Elasticsearch——分布式搜索引擎02（DSL查询文档、搜索结果处理【排序，分页，高亮】、RestClient 查询文档）

备注：有误还望指正，本博客仅供学习参考，一起加油！

一、DSL查询文档

elasticSearch 的查询依然是基于JSON风格的DSL来实现的。

1.1 DSL 查询分类

elasticSearch 提供了基于 JSON的DSL（Domain Specific Language）来定义查询。查询的语法基本一致：

GET /索引库名/_search
{
  "query": {
    "查询类型": {
      "查询条件": "条件值"
    }
  }
}

常见的查询条件包括：

• 查询所有：查询出所有数据，一般测试用。例如：match_all
• 全文检索（full text）查询：利用分词器对用户输入内容分词，然后去倒排索引中匹配。例如：
  • match_query
  • multi_match_query
• 精确查询：根据精确词条值或数值范围查找数据，一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。例如：
  • ids(根据id精确匹配)
  • range (根据数值范围查询)
  • term (按照词条精确值查询)
• 地理（geo）查询：根据经纬度查询。例如：
  • geo_distance
  • geo_bounding_box
• 复合（compound）查询：复合查询可以将上述各种查询条件组合起来，合并查询条件。例如：
  • function_score
  • bool

我们以查询所有为例，其中：

• 查询类型为match_all
• 没有查询条件

// 查询所有
GET /索引库名/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

其它查询无非就是查询类型、查询条件的变化。

1.2 全文检索查询

1.2.1 使用场景

全文检索查询的基本流程如下：

• 对用户搜索的内容做分词，得到词条
• 根据词条去倒排索引库中匹配，得到文档id
• 根据文档id找到文档，返回给用户

比较常用的场景包括：

• 商城的输入框搜索
• 百度输入框搜索

备注：因为是拿着词条去匹配，因此参与搜索的字段也必须是可分词的text类型的字段。

1.2.2 基本语法

常见的全文检索查询包括：

• match 查询：单字段查询
• multi_match 查询：多字段查询，任意一个字段符合条件就算符合查询条件

match和multi_match的区别是什么？

• match：根据一个字段查询。
• multi_match：根据多个字段查询，参与查询字段越多，查询性能越差。建议使用copy_to,把多个要查的字段值拷贝到一个字段中。

match查询语法如下：

// 单字段查询
GET /索引库名/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "字段名": "值"
    }
  }
}

mulit_match语法如下：

// 多字段查询，任意一个字段符合条件就算符合查询条件
GET /索引库名/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "值",
      "fields": ["字段名1", "字段名2", ...]
    }
  }
}

1.2.3 示例

match查询示例：

multi_match查询示例：

问题：可以看到，两种查询结果是一样的，为什么？

• 答：因为我们将brand、name、city值都利用copy_to复制到了all字段中。因此你根据三个字段搜索，和根据all字段搜索效果当然一样了。

注意：搜索字段越多，对查询性能影响越大，因此建议采用copy_to，然后单字段查询的方式。

1.3 精确查询

  精确查询一般是查找 keyword、数值、日期、boolean等类型字段。所以不会对搜索条件分词。常见的有：

• term：根据词条精确值查询。一般搜索keyword类型、数值类型、布尔类型、日期类型字段。
• range：根据值的范围查询。可以是数值、日期的范围。

1.3.1 term 查询

  因为精确查询的字段是不分词的字段，因此查询的条件也必须是不分词的词条。查询时，用户输入的内容跟词条值完全匹配时才认为符合条件。如果用户输入的内容过多，反而搜索不到数据。

语法说明：

// term 查询
GET /索引库名/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "字段名": {
        "value": "值"
      }
    }
  }
}

示例：当我搜索的是精确词条时，能正确查询出结果：

但是，当我搜索的内容不是词条，而是多个词语形成的短语时，反而搜索不到：

1.3.2 range 查询

范围查询，一般应用在对数值类型做范围过滤的时候。比如做价格范围过滤。

基本语法：

// range查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "字段名": {
        "gte": 10, // 这里的gte代表大于等于，gt则代表大于
        "lte": 20 // lte代表小于等于，lt则代表小于
      }
    }
  }
}

示例：

1.4 地理坐标查询

所谓的地理坐标查询，其实就是根据经纬度查询。

常见的使用场景包括：

• 携程：搜索我附近的酒店
• 滴滴：搜索我附近的出租车
• 微信：搜索我附近的人

1.4.1 矩形范围查询

  矩形范围查询，也就是geo_bounding_box查询，查询坐标落在某个矩形范围的所有文档；查询时，需要指定矩形的左上、右下两个点的坐标，然后画出一个矩形，落在该矩形内的都是符合条件的点。

语法如下：

// geo_bounding_box查询
GET /索引库名/_search
{
  "query": {
    "geo_bounding_box": {
      "字段": {
        "top_left": { // 左上点
          "lat": 31.1,
          "lon": 121.5
        },
        "bottom_right": { // 右下点
          "lat": 30.9,
          "lon": 121.7
        }
      }
    }
  }
}

示例：

1.4.2 附近查询

  附近查询，也叫做距离查询（geo_distance）：查询到指定中心点小于某个距离值的所有文档。换句话来说，在地图上找一个点作为圆心，以指定距离为半径，画一个圆，落在圆内的坐标都算符合条件：

语法说明：

// geo_distance 查询
GET /索引库名/_search
{
  "query": {
    "geo_distance": {
      "distance": "15km", // 半径
      "字段名": "31.21,121.5" // 圆心
    }
  }
}

示例：我们先搜索上海市中心陆家嘴附近15km的酒店：（搜索显示有 47家）

1.5 复合查询

复合（compound）查询：复合查询可以将其它简单查询组合起来，实现更复杂的搜索逻辑。常见的有两种：

• fuction score：算分函数查询，可以控制文档相关性算分，从而控制文档排名
• bool query：布尔查询，利用逻辑关系组合多个其它的查询，实现复杂搜索

1.5.1 相关性算分

  当我们利用 match 查询时，文档结果会根据与搜索词条的关联度打分（_score），返回结果时按照分值降序排列。

例如，我们搜索 “虹桥如家”，结果如下：

[
  {
    "_score" : 17.850193,
    "_source" : {
      "name" : "虹桥如家酒店真不错",
    }
  },
  {
    "_score" : 12.259849,
    "_source" : {
      "name" : "外滩如家酒店真不错",
    }
  },
  {
    "_score" : 11.91091,
    "_source" : {
      "name" : "迪士尼如家酒店真不错",
    }
  }
]

小结：elasticSearch会根据词条和文档的相关度做打分，算法有两种：

• TF-IDF算法
• BM25算法，elasticSearch5.1版本后采用的算法

注意：TF-IDF算法有一个缺陷，就是词条频率越高，文档得分也会越高，单个词条对文档影响较大。而BM25则会让单个词条的算分有一个上限，曲线更加平滑。

1.5.2 算分函数查询

根据相关度打分是比较合理的需求，但合理的不一定是产品经理需要的。

以百度为例，你搜索的结果中，并不是相关度越高排名越靠前，而是谁掏的钱多排名就越靠前。

要想人为控制相关性算分，就需要利用 elasticSearch 中的 function score 查询了。

1）语法说明：

function score 查询中包含四部分内容：

• 原始查询条件：query部分，基于这个条件搜索文档，并且基于BM25算法给文档打分，原始算分（query score)
• 过滤条件：filter部分，符合该条件的文档才会重新算分
• 算分函数：符合filter条件的文档要根据这个函数做运算，得到的函数算分（function score），有四种函数
  • weight：函数结果是常量
  • field_value_factor：以文档中的某个字段值作为函数结果
  • random_score：以随机数作为函数结果
  • script_score：自定义算分函数算法
• 运算模式：算分函数的结果、原始查询的相关性算分，两者之间的运算方式，包括：
  • multiply：相乘
  • replace：用function score替换query score
  • 其它，例如：sum、avg、max、min

function score的运行流程如下：

• 1）根据原始条件查询搜索文档，并且计算相关性算分，称为原始算分（query score）
• 2）根据过滤条件，过滤文档
• 3）符合过滤条件的文档，基于算分函数运算，得到函数算分（function score）
• 4）将原始算分（query score）和函数算分（function score）基于运算模式做运算，得到最终结果，作为相关性算分。

因此，其中的关键点是：

• 过滤条件：决定哪些文档的算分被修改(人为修改)
• 算分函数：决定函数算分的算法
• 运算模式：决定最终算分结果

2）示例：

需求：给“如家”这个品牌的酒店排名靠前一些

翻译一下这个需求，转换为之前说的四个要点：

• 原始条件：不确定，可以任意变化
• 过滤条件：brand = “如家”
• 算分函数：可以简单粗暴，直接给固定的算分结果，weight
• 运算模式：比如求和

因此最终的DSL语句如下：

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {  .... }, // 原始查询，可以是任意条件
      "functions": [ // 算分函数
        {
          "filter": { // 满足的条件，品牌必须是如家
            "term": {
              "brand": "如家"
            }
          },
          "weight": 2 // 算分权重为2
        }
      ],
      "boost_mode": "sum" // 加权模式，求和
    }
  }
}

测试，在未添加算分函数时，如家得分如下：

添加了算分函数后，如家得分就提升了：

3）小结：

function score query 定义的三要素是什么？

• 过滤条件：哪些文档要加分 (用filter把需要加分的文档筛选出来)。
• 算分函数：如何计算function score。
• 加权方式：function score 与 query score如何运算，常用的sum,multiply等，通过boost_mode来指定运算方式。

1.5.3 布尔查询

布尔查询是一个或多个查询子句的组合，每一个子句就是一个子查询。子查询的组合方式有：

• must：必须匹配每个子查询，类似“与”
• should：选择性匹配子查询，类似“或”
• must_not：必须不匹配，不参与算分，类似“非”
• filter：必须匹配，不参与算分

比如在搜索酒店时，除了关键字搜索外，我们还可能根据品牌、价格、城市等字段做过滤：

每一个不同的字段，其查询的条件、方式都不一样，必须是多个不同的查询，而要组合这些查询，就必须用bool查询了。

需要注意的是，搜索时，参与打分的字段越多，查询的性能也越差。因此这种多条件查询时，建议这样做：

• 搜索框的关键字搜索，是全文检索查询，使用 must查询，参与算分
• 其它过滤条件，采用 filter查询。不参与算分

1）语法示例：

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {"city": "上海" }}
      ],
      "should": [
        {"term": {"brand": "皇冠假日" }},
        {"term": {"brand": "华美达" }}
      ],
      "must_not": [
        { "range": { "price": { "lte": 500 } }}
      ],
      "filter": [
        { "range": {"score": { "gte": 45 } }}
      ]
    }
  }
}

2）示例：

需求：搜索名字包含“如家”，价格不高于400，在坐标31.21,121.5周围10km范围内的酒店。

分析：

• 名称搜索，属于全文检索查询，应该参与算分。放到must中。
• 价格不高于400，用range查询，属于过滤条件，不参与算分。放到must_not中。
• 周围10km范围内，用geo_distance查询，属于过滤条件，不参与算分。放到filter中。

二、搜索结果处理

搜索的结果可以按照用户指定的方式去处理或展示。

2.1 排序

  elasticSearch 默认是根据相关度算分（_score）来排序，但是也支持自定义方式对搜索结果排序。可以排序字段类型有：keyword类型、数值类型、地理坐标类型、日期类型等。

2.1.1 普通字段排序

keyword、数值、日期类型排序的语法基本一致。

语法：

GET /索引库名/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "字段名": "desc"  // 排序字段、排序方式ASC、DESC
    }
  ]
}

  排序条件是一个数组，也就是可以写多个排序条件。按照声明的顺序，当第一个条件相等时，再按照第二个条件排序，以此类推。

示例：
需求描述：酒店数据按照用户评价（score)降序排序，评价相同的按照价格(price)升序排序

2.1.2 地理坐标排序

语法说明：

GET /索引库名/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "_geo_distance" : {
          "字段" : {
               "lat": "纬度",
               "lon": "经度"
            },       // 文档中geo_point类型的字段名、目标坐标点
          "order" : "asc", // 排序方式
          "unit" : "km" // 排序的距离单位
      }
    }
  ]
}

这个查询的含义是：

• 指定一个坐标，作为目标点
• 计算每一个文档中，指定字段（必须是geo_point类型）的坐标 到目标点的距离是多少
• 根据距离排序

工具：高德地图查看经纬度

示例：
需求描述：实现对酒店数据按照到你的位置坐标的距离升序排序；假设我的位置是：121.338689,31.202221，寻找我周围距离最近的酒店。

2.2 分页

elasticSearch 默认情况下只返回top10的数据。而如果要查询更多数据就需要修改分页参数了。

elasticSearch 中通过修改from、size参数来控制要返回的分页结果：

• from：从第几个文档开始
• size：总共查询几个文档

类似于mysql中的limit ?, ?

2.2.1 基本的分页

分页的基本语法如下：

GET /索引库名/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 0, // 分页开始的位置，默认为0
  "size": 10, // 期望获取的文档总数
  "sort": [
    {"字段": "asc"} // asc 或者 desc
  ]
}

2.2.2 深度分页问题

现在，我要查询990~1000的数据，查询逻辑要这么写：

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 990, // 分页开始的位置，默认为0
  "size": 10, // 期望获取的文档总数
  "sort": [
    {"price": "asc"}
  ]
}

  这里是查询990开始的数据，也就是 第990 ~ 第1000条 数据。不过，elasticSearch内部分页时，必须先查询 0~1000条，然后截取其中的990 ~ 1000的这10条：

  查询TOP1000，如果es是单点模式，这并无太大影响。但是elasticSearch将来一定是集群，例如我集群有5个节点，我要查询TOP1000的数据，并不是每个节点查询200条就可以了。因为节点A的TOP200，在另一个节点可能排到1000名以外了。
  因此要想获取整个集群的TOP1000，必须先查询出每个节点的TOP1000，汇总结果后，在内存中重新排序选出前1000条文档。

  那如果我要查询9900~10000的数据呢？是不是要先查询TOP10000呢？那每个节点都要查询10000条？汇总到内存中？
  当分页查询的深度较大时(页数过多，或from+size过大)，汇总数据过多，对内存和CPU会产生非常大的压力，因此elasticSearch会禁止from+ size 超过10000的请求。

针对深度分页，ES提供了两种解决方案，官方文档：

• search after：分页时需要排序，原理是从上一次的排序值开始，查询下一页数据。官方推荐使用的方式。
• scroll：原理将排序后的文档id形成快照，保存在内存。官方已经不推荐使用。

2.2.3 分页总结

分页查询的常见实现方案以及优缺点：

• from + size：

  • 优点：支持随机翻页
  • 缺点：深度分页问题，默认查询上限（from + size）是10000
  • 场景：百度、京东、谷歌、淘宝这样的随机翻页搜索

• after search：

  • 优点：没有查询上限（单次查询的size不超过10000）
  • 缺点：只能向后逐页查询，不支持随机翻页
  • 场景：适合没有随机翻页需求的搜索，例如手机向下滚动翻页

• scroll：

  • 优点：没有查询上限（单次查询的size不超过10000）
  • 缺点：会有额外内存消耗，并且搜索结果是非实时的
  • 场景：海量数据的获取和迁移。从ES7.1开始不推荐，建议用 after search方案。

2.3 高亮

2.3.1 高亮原理

什么是高亮显示呢？我们在百度，京东搜索时，关键字会变成红色，比较醒目，这叫高亮显示。

高亮显示的实现分为两步：

• 1）给文档中的所有关键字都添加一个标签，例如标签
• 2）页面给标签编写CSS样式

2.3.2 实现高亮

高亮的语法：

GET /索引库名/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "字段": "值" // 查询条件，高亮一定要使用全文检索查询
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": { // 指定要高亮的字段
      "字段": {
        "pre_tags": "",  // 用来标记高亮字段的前置标签
        "post_tags": "" // 用来标记高亮字段的后置标签
      }
    }
  }
}

注意：

• 高亮是对关键字高亮，因此搜索条件必须带有关键字，而不能是范围这样的查询。
• 默认情况下，高亮的字段，必须与搜索指定的字段一致，否则无法高亮。

示例：

补充：
  当我们搜索的字段是组合字段 all ，但希望name中包含关键字的文档对应的关键字也能高亮，此时需要配置高亮字段的 "require_field_match":"false"（默认为true）

2.4 总结（重点理解）

查询的DSL是一个大的JSON对象，包含下列属性：

• query：查询条件
• from和size：分页条件
• sort：排序条件
• highlight：高亮条件

示例：

三、RestClient 查询文档

文档的查询同样适用昨天学习的 RestHighLevelClient对象，基本步骤包括：

• 1）准备Request对象
• 2）准备请求参数
• 3）发起请求
• 4）解析响应

3.1 快速入门

我们以match_all查询为例

3.1.1 发起查询请求

代码解读：

• 第一步，创建SearchRequest对象，指定索引库名
• 第二步，利用request.source()构建DSL，DSL中可以包含查询、分页、排序、高亮等
  • query()：代表查询条件，利用QueryBuilders.matchAllQuery()构建一个match_all查询的DSL
• 第三步，利用client.search()发送请求，得到响应

这里关键的API有两个，一个是request.source()，其中包含了查询、排序、分页、高亮等所有功能；
另一个是QueryBuilders，其中包含match、term、function_score、bool等各种查询；

3.1.2 解析响应（重点）

响应结果的解析：

elasticSearch 返回的结果是一个JSON字符串，结构包含：

• hits：命中的结果
  • total：总条数，其中的value是具体的总条数值
  • max_score：所有结果中得分最高的文档的相关性算分
  • hits：搜索结果的文档数组，其中的每个文档都是一个json对象
    • _source：文档中的原始数据，也是json对象

因此，我们解析响应结果，就是逐层解析JSON字符串，流程如下：

• SearchHits：通过response.getHits()获取，就是JSON中的最外层的hits，代表命中的结果
  • SearchHits#getTotalHits().value：获取总条数信息
  • SearchHits#getHits()：获取SearchHit数组，也就是文档数组
    • SearchHit#getSourceAsString()：获取文档结果中的_source，也就是原始的json文档数据

3.1.3 完整代码案例

@SpringBootTest
public class HotelDocumentTest {

    @Autowired
    private IHotelService hotelService;

    private RestHighLevelClient client;

    //只能用junit5的依赖，所有crud测试方法之前执行的
    @BeforeEach
    void setUp() {
        this.client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://服务器ip:9200")));
    }

    @Test
    void testMatchAll() throws IOException{
        // 1.准备 Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        // 2.组织 DSL 参数
        request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());
        // 3.发送请求，得到相应结果
        SearchResponse response = client.search(request,RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.解析响应
        this.handleResponse(response);
    }

    private void handleResponse(SearchResponse response){
        // 4.解析响应
        SearchHits searchHits = response.getHits();
        // 4.1 获取总条数
        long total = searchHits.getTotalHits().value;
        System.out.println("共搜索到"+total+"条数据");
        // 4.2 文档数组
        SearchHit[] hitsHits = searchHits.getHits();
        // 4.3 遍历数组元素
        for (SearchHit hit : hitsHits) {
            // 获取文档 source
            String jsonStr = hit.getSourceAsString();
            // 反序列化
            HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(jsonStr, HotelDoc.class);
            System.out.println("hotelDoc = "+hotelDoc);
        }
    }

    //tearDown方法用来释放资源，在所有crud测试方法之后执行的
    @AfterEach
    void tearDown() throws IOException {
        this.client.close();
    }

}

查询的基本步骤是：

1. 创建SearchRequest对象
2. 准备Request.source()，也就是DSL。
   ① QueryBuilders来构建查询条件。
   ② 传入Request.source() 的 query() 方法。
3. 发送请求，得到结果
4. 解析结果（参考JSON结果，从外到内，逐层解析）

3.2 match 查询

全文检索的 match 和 multi_match 查询与 match_all 的API基本一致。差别是查询条件，也就是query的部分。

因此，Java代码上的差异主要是request.source().query()中的参数了。同样是利用QueryBuilders提供的方法：

完整代码如下：

@Test
void testMatch() throws IOException{
    // 1.准备 Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备 DSL
    request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all","如家"));
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    this.handleResponse(response);
}

3.3 精确查询、范围查询

精确查询主要是两者：

• term：词条精确匹配
• range：范围查询

与之前的查询相比，差异同样在查询条件，其它都一样。

查询条件构造的API如下：

3.4 地理查询

代码示例如下：

3.5 算分查询

function_score 查询 结构如下：

对应的JavaAPI如下：

注意：这里的原始查询条件可以换成布尔查询QueryBuilders.boolQuery()或者其他的查询。

3.6 布尔查询

布尔查询是用 must、must_not、filter 等方式组合其它查询，代码示例如下：

可以看到，API与其它查询的差别同样是在查询条件的构建，完整代码如下：

@Test
void testBool() throws IOException {
    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    // 2.1.准备BooleanQuery
    BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
    // 2.2.添加term
    boolQuery.must(QueryBuilders.termQuery("city", "杭州"));
    // 2.3.添加range
    boolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").lte(250));
    request.source().query(boolQuery);
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    this.handleResponse(response);
}

3.7 排序、分页

搜索结果的排序和分页是与query同级的参数，因此同样是使用request.source()来设置。对应的API如下：

完整代码示例：

@Test
void testPageAndSort() throws IOException {
    // 页码，每页大小
    int page = 1, size = 5;

    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    // 2.1.query
    request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());
    // 2.2.排序 sort
    request.source().sort("price", SortOrder.ASC);
    // 2.3.分页 from、size
    request.source().from((page - 1) * size).size(5);
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}

3.8 高亮

高亮的代码与之前代码差异较大，有两点：

• 查询的DSL：其中除了查询条件，还需要添加高亮条件，同样是与query同级。
• 结果解析：结果除了要解析_source文档数据，还要解析高亮结果

3.8.1 高亮请求构建

高亮请求的构建API如下：

上述代码省略了查询条件部分，但是：高亮查询必须使用全文检索查询，并且要有搜索关键字，将来才可以对关键字高亮。

完整代码如下：

@Test
void testHighlight() throws IOException{
    // 1.准备 Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备 DSL
    // 2.1 查询条件
    request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all","如家"));
    // 2.2 高亮
    request.source().highlighter(new HighlightBuilder().field("name").requireFieldMatch(false));
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    this.handleResponse(response);
}

3.8.2 高亮结果解析

高亮的结果与查询的文档结果默认是分离的，并不在一起。因此解析高亮的代码需要额外处理：

代码解读：

• 第一步：从结果中获取source。hit.getSourceAsString()，这部分是非高亮结果，json字符串。还需要反序列为HotelDoc对象。
• 第二步：获取高亮结果。hit.getHighlightFields()，返回值是一个Map，key是高亮字段名称，值是HighlightField对象，代表高亮值。
• 第三步：从map中根据高亮字段名称，获取高亮字段值对象HighlightField。
• 第四步：从HighlightField中获取Fragments，并且转为字符串。这部分就是真正的高亮字符串了。
• 第五步：用高亮的结果替换HotelDoc中的非高亮结果。

完整代码如下：

//处理响应的方法
private void handleResponse(SearchResponse response){
    // 4.解析响应
    SearchHits searchHits = response.getHits();
    // 4.1 获取总条数
    long total = searchHits.getTotalHits().value;
    System.out.println("共搜索到"+total+"条数据");
    // 4.2 文档数组
    SearchHit[] hitsHits = searchHits.getHits();
    // 4.3 遍历数组元素
    for (SearchHit hit : hitsHits) {
        // 获取文档 source
        String jsonStr = hit.getSourceAsString();
        // 反序列化
        HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(jsonStr, HotelDoc.class);
        // 获取高亮结果
        Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
        if (!CollectionUtils.isEmpty(highlightFields)){
            // 根据字段名获取高亮结果
            HighlightField highlightField = highlightFields.get("name");
            if (highlightField != null){
                // 获取高亮值
                String name = highlightField.getFragments()[0].string();
                // 覆盖非高亮结果
                hotelDoc.setName(name);
            }
        }
        System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);
    }
}