标签：匹配 type builder reg exce 构建 逻辑 refresh exe
es的普通查询是通过某些条件来查询满足的文档，percolator则不同，先是注册一些条件，然后查询一条文档是否满足其中的某些条件。
es的percolator特性在数据分类、数据路由、事件监控和预警方面都有很好的应用。
第一步是建立名为percolate的索引，包含一个字段message
curl -XPUT ‘localhost:9200/percolate‘ -d‘{
"mappings":{
"my_type":{
"properties":{
"message":{
"type":"string"
}
}
}
}
}‘
第二步，注册一个percolator查询
第三步，构建查询
第四步，查看是否有匹配的条件
第二步到第四步的代码如下,代码基于es 2.1版本：
QueryBuilder qb = QueryBuilders.termQuery("message", "bonsai");
try {
//Index the query = register it in the percolator
//把查询条件添加到索引中，myDesignatedQueryName为定义的查询名
client.prepareIndex("percolate", ".percolator", "myDesignatedQueryName")
.setSource( XContentFactory.jsonBuilder()
.startObject()
// Register the query，添加查询记录
.field("query", qb)
.endObject())
.setRefresh(true) // Needed when the query shall be available immediately
.execute().actionGet();
//上面的term查询定义名为：myDesignatedQueryName
XContentBuilder docBuilder = XContentFactory.jsonBuilder().startObject();
//This is needed to designate the document
docBuilder.field("doc").startObject();
docBuilder.field("message", "A new bonsai tree in the office");
docBuilder.endObject();
docBuilder.endObject();
//Percolate查询
PercolateResponse response = client.preparePercolate()
.setIndices("percolate")
.setDocumentType("message")
.setSource(docBuilder).execute().actionGet();
//获取查询query后处理逻辑
for(PercolateResponse.Match match : response) {
//创建percolate时指定的ID，根据查询ID在做相应的操作
System.out.println("percolate ID: "+match.getId());
System.out.println("percolate Index Name: " +match.getIndex());
}
} catch (ElasticsearchException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
输出结果为：
percolate ID: myDesignatedQueryName
percolate Index Name: percolate
标签：匹配 type builder reg exce 构建 逻辑 refresh exe
原文地址：http://www.cnblogs.com/lnlvinso/p/6771420.html
