elasticsearchrepository查询

ElasticsearchRepository是Spring Data Elasticsearch提供的一个接口，用于简化Elasticsearch的数据访问。通过继承ElasticsearchRepository接口，我们可以轻松地实现对Elasticsearch的CRUD操作，而无需编写复杂的查询语句。该接口提供了一系列的方法，如save、delete、findById、findAll等，可以满足大部分的数据操作需求。同时，ElasticsearchRepository还支持自定义查询方法，可以根据业务需求编写自己的查询方法，提高数据查询效率。

相关问题

elasticsearchrepository模糊查询

ElasticsearchRepository是一个基于Spring Data Elasticsearch的模板，它提供了一种简化的方式来操作Elasticsearch数据。对于模糊查询（也称为全文搜索），ElasticsearchRepository支持使用`TermQuery`、`FuzzyQuery`、`PrefixQuery`等高级查询。

例如，如果你想通过部分关键词进行模糊查询，你可以使用`FuzzyQueryBuilder`，如下面的示例所示：

public List<MyDocument> findByKeywordFuzzily(String keyword) {
    return repository.search(
            termQuery("field", keyword)
                    .fuzziness(FuzzinessAUTO) // 设置模糊匹配的程度
                    .prefixLength(2) // 设置前缀长度
    );
}

在这个例子中，`"field"`是你想要搜索的字段名，`keyword`是用户的输入，查询将返回所有与该关键词有一定程度相似性的文档。

ElasticsearchRepository条件查询

根据提供的代码片段，ElasticsearchRepository的条件查询可以使用以下方法：
- `findByDataSetType(String dataSetType, Pageable pageable)`：根据数据集类型（dataSetType）进行查询，并支持分页查询。
- `findByCode(String code, Pageable pageable)`：根据代码（code）进行查询，并支持分页查询。
- `findByCodeAndDataSetType(String code, String dataSetType, Pageable pageable)`：根据代码和数据集类型进行查询，并支持分页查询。
- `DataSetIndexZhfindByDataSetId(String dataSetId)`：根据数据集ID进行查询，该方法没有提供分页功能。

请注意，这些方法都是在DataSetZhRepository接口中定义的，该接口继承自ElasticsearchRepository。你可以根据需要选择合适的方法进行条件查询。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [ElasticsearchRepository条件查询+分页+排序+字段聚合](https://blog.csdn.net/weixin_42082634/article/details/86627521)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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