CSDN话题挑战赛第1期
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参赛话题：Java学习记录
话题描述：可以记录一下平时学习Java中的一些知识点、心得、例题、常见的问题解决

创作模板：

一、前言

学习概述：简单的介绍一下本篇文章要讲解的Java知识点

学习目标：读者读完这篇文章之后，你希望他掌握你讲解的哪些重要的知识点

Elasticsearch搜索结果处理

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。

1.1、普通字段排序

keyword、数值、日期类型排序的语法基本一致。

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

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

# sort排序需求：按照评分倒序，按价格升序
GET /hotel/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"score": {"order": "desc"},"price": {"order": "asc"}}]
}

1.2、地理坐标排序

使用语法

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：https://lbs.amap.com/demo/jsapi-v2/example/map/click-to-get-lnglat/

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

# 按照地理坐标来排序
GET /hotel/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"_geo_distance": {"location": {"lat": 31.034661,"lon": 121.612282},"order": "asc","unit": "km"}}]
}

查询的结果会返回一个sort字段，代表的是距离我当前位置的酒店距离是多少管理

同时，我们指定排序之后_score算分字段是不会在进行算分的，因为已经没有意义了

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 ?, ?

2.1、基本分页查询语法如下

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"} // 排序方式]
}

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。

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.小结

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：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

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<em>标签
2）页面给<em>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": "<em>",  // 用来标记高亮字段的前置标签"post_tags": "</em>" // 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

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

查询结果

高亮显示的会在highlight下展示

必须指定require_field_match为false，否则不会显示高亮，因为默认是需要与搜索的字段一致的，而all里面包含了几个字段信息，所以需要进行修改，后面的话就将高亮的部分进行替换显示就可以达到高亮的效果了

{"_index" : "hotel","_type" : "_doc","_id" : "339952837","_score" : 2.7875905,"_source" : {"address" : "良乡西路7号","brand" : "如家","business" : "房山风景区","city" : "北京","id" : 339952837,"location" : "39.73167, 116.132482","name" : "如家酒店(北京良乡西路店)","pic" : "https://m.tuniucdn.com/fb3/s1/2n9c/3Dpgf5RTTzrxpeN5y3RLnRVtxMEA_w200_h200_c1_t0.jpg","price" : 159,"score" : 46,"starName" : "二钻"},"highlight" : {"name" : ["<em>如家</em>酒店(北京良乡西路店)"]}
}

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

# 搜索高亮总结
GET /hotel/_search
{"query": {"match": {"name": "如家"}},"from": 0,"size": 20,"sort": [{"price": {"order": "asc"}},{"_geo_distance": {"location":"31.000,121.6214","order":"asc","unit":"km"}}],"highlight": {"fields": {"name": {"require_field_match": "false"}}}
}

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