ES的模糊查询，在多个索引或者单个索引，全局查询_searchrequest.indices多个索引

ES的模糊查询（ES查询），在多个索引或者单个索引，全局查询

官方的简单查询如下图：
可以在 new SearchRequest ()里的()中加入索引，就会根据下图的代码查询索引下所有数据。

或者可以指定多个索引进行查询：
因为FieldCapabilitiesRequest继承的是SearchRequest,所以只需要直接像FieldCapabilitiesRequest一样把fields()和indices()添加到SearchRequest后面就行了。 可以指定多个field和index 。

查询某个索引下的所有数据：
在第一张图上的 searchSourceBuilder.query （）中添加参数如下两个：
// 我用的7.7es会自动中文分词
QueryBuilders.multiMatchQuery("我是老八")；
//我用的7.7es会自动中文分词
// new MultiMatchQueryBuilder("我是宋三")也行
new MultiMatchQueryBuilder("我是宋三","user","message")；
我自己的测试代码如下：（下面的可以不看，我自己存下来的方便自己查看） 
package com.rg1b;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequest;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkResponse;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient;
import org.elasticsearch.common.settings.Settings;
import org.elasticsearch.common.transport.TransportAddress;
import org.elasticsearch.common.unit.TimeValue;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import org.elasticsearch.index.query.MatchQueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.MultiMatchQueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.highlight.HighlightField;
import java.net.InetAddress;
import java.sql.*;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import static org.elasticsearch.common.xcontent.XContentFactory.jsonBuilder;
public class Ceshi {
    public static void createAndupdate(String[] args) throws  Exception{
        String sql = "select * from BLOG_USER LIMIT 100 ";
        String driver = "com.mysql.cj.jdbc.Driver";
        String url = "jdbc:mysql://ip:3306/数据库?serverTimezone=UTC&autoReconnect=true";
        String user = "账号";
        String pwd = "密码";
        Class.forName(driver);
        Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, pwd);
        Statement statement = conn.createStatement();
        ResultSet rs = statement.executeQuery(sql);
        String username = "";
        String password = "";
        String Uname = "";
        String ID = "";
        String phone = "";
        String mailbox = "";
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(
                        new HttpHost("localhost", 9200, "http")
        Map<String, String> jsonMap = new HashMap<>();
        //批量处理类
        BulkRequest bulkrequest = new BulkRequest();
        //批量从mysql中引到ES
        while(rs.next()){
            username = rs.getString("username");
            password = rs.getString("password");
            Uname = rs.getString("Uname");
            ID = rs.getString("ID");
            phone = rs.getString("phone");
            mailbox = rs.getString("mailbox");
            jsonMap.put("username", username);
            jsonMap.put("password", password);
            jsonMap.put("Uname", Uname);
            jsonMap.put("ID", ID);
            jsonMap.put("phone",phone);
            jsonMap.put("mailbox", mailbox);
            IndexRequest request = new IndexRequest("blog_user")
                    .id(ID).source(jsonMap);
            bulkrequest.add(request);
        BulkResponse bulkResponse = client.bulk(bulkrequest, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(bulkResponse.toString());
    public static void select(String[] args) throws  Exception{
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(
                        new HttpHost("localhost", 9200, "http")
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
        searchRequest.indices("posts");
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
//        String[] includeFields = new String[] {"user"};
//        String[] excludeFields = new String[] {""};
//        searchSourceBuilder.fetchSource(includeFields, excludeFields);
//        searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.multiMatchQuery("我是老八"));
        searchSourceBuilder.query(new MultiMatchQueryBuilder("我是张三","user","message"));
        searchRequest.source(searchSourceBuilder);
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        SearchHits hits = searchResponse.getHits();
        SearchHit[] searchHits = hits.getHits();
        for (SearchHit hit : searchHits) {
            // do something with the SearchHit
            System.out.println(hit.getSourceAsString());
	//最简单的添加索引数据
    public static void zz(String[] args) throws Exception{
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(
                        new HttpHost("localhost", 9200, "http")
        Map<String, Object> jsonMap = new HashMap<>();
        jsonMap.put("user", "bababa");
        jsonMap.put("postDate", new Date());
        jsonMap.put("message", "张三");
        IndexRequest request = new IndexRequest("posts")
                .id("1").source(jsonMap);
        IndexResponse indexResponse = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(indexResponse.toString());
    public static void main(String[] args) throws  Exception{
        select(null);
                    ES的模糊查询（ES查询），在多个索引或者单个索引，全局查询官方的简单查询如下图：可以在new SearchRequest()里的()中加入索引，就会根据下图的代码查询索引下所有数据。或者可以指定多个索引进行查询：因为FieldCapabilitiesRequest继承的是SearchRequest,所以只需要直接像FieldCapabilitiesRequest一样把fields()和indices()添加到SearchRequest后面就行了。可以指定多个field和index。查询某个索
				作为一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎，一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene基础上的搜索引擎。Elasticsearch 可以用于：分布式实时文件存储，并将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索；实时分析的分布式搜索引擎；可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。
Elasticsearch的文件存储
  Elasticsearch是面向文档型数据库，一条数据在这里就是一个文档，用JSON作为文档序列化的格式，比如下面这条用户数据：
    name :     XiaoMing,
    sex :      Male,
				一、基础操作
1、创建索引
elasticsearch不像关系型数据库需要先建表，指定具体的字段才能存入数据。我们可以直接向elasticsearch中插入数据，只要需要指定index(索引)和type(类型)就行了
格式如下：
PUT /index/type/id
“field1”:“value1”,
“field2”:“value2”
这是在没有预先创建索引的情况下，使用PUT...
				Elasticsearch部署
1. 选择合理的硬件配置：尽可能使用 SSD
Elasticsearch 最大的瓶颈往往是磁盘读写性能，尤其是随机读取性能。使用SSD（PCI-E接口SSD
卡/SATA接口SSD盘）通常比机械硬盘（SATA盘/SAS盘）查询速度快5~10倍，写入性能提升不明显。
对于文档检索类查询性能要求较高的场景，建议考虑 SSD 作为存储，同时按照 1:10 的比例配置内存和
硬盘。对于日志分析类查询并发要求较低的场景，可以考虑采用机械硬盘作为存储，同时按照 1:50 的比
例配置内存和硬盘。单节点存储数据建议在2TB以内，不要超过5TB，避免查询速度慢、系统不稳定。
在单机存储 1TB 数据场景下，SATA 盘和 SSD 盘的全文检索性能对比（测试环境：Elasticsearch5.5.3，
10亿条人口户籍登记信息，单机16核CPU、64GB内存，12块6TB SATA盘，2块1.5 TB SSD盘）。
2. 给JVM配置机器一半的内存，但是不建议超过32G
修改 conf/jvm.options 配置，-Xms 和 -Xmx 设置为相同的值，推荐设置为机器内
				Elasticsearch是一个分布式、Restful的搜索及分析服务器，Apache Solr一样，它也是基于Lucence的索引服务器，但我认为Elasticsearch对比Solr的优点在于：
      轻量级：安装启动方便，下载文件之后一条命令就可以启动；
      Schema free：可以向服务器提交任意结构的JSON对象，Solr中使用schema.xml指定了索引结构；
      多索引文件支持：使用不同的index参数就能创建另一个索引文件，Solr中需要另行配置；
      分布式：Solr Cloud的配置比较复杂。
启动Elasticsearch，访
				可以使用Elasticsearch的聚合（Aggregation）功能来查询多个索引并对索引名进行分组。具体实现步骤如下：
1. 首先创建一个SearchRequest对象，设置要查询的索引列表和查询条件。
2. 创建一个TermsAggregationBuilder对象，设置聚合的字段为索引名，并设置其它聚合参数，如聚合大小、排序等。
3. 将TermsAggregationBuilder对象添加到SearchRequest对象中的AggregationBuilder列表中。
4. 使用RestHighLevelClient执行查询，将SearchRequest对象作为参数传入search()方法。
示例代码如下：
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("index1", "index2");
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());
TermsAggregationBuilder aggregationBuilder = AggregationBuilders.terms("index_names").field("_index");
searchSourceBuilder.aggregation(aggregationBuilder);
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
Terms indexNames = searchResponse.getAggregations().get("index_names");
for (Terms.Bucket bucket : indexNames.getBuckets()) {
    String indexName = bucket.getKeyAsString();
    long docCount = bucket.getDocCount();
    // Do something with indexName and docCount
以上示例代码中，我们查询了两个索引index1和index2，并对它们进行了分组。最后，我们使用聚合结果中的Bucket对象获取索引名和文档数量等信息。