Elasticsearch的查询构建器(org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders)是构建复杂查询的强大工具集。本文将逐一介绍其主要成员属性和方法，帮助你更高效地进行数据检索与分析。
基础查询
matchAllQuery
- 功能：匹配所有文档的查询。
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示例：
QueryBuilders.matchAllQuery()
matchQuery
- 功能：基于字段的全文本匹配查询。
- 参数：字段名，查询关键词。
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示例：
QueryBuilders.matchQuery("title", "elasticsearch")
commonTermsQuery
- 功能：处理常用词的优化查询，平衡准确性和性能。
- 参数：字段名，查询文本，低频词阈值等。
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示例：
QueryBuilders.commonTermsQuery("content", "elasticsearch basics")
multiMatchQuery
- 功能：在多个字段上执行匹配查询。
- 参数：查询文本，涉及的字段列表，查询类型等。
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示例：
QueryBuilders.multiMatchQuery("elasticsearch", "title", "content").type(MultiMatchQueryBuilder.Type.BEST_FIELDS)
其他基础查询
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matchBoolPrefixQuery,matchPhraseQuery,matchPhrasePrefixQuery,disMaxQuery,combinedFieldsQuery,distanceFeatureQuery等，分别用于布尔前缀匹配、短语匹配、短语前缀匹配、最佳匹配查询、组合字段查询、距离特征查询等场景。
高级查询
termQuery, termsQuery
- 功能：精确匹配单个或多个指定值。
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示例：
termQuery("status", "published"),termsQuery("tags", "search", "elasticsearch")
fuzzyQuery, prefixQuery, wildcardQuery, regexpQuery
- 功能：模糊匹配、前缀匹配、通配符匹配、正则表达式匹配。
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示例：
fuzzyQuery("name", "elastik"),prefixQuery("tag", "elast")
queryStringQuery, simpleQueryStringQuery
- 功能：基于Lucene查询语法的查询，后者更用户友好。
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示例：
queryStringQuery("title:elasticsearch AND content:basics")
boostingQuery, boolQuery
- 功能：提升查询（提升某些查询结果的权重）和布尔查询（组合多个查询条件）。
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示例：
boostingQuery(positiveQuery, negativeQuery.boost(-0.5f)),boolQuery().must(QueryBuilders.matchQuery("title", "elasticsearch")).should(QueryBuilders.matchQuery("author", "shay"))
span*Query系列
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功能：用于实现更精细的句法或位置相关的查询，如
spanTermQuery,spanFirstQuery,spanNearQuery等。
nestedQuery
- 功能：针对嵌套对象的查询。
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示例：
nestedQuery("comments", termQuery("comments.user", "kimchy"))
functionScoreQuery
- 功能：根据自定义函数调整查询得分。
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示例：
functionScoreQuery(matchQuery("text", "elasticsearch")).boostFactor(2.0f)
地理空间查询
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geoDistanceQuery,geoBoundingBoxQuery,geoPolygonQuery,geoShapeQuery - 功能：支持基于地理位置的各种查询，如距离查询、边界盒查询、多边形查询等。
特殊用途查询
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existsQuery -
功能：检查字段是否存在。
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示例：
existsQuery("published_date") -
wrapperQuery,typeQuery,termsLookupQuery,scriptQuery -
功能：包装其他查询、按文档类型查询、动态获取查询项、基于脚本的查询等。
通过灵活运用这些查询构建器，开发者可以构建出适应各种需求的复杂查询逻辑，从而高效地从Elasticsearch中检索所需信息。掌握这些工具是深入使用Elasticsearch进行数据分析和搜索应用开发的关键。