一、初识ElasticSearch

• elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储、搜索、分析数据

• Lucene是一个Java语言的搜索引擎类库，是Apache公司的顶级项目。
• Lucene官方

1. Lucene优势：

2. 易扩展

3. 高性能(基于倒排索引)

• mysql和elasticsearch相关概念

• MySQL擅长：事务类的操作，可以确保数据的安全和一致性
• Elasticsearch擅长：海量数据的搜索、分析、计算

二、安装Elasticsearch

2.1 创建网络

• 因为我们还需要部署kibana容器，因此需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络：

docker network create es-net #创建网络

2.2 下载资源/加载镜像

ElasticSearch官网并且下载kibana依赖包
或者
采用镜像tar包

docker load -i tar包

2.3 运行

• 运行docker命令，部署单点es

docker run -d \
	--name es \
    -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \
    -e "discovery.type=single-node" \
    -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \
    -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
    --privileged \
    --network es-net \
    -p 9200:9200 \
    -p 9300:9300 \
elasticsearch:7.12.1

• -e "cluster.name=es-docker-cluster"：设置集群名称
• -e "http.host=0.0.0.0"：监听的地址，可以外网访问
• -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"：内存大小
• -e "discovery.type=single-node"：非集群模式
• -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data：挂载逻辑卷，绑定es的数据目录
• -v es-logs:/usr/share/elasticsearch/logs：挂载逻辑卷，绑定es的日志目录
• -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins：挂载逻辑卷，绑定es的插件目录
• --privileged：授予逻辑卷访问权
• --network es-net ：加入一个名为es-net的网络中
• -p 9200:9200：端口映射配置

在浏览器输入 ip:9200 即可看见一下消息说明 elasticsearch安装成功

2.4 部署kibana

• kibana可以给我们提供一个elasticsearch的可视化界面，便于我们学习。

2.4.1 部署

docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--network=es-net \
-p 5601:5601  \
kibana:7.12.1

• 部署完成后 浏览器访问 ip:5601
• --network es-net ：加入一个名为es-net的网络中，与elasticsearch在同一个网络中
• -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200"：设置elasticsearch的地址，因为kibana已经与elasticsearch在一个网络，因此可以用容器名直接访问elasticsearch
• -p 5601:5601：端口映射配置

2.5 安装IK分词器

• IK分词器下载
• 下载好后我们把IK分词器的资源放入到我们docker挂载的数据卷中
• 查看es的数据卷挂载目录

docker volume inspect es-plugins

• 显示结果

[
    {
        "CreatedAt": "2022-05-06T10:06:34+08:00",
        "Driver": "local",
        "Labels": null,
        "Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data",
        "Name": "es-plugins",
        "Options": null,
        "Scope": "local"
    }
]

• 把IK分词器的解压文件放入/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data中即可
• 重启es

docker restart es

2.5.1 IK分词器的两种模式

• ik_smart：最少切分
• ik_max_word：最细切分

2.5.2 IK分词器的扩展词词典

• 随着互联网的发展，“造词运动”也越发的频繁。出现了很多新的词语，在原有的词汇列表中并不存在。比如：“奥力给”，“绝绝子” 等。我们需要把一些新词扩展到IK分词器中
• 打开IK分词器config目录

• 在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：

• 在这个目录下新建一个 ext.dic，可以参考config目录下复制一个配置文件进行修改,然后输入新词保存即可。
• 重启elasticsearch

docker restart es

2.5.2 停用词词典

• 与扩展词词典一样、config目录下默认有stopword.dic文件打开后把我们想停用的词输入 保存即可。
• 重启elasticsearch

docker restart es

2.6 Mapping索引库操作

• 索引库类似于数据库中的建表操作

2.6.1 常见mapping属性

2.6.2 创建索引库

• ES中通过Restful请求操作索引库、文档。请求内容用DSL语句来表示。创建索引库和mapping的DSL语法如下：

PUT /索引库名称
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "字段名":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "字段名2":{
        "type": "keyword",
        "index": "false"
      },
      "字段名3":{
        "properties": {
          "子字段": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      },
      // ...略
    }
  }
}

2.6.3 查看、删除、更新索引库

• 查询索引库

PUT /索引库名

• 删除索引库

DELETE /索引库名

• 更新索引库

#更新索引库 只能添加新字段，不能修改已有字段
PUT /索引库名/_mapping
{
  "properties": {
    "新字段名":{
      "type": "integer"
    }
  }
}

2.7 文档操作

• 查看文档：GET /索引库名/_doc/文档id
• 添加文档

POST /索引库名/_doc/文档id
{
    "字段1": "值1",
    "字段2": "值2",
    "字段3": {
        "子属性1": "值3",
        "子属性2": "值4"
    },
    // ...
}

• 删除文档：DELETE /索引库名/_doc/文档id
• 更新文档
  1.全量修改，会删除旧文档，添加新文档

PUT /索引库名/_doc/文档id
{
    "字段1": "值1",
    "字段2": "值2",
    // ... 略
}

2.增量修改，修改指定字段值

POST /索引库名/_update/文档id
{
    "doc": {
         "字段名": "新的值",
    }
}

2.8 RestClient操作客户端

2.8.1 通过java代码实现对elasticsearch的操作

• pom依赖

引入es的RestHighLevelClient依赖：
<dependency>
  <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
</dependency>

• 创建测试类初始化客户端

@BeforeEach//先运行这个方法进行绑定客户端
    void setUp(){
        this.client=new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.36.129:9200")));
    }

2.8.2 RestClient索引库的增删查

• 公共部分

private RestHighLevelClient client;

• 创建索引库

//创建索引库
    @Test
    void t2() throws IOException {
        //1. 创建索引库对象
        CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("hotel");
        //2. 请求参数，HotelIndex.INDEX_MAPPING是创建索引库的字符串模板，内容是创建索引库的DSL语句
        request.source(HotelIndex.INDEX_MAPPING, XContentType.JSON);
        //3. 发送请求
        client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }

• 删除索引库

//删除索引库
    @Test
    void t3() throws IOException {
        //1.创建删除索引库请求对象
        DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("hotel");
        //发送删除请求
        client.indices().delete(request,RequestOptions.DEFAULT);
    }

• 查询索引库

//查询索引库是否存在
    @Test
    void t4() throws IOException {
        //1.创建查询索引库请求对象
        GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("hotel");
        //发送请求
        boolean exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(exists==true?"索引库已经存在":"索引库不存在");
    }

2.8.3 RestClient文档的增删改查

• 新增文档

//新增文档
    @Test
    void t5() throws IOException {
        Hotel data = hotelService.getById(61083L);
        HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(data);
        //1.准备Request对象
        IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString());
        //2.准备JSON文档（索引库中的数据）
        request.source(JSON.toJSONString(hotelDoc),XContentType.JSON);
        //3.发送请求
        client.index(request,RequestOptions.DEFAULT);
    }

• 删除文档

//删除文档
    @Test
    void t8() throws Exception{
        DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel","61083");
        client.delete(request,RequestOptions.DEFAULT);
    }

• ````修改文档```

//更新文档
    @Test
    void t7() throws Exception{
        //1.准备Request
        UpdateRequest request = new UpdateRequest("hotel","61083");
        //2.准备请求参数
        request.doc(
                //部分更新 key value的形式
                "price","666",
                "name","李四"
        );
        client.update(request,RequestOptions.DEFAULT);
    }

• 查询文档

//查询文档
    @Test
    void t6() throws IOException {
        //1.查询请求对象
        GetRequest request = new GetRequest("hotel","61083");
        //2.发送请求，得到文档响应数据
        GetResponse documentFields = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
        //3.拿到文档数据中的source
        String data = documentFields.getSourceAsString();
        //4.将source反序列化为对象
        HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(data, HotelDoc.class);
        System.out.println("文档数据===>"+hotelDoc);
    }

• 批量新增

//批量新增
    @Test
    void t9() throws Exception{
        BulkRequest request = new BulkRequest();
        List<Hotel> lists = hotelService.list();
        for (Hotel list : lists) {
            HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(list);
            request.add(new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString()).source(JSON.toJSONString(hotelDoc),XContentType.JSON));

        }
        client.bulk(request,RequestOptions.DEFAULT);
    }

2.9 DSL查询语法

• 查询所有：查询出所有数据，一般测试用。例如：match_all
• 全文检索（full text）查询：利用分词器对用户输入内容分词，然后去倒排索引库中匹配。例如：match_query 和 multi_match_query
• 精确查询：根据精确词条值查找数据，一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。例如：ids range term
• 地理（geo）查询：根据经纬度查询。例如：geo_distance 和 geo_bounding_box

2.9.1 DSL Query基本语法

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "查询类型": {
      "查询条件": "条件值"
    }
  }
}
例：
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

2.9.2 DSL全文检索查询

• 全文检索查询的一种，会对用户输入内容分词，然后去倒排索引库检索

GET /索引库/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "FIELD": "TEXT"
    }
  }
}
例：
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "all": "外滩五钻"
    }
  }
}

• 查询多个字段

GET /索引库/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "TEXT",
      "fields": ["FIELD1", " FIELD12"]
    }
  }
}

• match:根据一个字段查询
• multi_match:根据多个字段查询，参与查询字段越多，查询性能越差

2.9.3 DSL精确查询

• term精确查询

#精确查询
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "FIELD": {
        "value": "VALUE"
      }
    }
  }
}
例：
#精确查询
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "city": {
        "value": "上海"
      }
    }
  }
}

• range范围查询

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "FILED": {
        "gte": value,
        "lte": value
      }
    }
  }
}
例：
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 100,
        "lte": 200
      }
    }
  }
}

2.9.4 DSL地理位置查询

• 根据geo-distance位置范围查询

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "geo_distance":{
      # distance: 可以设定查询距离
      "distance":"2km",
      # location：当前地址位置，此字段必须是 geo_point类型
      "location":"31.21,121.5"
    }
  }
}

2.9.5 Function Score Query

• 当我们对第一次的搜索排序进行人工干预时，就需要用到Function Score 函数 可以自定义结果，让排序的结果变成我们想要的解构。 比如进行排名,一些酒店掏钱了，那么我们就可以通过Function Score进行加权算分 让我们想要的结果变成真
• 在原来查询的条件下进行加权算分

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      #第一次进行条件查询匹配
      "query": {"match": {
        "all": "外滩"
      }},
      #算分函数
      "functions": [
        {
          "filter": {
            "term": {
              "brand": "如家"
            }
          },
          #算分权重为 10
          "weight": 10
        }
      ]，
      #加权模式  boost_mode：乘法
      "boost_mode": "multiply"
    }
  }
}

2.9.6 Boolean Query

• 布尔查询是一个或多个查询子句的组合。子查询的组合方式有：

1. must：必须匹配每个子查询，类似“与”
2. should：选择性匹配子查询，类似“或”
3. must_not：必须不匹配，不参与算分，类似“非”
4. filter：必须匹配，不参与算分

• 演示
• 需求：搜索名字包含“如家”，价格不高于400，在坐标31.21,121.5周围10km范围内的酒店。

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
          "name": "如家"
          }
          
        }
      ],
      "must_not": [
        {
          "range": {
            "FIELD": {
              "lte": 500
            }
          }
        }
      ],
      "filter": [
        {
          "geo_distance": {
            "distance": "10km",
            "location": {
              "lat": 31.21,
              "lon": 121.5
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

2.10 搜索结果处理

2.10.1 排序 sort

• 语法

GET /索引库名称/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "FIELD": "desc"  // 排序字段和排序方式ASC、DESC
    }
  ]
}

2.10.2 分页 from size

• 语法

GET /索引库名称/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 从第几条数据开始查询, // 分页开始的位置，默认为0
  "size": 显示查询几条, // 期望获取的文档总数
  "sort": [
    {"按照哪个字段排序": "asc"}
  ]
}

2.10.3 高亮处理

• 语法：高亮处理，默认情况搜索字段必须与高亮字段保持一致

GET /索引库名称/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "FIELD": "TEXT"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": { // 指定要高亮的字段
      "FIELD": {
        "require_field_match":"false" #搜索字段与高亮字段匹配为false
        "pre_tags": "<em>",  // 用来标记高亮字段的前置标签
        "post_tags": "</em>" // 用来标记高亮字段的后置标签
      }
    }
  }
}

2.10 RestClient 查询文档

2.10.1 快速入门查询文档

@Test
    void t1() throws IOException {
        //1.创建搜索请求对象
        SearchRequest request = new SearchRequest("索引库名称");
        //2.准备DSL参数
        request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery()).from(0).size(10);
        //3.发送请求 得到数据集合
        SearchResponse search = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        //4.解析响应数据
        SearchHits hits = search.getHits();
        //拿到数据集合中Hits数据的条数
        long value = hits.getTotalHits().value;
        //拿到数据集合
        SearchHit[] hits1 = hits.getHits();
        //5.遍历数据
        for (SearchHit hit : hits1) {
            System.out.println(hit.getSourceAsString());
        }
    }

2.10.2 全文检索 单字段查询

@Test
    void t2() throws IOException {
        //1.创建搜索请求对象
        SearchRequest request = new SearchRequest("索引库名");
        //2.准备DSL参数
        request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("字段","值")).from(0).size(10);
        //3.发送请求 得到数据集合
        SearchResponse search = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        //4.解析响应数据
        SearchHits hits = search.getHits();
        //拿到数据集合中Hits数据的条数
        long value = hits.getTotalHits().value;
        //拿到数据集合
        SearchHit[] hits1 = hits.getHits();
        //5.遍历数据
        for (SearchHit hit : hits1) {
            System.out.println(hit.getSourceAsString());
        }
    }

2.10.3 全文检索 多字段查询

@Test
    void t3() throws IOException {
        //1.创建搜索请求对象
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        //2.准备DSL参数
        request.source().query(QueryBuilders.multiMatchQuery("查询的值","查询字段","查询字段",...)).from(0).size(10);
        //3.发送请求 得到数据集合
        SearchResponse search = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        //4.解析响应数据
        SearchHits hits = search.getHits();
        //拿到数据集合中Hits数据的条数
        long value = hits.getTotalHits().value;
        //拿到数据集合
        SearchHit[] hits1 = hits.getHits();
        //5.遍历数据
        for (SearchHit hit : hits1) {
            System.out.println(hit.getSourceAsString());
        }
    }

2.10.4 bool多条件查询

@Test
    void t4() throws IOException {
        //1.创建搜索请求对象
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        //2.准备DSL参数
        BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = new BoolQueryBuilder();
        //精确查询
        boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.termQuery("字段名","查询的值"));
        //范围查询
        boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").lte(300));
        request.source().query(boolQueryBuilder);
        //3.发送请求 得到数据集合
        SearchResponse search = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        //4.解析响应数据
        SearchHits hits = search.getHits();
        //拿到数据集合中Hits数据的条数
        long value = hits.getTotalHits().value;
        //拿到数据集合
        SearchHit[] hits1 = hits.getHits();
        //5.遍历数据
        for (SearchHit hit : hits1) {
            System.out.println(hit.getSourceAsString());
        }
    }

2.10.5 排序

@Test
    void t5() throws Exception{
        //1.创建搜索请求对象
        SearchRequest request = new SearchRequest("索引库名");
        //2.准备DSL参数
        request.source().sort("price", SortOrder.ASC).from(0).size(5);
        //3.发送请求 得到数据集合
        SearchResponse search = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        handleResponse(search);
    }

2.10.6 高亮处理

@Test
    void t6()throws Exception{
        //1.创建搜索请求对象
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("hotel");
        //2.准备DSL参数
        searchRequest.source().query(QueryBuilders.matchQuery("查询字段","value值"));
        searchRequest.source().highlighter(new HighlightBuilder().field("高亮的字段").requireFieldMatch(false));
        //3.发送请求 得到数据集合
        SearchResponse search = client.search(searchRequest,RequestOptions.DEFAULT);
        //4.解析响应数据
        SearchHits hits = search.getHits();
        //拿到数据集合中Hits数据的条数
        long value = hits.getTotalHits().value;
        //拿到数据集合
        SearchHit[] hits1 = hits.getHits();
        //5.遍历数据
        for (SearchHit hit : hits1) {
            //拿到高亮字段
            Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
            if (!CollectionUtils.isEmpty(highlightFields)) {
                //拿到高亮字段的key
                HighlightField name = highlightFields.get("name");
                if(name!=null){
                    String highlightName = name.getFragments()[0].string();
                    System.out.println(highlightName);
                }
            }
        }
    }

三、数据聚合

1. 聚合(aggregations)：可以实现对文档数据的统计、分析、运算。聚合常见的有三类：

2. Bucket：对文档数据分组，并统计每组数量

3. Metric：对文档数据做计算，例如avg

4. Pipeline：基于其它聚合结果再做聚合

5. 聚合(aggregations)：的字段类型必须是

6. keyword

7. 数值

8. 布尔

9. 日期

10. 聚合(aggregations)聚合三要素：聚合名称、聚合类型、聚合字段

3.1 DSL实现Bucket聚合

GET /索引库名/_search
{
  "size": 0,  // 设置size为0，结果中不包含文档，只包含聚合结果
  "aggs(固定名称)": { // 定义聚合
    "brandAgg(自定义聚合名称)": { //给聚合起个名字
      "terms": { // 聚合的类型，按照品牌值聚合，所以选择term
        "field": "参与聚合的字段名", // 参与聚合的字段
        "order": {
          "排序字段": "asc" // 按照升序排列
        },
        "size": 20 // 希望获取的聚合结果数量
      }
    }
  }
}

3.2 Bucket聚合-限定聚合范围

GET /索引库名/_search
{
  #先进行查询，然后再将查询后的数据进行聚合
  "query": {
    "match": {
      "name": "酒店"
    }
  }, 
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "size": 20
      }
    }
  }
}

3.3 DSL实现Metric聚合

• 可以获取min、max、avg等值

GET /索引库名/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg(自定义聚合名)": { 
      "terms(添加聚合类型)": { 
        "field": "字段", 
        "size": 20
      },
      "aggs": { // 是上面聚合的子聚合，也就是分组后对每组分别计算
        "score_stats": { // 聚合名称
          "stats": { // 聚合类型，这里stats可以计算min、max、avg等
            "field": "score" // 聚合字段，这里是score
          }
        }
      }
    }
  }
}

3.4 RstClient实现聚合

@Test
    void t7()throws Exception{
        //1.准备搜索请求对象
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        //2.准备DSL
        request.source().size(0);
        request.source().aggregation(AggregationBuilders
                //准备聚合：值为自定义聚合名称
                .terms("brandAgg")
                //聚合的字段
                .field("brand")
                //展示几条
                .size(10));
        //3.发出请求得到解析对象
        SearchResponse search = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        //4.拿到聚合对象
        Aggregations aggregations = search.getAggregations();
        //5.通过聚合对象.get(自定义聚合名称) 拿到具体的聚合类型的结果 对象
        Terms brandAgg = aggregations.get("brandAgg");
        //6.拿到桶Buckets
        List<? extends Terms.Bucket> buckets = brandAgg.getBuckets();
        //7.遍历每一条数据
        for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
            String key = bucket.getKeyAsString();
            System.out.println(key);
        }
    }

四、安装拼音分词器

1. 拼音分词器下载地址

2. 下载与elasticsearch对应版本的拼音分词器包

3. 解压拼音分词器.zip

4. 将拼音分词器解压后的文件夹放入elasticsearch数据卷相对应的es-plugin文件夹下

5. docker insepect es 查看es的数据卷目录

6. 重启 es

7. 自定义分词器中过滤器的参数文档：参数文档

PUT /test
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": { // 自定义分词器
        "my_analyzer(自定义分词器名称)": {  // 分词器名称
          "tokenizer": "ik_max_word",
          "filter": "py" #对应下面的过滤器名称
        }
      },
      "filter": { // 自定义tokenizer filter
        "py": { // 过滤器名称
          "type": "pinyin", // 过滤器类型，这里是pinyin
		  "keep_full_pinyin": false,
          "keep_joined_full_pinyin": true,
          "keep_original": true,
          "limit_first_letter_length": 16,
          "remove_duplicated_term": true,
          "none_chinese_pinyin_tokenize": false
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "name":{
        "type": "text",
        "analyzer": "my_analyzer", #当我插入文档数据时,会根据自定义分词规则进行过滤
        "search_analyzer": "ik_smart" #搜索时使用ik分词器 可以避免搜到同音字
      }
    }
  }
}

4.1 自动补全

1. elasticsearch提供了Completion Suggester查询来实现自动补全功能。这个查询会匹配以用户输入内容开头的词条并返回。为了提高补全查询的效率，对于文档中字段的类型有一些约束：

2. 参与补全查询的字段必须是completion类型。

3. 字段的内容一般是用来补全的多个词条形成的数组。

4. 创建语法：

// 创建索引库
PUT test
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type": "completion"
      }
    }
  }
}
// 示例数据
POST test/_doc
{
  "title": ["Sony","switch","LOL", "WH-1000XM3"]
}
POST test/_doc
{
  "title": ["switch", "WH-1000XM4"]
}

• 查询语法：

// 自动补全查询
GET /test2/_search
{
  "suggest": {
    "title_suggest": {
      "text": "s", // 关键字
      "completion": {
        "field": "title", // 补全查询的字段
        "skip_duplicates": true, // 跳过重复的
        "size": 10 // 获取前10条结果
      }
    }
  }
}

4.2 RestClient实现自动补全

@Test
    void t8()throws Exception{
        //1.准备搜索请求对象
        SearchRequest request = new SearchRequest("test2");
        //2.准备DSL语句
        request.source().suggest(new SuggestBuilder().addSuggestion(
                // 自定义suggestion名称
                "mySuggest",
                //补全功能搜索的字段
                SuggestBuilders.completionSuggestion("title")
                        //跳过重复的数据
                        .skipDuplicates(true)
                        //根据前缀来搜索补全的值，这里的值将来会通过前端传过来
                        .prefix("s")
                        //显示几条数据
                        .size(10)));
        //3.发送请求得到数据结果
        SearchResponse search = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        //4.拿到suggest所有数据
        Suggest suggest = search.getSuggest();
        //4.1 拿到真正的suggestion补全数据的json串儿
        Suggest.Suggestion<? extends Suggest.Suggestion.Entry<? extends Suggest.Suggestion.Entry.Option>> mySuggest = suggest.getSuggestion("mySuggest");
        //5.遍历补全数据json串儿
        for (Suggest.Suggestion.Entry<? extends Suggest.Suggestion.Entry.Option> options : mySuggest) {
            //拿到自动补全数据
            String data = options.getText().string();
            System.out.println(data);
        }
        System.out.println(search);
    }

总结

提示：学习视频来自B站