Rest操作ES(3)-搜索结果处理
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。
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
2.1.1.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
2.1.2.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: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。
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 ?, ?
2.2.1.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"}
]
}
2.2.2.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,
-
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。
2.2.3.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。
-
2.3.高亮
2.3.1.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:
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
2.3.2.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": "<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:
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: