DSL查询文档--查询结果处理

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。

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

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。

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 ?, ?

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"}
??]
}

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。

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。

高亮

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":?"<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

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：