ElasticSearch(二)

1.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。常见的查询类型包括:

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,然后去倒排索引库中匹配。例如:

  • match_query

  • multi_match_query

精确查询:根据精确词条值查找数据,一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。例如:

  • ids

  • range

  • term

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:

  • bool

  • function_score

查询的语法基本一致:

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "查询类型": {
      "查询条件": "条件值"
    }
  }
}

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 /indexName/_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.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

例如京东:

ElasticSearch(二)_第1张图片

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。

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查询语法如下:

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

mulit_match语法如下:

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "TEXT",
      "fields": ["FIELD1", " FIELD12"]
    }
  }
}

3.示例

match查询示例:

ElasticSearch(二)_第2张图片

multi_match查询示例:

ElasticSearch(二)_第3张图片

可以看到,两种查询结果是一样的,为什么?

因为我们将brand、name、business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。

但是,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.精准查询

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

  • range:根据值的范围查询

1.3.1.term查询

因为精确查询的字段搜是不分词的字段,因此查询的条件也必须是不分词的词条。查询时,用户输入的内容跟自动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 /indexName/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "FIELD": {
        "value": "VALUE"
      }
    }
  }
}

示例:

当我搜索的是精确词条时,能正确查询出结果:

ElasticSearch(二)_第4张图片

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:

ElasticSearch(二)_第5张图片

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": {
      "FIELD": {
        "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:

ElasticSearch(二)_第6张图片

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,官方文档:Geo queries | Elasticsearch Guide [8.10] | Elastic

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

附近的酒店:

ElasticSearch(二)_第7张图片

附近的车:

ElasticSearch(二)_第8张图片

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:

ElasticSearch(二)_第9张图片

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 /indexName/_search
{
  "query": {
    "geo_bounding_box": {
      "FIELD": {
        "top_left": { // 左上点
          "lat": 31.1,
          "lon": 121.5
        },
        "bottom_right": { // 右下点
          "lat": 30.9,
          "lon": 121.7
        }
      }
    }
  }
}

这种并不符合“附近的人”这样的需求,所以我们就不做了。

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:

ElasticSearch(二)_第10张图片

语法说明:

// geo_distance 查询
GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "geo_distance": {
      "distance": "15km", // 半径
      "FIELD": "31.21,121.5" // 圆心
    }
  }
}

示例:

我们先搜索陆家嘴附近15km的酒店:

ElasticSearch(二)_第11张图片

发现共有47家酒店。然后把半径缩短到3公里:

ElasticSearch(二)_第12张图片

可以发现,搜索到的酒店数量减少到了5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,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",
    }
  }
]

在elasticsearch中,早期使用的打分算法是TF-IDF算法,公式如下:

ElasticSearch(二)_第13张图片

在后来的5.1版本升级中,elasticsearch将算法改进为BM25算法,公式如下:

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TF-IDF算法有一各缺陷,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:

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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。如图:

ElasticSearch(二)_第16张图片

要想认为控制相关性算分,就需要利用 elasticsearch 中的 function score 查询了。

1)语法说明

ElasticSearch(二)_第17张图片

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

  • 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:

ElasticSearch(二)_第18张图片

添加了算分函数后,如家得分就提升了:

ElasticSearch(二)_第19张图片

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:

ElasticSearch(二)_第20张图片

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

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

ElasticSearch(二)_第21张图片

2.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。

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 /indexName/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "FIELD": "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

ElasticSearch(二)_第22张图片

2.地理坐标排序

地理坐标排序略有不同。

语法说明

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "_geo_distance" : {
          "FIELD" : "纬度,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

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

提示:获取你的位置的经纬度的方式: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API

假设我的位置是:31.034661,121.612282,寻找我周围距离最近的酒店。

ElasticSearch(二)_第23张图片

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。

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 ?, ?

1.基本的分页

分页的基本语法如下:

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"}
  ]
}

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:

ElasticSearch(二)_第24张图片

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10000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,重新排名,重新截取TOP1000。

ElasticSearch(二)_第25张图片

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?

当查询分页深度较大时,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。

2.3.高亮

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:

ElasticSearch(二)_第26张图片

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.实现高亮

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
      }
    }
  }
}

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

ElasticSearch(二)_第27张图片

2.4 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

示例:

ElasticSearch(二)_第28张图片

3.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

1.发起查询请求

ElasticSearch(二)_第29张图片

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:

ElasticSearch(二)_第30张图片

另一个是QueryBuilders,其中包含match、term、function_score、bool等各种查询:

ElasticSearch(二)_第31张图片

2.解析响应

响应结果的解析:

ElasticSearch(二)_第32张图片

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.完整代码

完整代码如下:

@Test
void testMatchAll() throws IOException {
    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    request.source()
        .query(QueryBuilders.matchAllQuery());
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
​
    // 4.解析响应
    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[] hits = searchHits.getHits();
    // 4.3.遍历
    for (SearchHit hit : hits) {
        // 获取文档source
        String json = hit.getSourceAsString();
        // 反序列化
        HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
        System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);
    }
}

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。

ElasticSearch(二)_第33张图片

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:

ElasticSearch(二)_第34张图片

而结果解析代码则完全一致,可以抽取并共享。

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
    handleResponse(response);
​
}

3.3.精确查询

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:

ElasticSearch(二)_第35张图片

3.4.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:

ElasticSearch(二)_第36张图片

可以看到,API与其它查询的差别同样是在查询条件的构建,QueryBuilders,结果解析等其他代码完全不变。

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
    handleResponse(response);
​
}

3.5.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:

ElasticSearch(二)_第37张图片

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);
​
}

3.6.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

1.高亮请求构建

高亮请求的构建API如下:

ElasticSearch(二)_第38张图片

上述代码省略了查询条件部分,但是大家不要忘了: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.query
    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
    handleResponse(response);
​
}

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:

ElasticSearch(二)_第39张图片

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:

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[] hits = searchHits.getHits();
    // 4.3.遍历
    for (SearchHit hit : hits) {
        // 获取文档source
        String json = hit.getSourceAsString();
        // 反序列化
        HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
        // 获取高亮结果
        Map 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);
    }
}

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