elasticsearch9-搜索结果处理

个人名片：

博主：酒徒ᝰ.
个人简介：沉醉在酒中，借着一股酒劲，去拼搏一个未来。
本篇励志：三人行，必有我师焉。

本项目基于B站黑马程序员Java《SpringCloud微服务技术栈》，SpringCloud+RabbitMQ+Docker+Redis+搜索+分布式

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二、搜索结果处理

1. 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。

语法：

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "FIELD": "desc"  // 排序字段、排序方式ASC、DESC
    }
  ]
}

案例：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

案例：实现对酒店数据按照到你的位置坐标的距离升序排序

2. 分页

1. 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。
2. 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

基本语法：

GET /hotel/_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": [
    {"price": "asc"}
  ]
}

示例:

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

深度分页问题

现在，我要查询990~1000的数据，语法：

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"}
  ]
}

示例：
查询190~192的数据

当需要查询的页数非常大是，分页深度较大是，汇总数据过多，对内存和CPU会产生非常大的压力。
使用下面的方法：

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。

3. 高亮

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

高亮的语法：

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "FIELD": "TEXT" // 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
      "FIELD": {
        "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
      }
    }
  }
}

示例：

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
如果要对非搜索字段高亮，则需要添加一个属性：required_field_match=false

示例：

非搜索字段
未添加required_field_match=false
添加required_field_match=false

总结

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