elastissearch——排序结果处理

排序

elasticsearch支持对搜索结果排序,默认是根据相关度算分(_score)来排序。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。

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
  , "sort": [
    {
      "_geo_distance": {
        "order": "asc"
        , "unit": "km"
        , "location": {
          "lat": 34.213167,
          "lon": 108.902742
        }
      }
    }
  ]
}

获取经纬度的方式:获取鼠标点击经纬度-地图属性-示例中心-JS API 2.0 示例 | 高德地图APIhttps://lbs.amap.com/demo/jsapi-v2/example/map/click-to-get-lnglat/

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:

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
  ,"from": 80
  , "size": 10
  , "sort": [
    {
      "price": {
        "order": "asc"
      }
    }
  ]
}

elastissearch——排序结果处理_第1张图片

深度分页问题

ES是分布式的,所以会面临深度分页问题。例如按price排序后,获取from = 990,size =10的数据: 

elastissearch——排序结果处理_第2张图片

首先在每个数据分片上都排序并查询前1000条文档。

然后将所有节点的结果聚合,在内存中重新排序选出前1000条文档

最后从这1000条中,选取从990开始的10条文档

如果搜索页数过深,或者结果集(from + size)越大,对内存和CPU的消耗也越高。因此ES设定结果集查询的上限是10000

elastissearch——排序结果处理_第3张图片

 针对深度分页,ES提供了两种解决方案

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。

类似于刷视频或者刷新闻,不能自主选择第几页,按顺序来

scroll

原理将排序数据形成快照,保存在内存。官方已经不推荐使用

总结

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: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。

高亮

高亮:就是在搜索结果中把搜索关键字突出显示。

原理是这样的: 将搜索结果中的关键字用标签标记出来

在页面中给标签添加css样式,例如:

elastissearch——排序结果处理_第4张图片

 GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "all": "如家"
    }
  }
  , "highlight": {
    "fields": {
      "name": {
        "require_field_match": "false"
      }
    }
  }
}

这里因为我们查询的是all字段,但是高亮的是name属性,所以下面的属性匹配选择false

综合案例

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "如家"
    }
  }
  , "from": 0
  , "size": 20
  , "sort": [
    {
      "price": {
        "order": "desc"
      }
      , "_geo_distance": {
        "location": "31.040699,121.618075",
        "order": "asc"
        , "unit": "km"
      }
    }
  ]
  , "highlight": {
    "fields": {
      "name": {
      }
    }
  }
}

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