查询
一、客户端选型
简单场景：Spring Data Elasticsearch，分为：ElasticsearchRepository、RestHighLevelClient、ElasticsearchOperations。
- ElasticsearchRepository：接口，通过方法名自动生成查询，零手写 DSL 就能完成 CRUD、基础分页、关键词检索，开发效率拉满。
- RestHighLevelClient：遗留系统维护（Spring Boot 2.x + ES 7.x）；Spring Boot 3 要求构建和运行环境都是 JDK 17+。
- ElasticsearchOperations：要求 Spring Boot 3，SDE 标准做法，平衡了易用性和性能，支持对象映射。
复杂场景：Elasticsearch Java API Client，原生 ElasticsearchClient。直接注入 Spring 自动装配好的原生 ElasticsearchClient，可以直接调用 ES 所有原生 API，支持自定义复杂聚合、脚本排序、BulkIngester 高性能批量写入等高级操作，没有封装层的能力阉割，性能和直接调用原生客户端完全一致。
二、查询语法
1. 查询关键词所在上下文（query-bool 下）
- must下：
match、match_phrase、multi_match - filter下：
term、terms、range、exists - should下：同
must - must_not下：同
filter
2. 各子句语义
- must：必须匹配，会打分（AND + Score）。
- filter：必须匹配，不打分（AND + No Score + Cachable）。
- should：可选匹配，加分项（OR + Score）。
- must_not：必须不匹配，不打分（NOT + No Score + Cachable）。
- bool：逻辑容器，组合以上。
3. 形象化理解
- must & should：“会打分的裁判”。它们根据查询词在文档中的匹配程度（如出现频率、字段权重等）给出一个相关性分数（
_score），最终文档按此分数排序。 - filter & must_not：“不记分的筛选器”。它们只做"是/否"的二元判断（匹配/不匹配），不产生任何分数。ES 会自动缓存这些查询结果，因此速度更快，适合频繁执行的过滤条件。
- must & filter：像漏斗，不断缩小结果集。
- should：像加分项，不改变结果集，但改变排序。
- must_not：像筛子，从结果中剔除特定文档。
4. 完整示例
GET /products/_search { "query": { "bool": { // 1. 全文搜索部分：参与评分，决定排序 "must": [ { "multi_match": { "query": "华为 智能手机 5G", "fields": [ "name^3", // 名称字段权重为3 "description^2", // 描述字段权重为2 "tags" // 标签字段权重为1 ], "type": "best_fields" // 取最高分字段的分数 } } ], // 2. 精确过滤部分：不参与评分，可缓存，性能高 "filter": [ { "term": { "status": "active" } }, // 只显示在售商品 { "range": { "price": { "gte": 1000, "lte": 5000 } } }, // 价格范围 { "terms": { "brand": ["huawei", "honor"] } } // 品牌是华为或荣耀 ], // 3. 排除部分：不参与评分，可缓存 "must_not": [ { "term": { "category": "refurbished" } }, // 排除翻新机 { "term": { "seller_rating": "low" } } // 排除低评级卖家 ], // 4. 可选加权部分：参与评分，提升特定商品的排名 "should": [ { "term": { "is_premium": true } }, // 优先展示高级商品 { "term": { "is_free_shipping": true } }, // 优先展示包邮商品 { "range": { "sales_count": { "gte": 1000 } } } // 优先展示销量高的商品 ], // 5. 控制should匹配数量：即使没有匹配任何should子句，文档也能被返回 "minimum_should_match": 0 } }, "sort": [ { "_score": { "order": "desc" } }, // 首先按相关度评分排序 { "sales_count": { "order": "desc" } } // 评分相同时，按销量降序 ], "from": 0, "size": 10 }三、聚合
1. 聚合模板
"aggs": { "聚合名称": { "聚合类型": { "聚合参数": {} } } }- 聚合名称：自定义
- 聚合类型：
terms - 聚合参数：
field: "xxx.keyword"
2. 例子
GET /bank/_search { "size": 0, "aggs": { "group_by_state": { "terms": { "field": "state.keyword" } } } }