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Thinkphp使用Elasticsearch查询

news 2025/8/2 17:27:22

在Thinkphp中调用ES，如果自己手写json格式的query肯定是很麻烦的。我这里使用的是ONGR ElasticsearchDSL 构建 ES 查询。ongr ElasticsearchDSL 的开源项目地址：GitHub - ongr-io/ElasticsearchDSL: Query DSL library for Elasticsearch。ONGR ElasticsearchDSL 提供了一种更灵活、更易于维护的 Elasticsearch 查询构建方式，将复杂的 API 操作抽象为简洁的 DSL 语法。本文将深入探讨如何利用 ONGR ElasticsearchDSL 库构建 ES 查询，并实现高效、灵活的数据检索。

安装 ONGR ElasticsearchDSL 库:

安装前要先确认自己的ES版本，一定要选择ES对应的ElasticsearchDSL 库，对应版本列表如下：

我们使用composer安装，在自己的thinkphp项目目录下修改composer.json添加对应的ElasticsearchDSL 库版本，然后执行composer命令安装：

composer require ongr/elasticsearch-dsl

安装完成后就是在thinkphp项目中使用ElasticsearchDSL 了，示例代码：

 //根据需要引入对应的包
//引入bool查询
use ONGR\ElasticsearchDSL\Query\Compound\BoolQuery;
//引入match查询
use ONGR\ElasticsearchDSL\Query\FullText\MatchQuery;
//引入matchphrase查询
use ONGR\ElasticsearchDSL\Query\FullText\MatchPhraseQuery;
//引入term条件查询
use ONGR\ElasticsearchDSL\Query\TermLevel\TermQuery;
//引入多个term条件查询
use ONGR\ElasticsearchDSL\Query\TermLevel\TermsQuery;
//引入range查询
use ONGR\ElasticsearchDSL\Query\TermLevel\RangeQuery;
//引入wildcard查询
use ONGR\ElasticsearchDSL\Query\TermLevel\WildcardQuery;
//引入Search构建搜索
use ONGR\ElasticsearchDSL\Search;
//引入排序字段
use ONGR\ElasticsearchDSL\Sort\FieldSort;//首先创建一个ES搜索实例
$hosts = [['host' => '127.0.0.1', // 必填项'port' => 9200, // 不设置，默认9200,'scheme' => 'http', // 不设置， 默认http'user' => 'elastic','pass' => '123456'
]];
$esClient = ClientBuilder::create()->setHosts($hosts)->build();
//构建一个bool查询
$boolQuery = new BoolQuery();
//构建一个MatchPhrase查询，比如搜索title字段含“大模型”的条件
$matchPhraseQuery = new MatchPhraseQuery('title',"大模型",['analyzer'=>'ik_smart']);//这里使用了ik_smart分词器
//将这个条件加入到搜索中
$boolQuery->add($matchPhraseQuery, 'must');
$search->addQuery($boolQuery); 
//如果要加filter限制条件 可以使用addPostFilter
//比如加上时间范围限制,创建一个RangeQuery
$lasttime = time()-86400;//24小时前
$filterQuery = new BoolQuery();
$rangeQuery = new RangeQuery('addtime',['gte' => $lasttime]);
$filterQuery->add($rangeQuery, 'must');
//对应search修改为：
$search->addQuery($boolQuery)->addPostFilter($filterQuery); 
//添加排序条件
$sortFields = ['date','_score'];//按时间和评分排序
for($sortFields as $sortField){$fieldSort = new FieldSort($sortField, null, ['order' => FieldSort::DESC])$search->addSort($fieldSort);
}
//设置分页条件
$search->setFrom(($current_page-1)*$pagesize);
$search->setSize($pagesize);
//构建查询query
$query = ['index' => $indx_name, //对应的ES索引名称'body' => $search->toArray(),
];
//执行查询
$response = $esClient->search($query);
//返回结果集
if ($response['timed_out'] == false) {//转换结果集合$collection = new Collection(array_column($response['hits']['hits'],'_source'));$total = $response['hits']['total']['value'];
}

上面代码主要使用 BoolQuery 构建了多条件查询，使用 ONGR ElasticsearchDSL 库构建 ES 查询更易于阅读和修改，提高代码可维护性。

文章地址：Thinkphp使用ElasticsearchES查询 – AI小站 (aisites.cn)

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http://www.lryc.cn/news/366422.html