一些基本的查询，能满足目前业务系统的需求，以后遇到高级查询再单独进行总结。
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