一.面向对象设计原则

在面向对象编程时，以面向对象的设计原则为指导，开发可扩展性和维护性高的程序，多个原则需要适当取舍，达到业务与技术的一个平衡.

二.具体原则

1.开闭原则

(1).定义:对修改关闭，对扩展开放

• 作用： 用抽象构建框架，用实现扩展细节
• 优点：提高软件系统的可复用性和可维护性(可扩展性)
• 实例:

以商城为例:

/**
 * 商品接口
 * @author shixinke
 */
public i

UML即统一建模语言：面向对象开发系统的产品进行说明、可视化、和编制文档的标准语言

一.UML图分类

众所周知，UML图可以分为以下几种图:

• 类图：是用来描述系统中的类以及各个类之间的关系
• 对象图：对象图描述的是一组对象之间的关系，而不是类之间的关系。它是类图的变体，但是又与之不同，对象显示的类的多个对象而不是实际的类
• 用例图：是需求分析的产物，主要是用来描述用户是如何使用一个系统的，是用户所能观察和

注：ElasticSearch系列文章适用于ElasticSearch 6.7，部分内容适用于ElasticSearch7.0

在关系型数据库中，可以通过join实现多表的联表查询，那么在ES中，是否能实现多个index联合查询呢？显然，是不能的，那么如何实现多个index联合查询呢？根据本人的一些微薄经验，大体可以通过以下几个方便来实现：

• 定义一个组合的index,将多个index的值合并到一

组合条件查询是基于叶子查询条件，将叶子条件作为子条件，形成一个多字段多条件的组合条件．

一、bool条件

1.功能及参数

• 功能：通过多个叶子条件形成一个bool条件树
• 参数：
  • must : 必须满足指定的条件(各子条件是AND关系)
  • filter : 指定必须满足的条件(不统计相关度评分)
  • should : 满足一个子条件即可(各子条件是OR关系)
  • must_not : 不满足条件(NOT)

must/f

精确匹配是相对于模糊匹配而言的，一般适用于非字符串类型的字段，如数字型，日期型等

一、条件与目标字段相等

1.term

• 功能：查找目标字段与条件相等的记录
• 用法：

term:{"fieldName":"value"}

如：查找状态为正常即status为1的用户列表：

GET user/_doc/_search
{
  "_source":["user_id","status"],
  "query":{
  

模糊匹配一般适用于文本类型字段的处理，用于全文索引的字段

一、数据准备

先构建一些数据，用来做数据匹配试验

1.定义结构

定义一个基本的用户index

PUT user
{
  "mappings": {
    "_doc":{
      "properties":{
        "user_id":{
          "type":"long"
        },
        "nickname"

ElasticSearch查询语句查询条件主要是通过query参数来传递的，而query参数是一种使用JSON来表示搜索条件的一种特殊语句，今天我们来揭开它神秘的面纱。

一、无查询条件

无查询条件是查询所有，默认是查询所有的，或者使用match_all表示所有

GET /user/_doc/_search
{
  "query":{
    "match_all":{}
  }
}

二、有查询条件

1.叶子条

ElasticSearch的_search主要是针对各种搜索条件获取搜索结果的API.

一、主要用法

• 请求方式：GET
• 请求地址：
  • 不指定index : search
  • 指定index : /{{indexName}}/_search
  • 指定index和type : {{indexName}}/{{typeName}}/_search
• 请求参数：
  • 通过URL传参数(Query String)
  • 通过请求体传参数

ElasticSearch中的文档表示一条记录，类似于MySQL中的一行记录

一、单个文档

1.创建文档

• 请求类型：PUT
• 请求地址：{{indexName}}/{{typeName}}/{{id}}
• 参数：文档数据对象

PUT user/_doc/5
{
  "user_id":5,
  "account":"frank",
  "email":"frank@gmail.com",
  "status":1,
 

在ElasticSearch中，字段有以下类型，主要分为简单类型和复合类型

一、简单类型

1.字符串

• text : 文本，将会被分词
• keyword : 有固定格式的文本，不会被分词(当作一个整体)

注：text类型一般用于全文索引，它将会被拆成多个关键词，与文档ID形成倒排索引，因此，在定义为text时，如果需要索引它，有必要指定它的分词器，特定是对于中文的文本

{
  "user_id":"1001