利用springboot es依赖查询出字段type为false 或者不存在此type字段的数据

您可以使用Spring Data Elasticsearch提供的QueryBuilder来构建查询条件。以下是一个示例，查询type字段为false或者type字段不存在的数据：

QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.boolQuery()
    .should(QueryBuilders.termQuery("type", false))
    .mustNot(QueryBuilders.existsQuery("type"));
SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
    .withQuery(queryBuilder)
    .build();
List<YourEntity> result = elasticsearchTemplate.queryForList(searchQuery, YourEntity.class);

请注意替换“YourEntity”为您的实体类名称，以及替换elasticsearchTemplate为您的ElasticsearchTemplate实例。此查询将返回type字段为false或者type字段不存在的所有文档。

相关问题

springboot es模糊查询多字段不分词

在 Spring Boot 中使用 Elasticsearch 进行多字段模糊查询，可以通过设置 `match_phrase_prefix` 查询来实现，同时关闭分词器（analyzer）。具体步骤如下：

1. 在 `application.properties` 中添加 Elasticsearch 相关配置：

spring.elasticsearch.rest.uris=http://localhost:9200
spring.elasticsearch.rest.username=your_username
spring.elasticsearch.rest.password=your_password

2. 创建一个 `QueryBuilder` 对象，设置多字段查询条件，如下所示：

MultiMatchQueryBuilder multiMatchQuery = QueryBuilders.multiMatchQuery(keyword, "field1", "field2", "field3");

其中，`keyword` 为查询关键字，`field1`、`field2`、`field3` 为要查询的多个字段。

3. 设置查询类型为 `match_phrase_prefix`，并关闭分词器：

multiMatchQuery.type(MultiMatchQueryBuilder.Type.MATCH_PHRASE_PREFIX).analyzer("keyword");

4. 使用 `RestHighLevelClient` 执行查询，并将结果返回：

SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(multiMatchQuery);

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("index_name");
searchRequest.source(searchSourceBuilder);

SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

return Arrays.stream(searchResponse.getHits().getHits())
    .map(hit -> hit.getSourceAsMap())
    .collect(Collectors.toList());

其中，`restHighLevelClient` 为 Elasticsearch 客户端对象，`index_name` 为要查询的索引名。

以上就是在 Spring Boot 中使用 Elasticsearch 进行多字段模糊查询的方法。

springboot elasticsearch 字段 相近度排序

Elasticsearch是一个全文搜索引擎，它可以实现相近度排序，即根据字段中词语的相近程度对文档进行排序。在使用Springboot集成Elasticsearch进行相近度排序时，可以使用以下方法：

1. 定义mapping，在mapping中为要排序的字段添加"similarity"属性，指定要使用的相近度算法，如"BM25"或"TF-IDF"。

2. 使用Elasticsearch的"match"或"multi_match"查询，指定要进行排序的字段，以及查询的关键字。

3. 在查询语句中添加"sort"参数，指定要按照相近度排序。

4. 在查询结果中获取排序后的文档列表。

使用Springboot和Elasticsearch进行相近度排序可以提高搜索结果的准确性和相关性，使得用户可以更快速地找到自己需要的内容。同时，与传统的数据库相比，Elasticsearch还可以处理大量文本数据和高并发查询。因此，在处理大规模数据搜索时，Elasticsearch是一种非常有效的工具。