09.Elasticsearch应用（九）

Elasticsearch应用（九）

1.搜索结果处理包括什么

• 排序
• 分页
• 高亮
• 返回指定字段

2.排序

介绍

Elasticsearch支持对搜索结果排序，默认是根据相关度算分来排序

支持排序的字段

1. keyword
2. 数值
3. 地理坐标
4. 日期类型

排序语法

GET /[索引名称]/_search
{
    "query":{"match_all":{}},
    "sort":[
        {
            "字段名称":"desc"
        }
    ]
}

GET /[索引名称]/_search
{
    "query":{"match_all":{}},
    "sort":[
        {
            "_geo_distance":{
                "字段名称":"维度,经度",
                "order":"asc",
                "unit":"km"
            }
        }
    ]
}

注意

1. 排序分为：asc，desc
2. 地理坐标字段排序和其他字段的排序语法不一样
3. 可以根据多个字段排序
4. 做了排序就没有相关性算分了

3.分页

介绍

Elasticsearch默认情况下只返回TOP10的数据。而如果查询更多数据就需要修改分页参数了

排序语法

GET /[索引名称]/_search
{
    "query":{"match_all":{}},
    "from":990, // 分页开始的位置，默认为0
    "size":10, // 获取多少条
    "sort":[
        {"price":"asc"}
    ]
}

默认分页限制

from + size的结果必须小于或等于10000，否则会出现异常，虽然可以通过配置解除这个i限制，但是不建议这么做，建议采用其他方式解决

ES与分页

ES底层是倒排索引，它的结构是不利于做分页的，ES采用的实际上是一种逻辑上的分页，如果获取990-1000的数据，那么ES会排序获取前1000条数据，然后截取990-1000，在集群环境下会出现深度分页问题

深度分页

深度分页问题

解决方案

1. 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。问题是只能向后查，不能向前查
2. scroll： 原理是将排序数据形成快照，保存在内存。官方已经不推荐使用

scroll语法

# 1m,说明采用游标查询，保持游标查询窗口一分钟
GET /[index]/_search?scroll=1m
{
    "query":{"match_all":{}},
    "size":20
}

GET /_search/scroll
{
    "scroll":"1m",
    "scroll_id":"返回的id"
}

分页总结

4.高亮

介绍

就是在搜索结果中把搜索关键字突出显示

原理

1. 将搜索结果中的关键字用标签标记出来
2. 在页面中给标签添加CSS样式

排序语法

GET /[索引名称]/_search
{
    "query":{
        "match":{
            "字段名称":"值"
        }
    },
    "highlight":{
        "fields":{ // 指定要高亮的字段
            "字段名称":{
                "fragment_size":100, // 返回高亮数据的最大长度
                "number_of_fragments":5, // 返回结果最多可以包含几段不连续的文字
                "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
                "require_field_match":"false" // 高亮字段是否需要跟搜索字段匹配
            }
        }
    }
}

注意

1. 要使用高亮，那么查询一定不能使用类似于match_all的查询，需要使用带关键字的查询，因为高亮是给关键字高亮的
2. 默认情况下，ES搜索字段必须与高亮字段一致

5.返回指定字段

GET /[index]/_search
{
    "query":{"match_all":{}},
    "_source":["字段名1","字段名2"]
}