在前面的学习中，笔者带领大家完成海量数据导入ES，实现了ES基本的存储功能，但是我们知道ES最擅长的还是搜索、数据分析。所以本节笔者将继续带领大家研究一下ES的数据搜索功能，同上节一样，继续分别采用DSL和RestClient实现搜索。
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
1.2.1.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：
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。
1.2.2.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"] } } }
1.2.3.示例
match查询示例：
GET /hotel182/_search { "query": { "match": { "name": "如家" } } }
multi_match查询示例：
GET /hotel182/_search { "query": { "multi_match": { "query": "如家", "fields": ["brand", "name"] } } }
可以看到，两种查询结果是一样的：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。
1.2.4.总结
match和multi_match的区别是什么？
- match：根据一个字段查询
- multi_match：根据多个字段查询，参与查询字段越多，查询性能越差
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：
# 精确查询：term查询 GET /hotel182/_search { "query": { "term": { "brand": { "value": "希尔33顿" } } } }
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：
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：
# 精确查询：range查询 GET /hotel182/_search { "query": { "range": { "price": { "gte": 100, "lte": 200 } } } }
1.3.3.总结
精确查询常见的有哪些？
- term查询：根据词条精确匹配，一般搜索keyword类型、数值类型、布尔类型、日期类型字段
- range查询：根据数值范围查询，可以是数值、日期的范围
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：链接，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：
附近的车：
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：
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：
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：
发现共有47家酒店。然后把半径缩短到3公里：
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：
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：
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：
小结：elasticsearch会根据词条和文档的相关度做打分，算法由两种：
- TF-IDF算法
- BM25算法，elasticsearch5.1版本后采用的算法
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：
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
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：
添加了算分函数后，如家得分就提升了(注意weight位置，与filter平级)：
GET /hotel182/_search { "query": { "function_score": { "query": { "match": { "all": "外滩" } }, "functions": [ { "filter": { "term": { "brand": "如家" } }, "weight": 10 } ], "boost_mode": "sum" } } }
这里算分模式如果替换成：replace，所有的query score都将失效，被function score所替代，都变成10
3）小结
function score query定义的三要素是什么？
- 过滤条件：哪些文档要加分
- 算分函数：如何计算function score
- 加权方式：function score 与 query score如何运算
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：
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）语法示例：
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”，价格不大于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
- 价格不大于400，用range查询，属于过滤条件，可以不参与算分。放到must_not中
- 周围10km范围内，用geo_distance查询，属于过滤条件，可以不参与算分。放到filter中
GET /hotel182/_search { "query": { "bool": { "must": [ {"match": { "name": "如家" }} ], "must_not": [ {"range": { "price": { "gt": 400 } }} ], "filter": [ {"geo_distance": { "distance": "10km", "location": { "lat": 31.21, "lon": 121.5 } }} ] } } }
3）小结
bool查询有几种逻辑关系？
- must：必须匹配的条件，可以理解为“与”
- should：选择性匹配的条件，可以理解为“或”
- must_not：必须不匹配的条件，不参与打分
- filter：必须匹配的条件，不参与打分
2.搜索结果处理
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。
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，并且与query标签保持平行。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
- 语法一：官方自己默认
GET /hotel182/_search { "query": { "match_all": {} }, "sort": [ { "score": { "order": "desc" } }, { "price": { "order": "asc" } } ] }
- 语法二：简化排序格式，跟字段保持平齐
GET /hotel182/_search { "query": { "match_all": {} }, "sort": [ { "score": { "order": "desc" } }, { "price": { "order": "asc" } } ] }
此时可以查看到数据：评分最高是49分，接着两个一样的48里，价格是升序返回的。
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：链接
假设我的位置是：31.034661，121.612282，寻找我周围距离最近的酒店。
GET /hotel182/_search { "query": { "match_all": {} }, "sort": [ { "_geo_distance": { "location": { "lat": 31.034661, "lon": 121.612282 }, "order": "desc", "unit": "km" } } ] }
这里的排序语法也可以跟上面的组合在一起，形成三个排序：得分、价格、地理坐标。
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": 20, // 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。
2.2.3.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：
GET /hotel182/_search { "query": { "match": { "all": "如家" } }, "highlight": { "fields": { "brand": { "pre_tags": "<em>", "post_tags": "</em>", "require_field_match": "false" } } } }
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：
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
在我们昨天学习的课程基础之上，我们继续在单测中练习。我们以match_all查询为例(这里也可新建一个单测类)
3.1.1.发起查询请求
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： 
另一个是QueryBuilders，其中包含match、term、function_score、bool等各种查询：
3.1.2.解析响应
响应结果的解析：
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
3.1.3.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); } }
- 代码和DSL语句映射关系
3.1.4.小结
查询的基本步骤是：
- 创建SearchRequest对象
- 准备Request.source()，也就是DSL。
① QueryBuilders来构建查询条件
② 传入Request.source() 的 query() 方法 - 发送请求，得到结果
- 解析结果（参考JSON结果，从外到内，逐层解析）
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。
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：
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：
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：
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); }
会发现查不到数据，可以把城市换成：上海，价格2000，再试试就有数据返回了
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：
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
3.6.1.高亮请求构建
高亮请求的构建API如下：
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); }
3.6.2.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：
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<String, HighlightField> 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（这里获取真正的key对应的高亮返回值） String name = highlightField.getFragments()[0].string(); // 覆盖非高亮结果 hotelDoc.setName(name); } } System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc); } }
4.黑马旅游案例
下面，我们通过黑马旅游的案例来实战演练下之前学习的知识。我们实现四部分功能：
- 酒店搜索和分页
- 酒店结果过滤
- 酒店竞价排名
启动我们提供的hotel-demo项目，其默认端口是8089，访问http://localhost:8090，就能看到项目页面了：
4.1.酒店搜索和分页
案例需求：实现黑马旅游的酒店搜索功能，完成关键字搜索和分页
启动项目后访问：http://localhost:8089/
4.1.1.需求分析
在项目的首页，有一个大大的搜索框，还有分页按钮：
点击搜索按钮，可以看到浏览器控制台发出了请求：
请求参数如下：
由此可以知道，我们这个请求的信息如下：
- 请求方式：POST
- 请求路径：/hotel/list
- 请求参数：JSON对象，包含4个字段：
- key：搜索关键字
- page：页码
- size：每页大小
- sortBy：排序，目前暂不实现
- 返回值：分页查询，需要返回分页结果PageResult，包含两个属性：
total：总条数List<HotelDoc>：当前页的数据
因此，我们实现业务的流程如下：
- 步骤一：定义实体类，接收请求参数的JSON对象
- 步骤二：编写controller，接收页面的请求
- 步骤三：编写业务实现，利用RestHighLevelClient实现搜索、分页
4.1.2.定义实体类
实体类有两个，一个是前端的请求参数实体，一个是服务端应该返回的响应结果实体。
1）请求参数
前端请求的json结构如下：
{ "key": "搜索关键字", "page": 1, "size": 3, "sortBy": "default" }
因此，我们在cn.itcast.hotel.pojo包下定义一个实体类：
package cn.itcast.hotel.pojo; import lombok.Data; @Data public class RequestParams { private String key; private Integer page; private Integer size; private String sortBy; }
2）返回值
分页查询，需要返回分页结果PageResult，包含两个属性：
total：总条数List<HotelDoc>：当前页的数据
因此，我们在cn.itcast.hotel.pojo中定义返回结果：
package cn.itcast.hotel.pojo; import lombok.Data; import java.util.List; @Data public class PageResult { private Long total; private List<HotelDoc> hotels; public PageResult() { } public PageResult(Long total, List<HotelDoc> hotels) { this.total = total; this.hotels = hotels; } }
4.1.3.定义controller
定义一个HotelController，声明查询接口，满足下列要求：
- 请求方式：Post
- 请求路径：/hotel/list
- 请求参数：对象，类型为RequestParam
- 返回值：PageResult，包含两个属性
Long total：总条数List<HotelDoc> hotels：酒店数据
因此，我们在cn.itcast.hotel.web中定义HotelController：
@RestController @RequestMapping("/hotel") public class HotelController { @Autowired private IHotelService hotelService; // 搜索酒店数据 @PostMapping("/list") public PageResult search(@RequestBody RequestParams params){ return hotelService.search(params); } }
4.1.4.实现搜索业务
我们在controller调用了IHotelService，并没有实现该方法，因此下面我们就在IHotelService中定义方法，并且去实现业务逻辑。
1）在cn.itcast.hotel.service中的IHotelService接口中定义一个方法：
/** * 根据关键字搜索酒店信息 * @param params 请求参数对象，包含用户输入的关键字 * @return 酒店文档列表 */ PageResult search(RequestParams params);
2）实现搜索业务，肯定离不开RestHighLevelClient，我们需要把它注册到Spring中作为一个Bean。在cn.itcast.hotel中的HotelDemoApplication中声明这个Bean：(注意更改IP)
@Bean public RestHighLevelClient client(){ return new RestHighLevelClient(RestClient.builder( HttpHost.create("http://192.168.150.101:9200") )); }
3）在cn.itcast.hotel.service.impl中的HotelService中实现search方法：
@Override public PageResult search(RequestParams params) { try { // 1.准备Request SearchRequest request = new SearchRequest("hotel"); // 2.准备DSL // 2.1.query String key = params.getKey(); // 为空查全部，不为空做指定字段查询 if (key == null || "".equals(key)) { request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery()); } else { request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all", key)); } // 2.2.分页 int page = params.getPage(); int size = params.getSize(); request.source().from((page - 1) * size).size(size); // 3.发送请求 SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); // 4.解析响应 return handleResponse(response); } catch (IOException e) { throw new RuntimeException(e); } } // 结果解析 private PageResult handleResponse(SearchResponse response) { // 4.解析响应 SearchHits searchHits = response.getHits(); // 4.1.获取总条数 long total = searchHits.getTotalHits().value; // 4.2.文档数组 SearchHit[] hits = searchHits.getHits(); // 4.3.遍历 List<HotelDoc> hotels = new ArrayList<>(); for (SearchHit hit : hits) { // 获取文档source String json = hit.getSourceAsString(); // 反序列化 HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class); // 放入集合 hotels.add(hotelDoc); } // 4.4.封装返回 return new PageResult(total, hotels); }
4）重启项目后访问，发现搜索结果会出来，同时分页信息也产生了变化
4.2.酒店结果过滤
需求：添加品牌、城市、星级、价格等过滤功能
4.2.1.需求分析
在页面搜索框下面，会有一些过滤项：
传递的参数如图：
包含的过滤条件有：
- brand：品牌值
- city：城市
- minPrice~maxPrice：价格范围
- starName：星级
我们需要做两件事情：
- 修改请求参数的对象RequestParams，接收上述参数
- 修改业务逻辑，在搜索条件之外，添加一些过滤条件
4.2.2.修改实体类
修改在cn.itcast.hotel.pojo包下的实体类RequestParams：
@Data public class RequestParams { private String key; private Integer page; private Integer size; private String sortBy; // 下面是新增的过滤条件参数 private String city; private String brand; private String starName; private Integer minPrice; private Integer maxPrice; }
4.2.3.修改搜索业务
在HotelService的search方法中，只有一个地方需要修改：requet.source().query( ... )其中的查询条件。
在之前的业务中，只有match查询，根据关键字搜索，现在要添加条件过滤，包括：
- 品牌过滤：是keyword类型，用term查询
- 星级过滤：是keyword类型，用term查询
- 价格过滤：是数值类型，用range查询
- 城市过滤：是keyword类型，用term查询
多个查询条件组合，肯定是boolean查询来组合：
- 关键字搜索放到must中，参与算分
- 其它过滤条件放到filter中，不参与算分
因为条件构建的逻辑比较复杂，这里先封装为一个函数：
buildBasicQuery的代码如下：
private void buildBasicQuery(RequestParams params, SearchRequest request) { // 1.构建BooleanQuery BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery(); // 2.关键字搜索 String key = params.getKey(); if (key == null || "".equals(key)) { boolQuery.must(QueryBuilders.matchAllQuery()); } else { boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("all", key)); } // 3.城市条件 if (params.getCity() != null && !params.getCity().equals("")) { boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("city", params.getCity())); } // 4.品牌条件 if (params.getBrand() != null && !params.getBrand().equals("")) { boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("brand", params.getBrand())); } // 5.星级条件 if (params.getStarName() != null && !params.getStarName().equals("")) { boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("starName", params.getStarName())); } // 6.价格 if (params.getMinPrice() != null && params.getMaxPrice() != null) { boolQuery.filter(QueryBuilders .rangeQuery("price") .gte(params.getMinPrice()) .lte(params.getMaxPrice()) ); } // 7.放入source request.source().query(boolQuery); }
4.3.酒店竞价排名
需求：让指定的酒店在搜索结果中排名置顶
4.3.1.需求分析
要让指定酒店在搜索结果中排名置顶，效果如图：
页面会给指定的酒店添加广告标记。那怎样才能让指定的酒店排名置顶呢？
我们之前学习过的function_score查询可以影响算分，算分高了，自然排名也就高了。而function_score包含3个要素：
- 过滤条件：哪些文档要加分
- 算分函数：如何计算function score
- 加权方式：function score 与 query score如何运算
这里的需求是：让指定酒店排名靠前。因此我们需要给这些酒店添加一个标记，这样在过滤条件中就可以根据这个标记来判断，是否要提高算分。
比如，我们给酒店添加一个字段：isAD，Boolean类型：
- true：是广告
- false：不是广告
这样function_score包含3个要素就很好确定了：
- 过滤条件：判断isAD 是否为true
- 算分函数：我们可以用最简单暴力的weight，固定加权值
- 加权方式：可以用默认的相乘，大大提高算分
因此，业务的实现步骤包括：
- 给HotelDoc类添加isAD字段，Boolean类型
- 挑选几个你喜欢的酒店，给它的文档数据添加isAD字段，值为true
- 修改search方法，添加function score功能，给isAD值为true的酒店增加权重
4.3.2.修改HotelDoc实体
给cn.itcast.hotel.pojo包下的HotelDoc类添加isAD字段：
4.3.3.添加广告标记
接下来，我们挑几个酒店，添加isAD字段，设置为true：（注意改成自己本地DB的数据ID）
POST /hotel/_update/38609 { "doc": { "isAD": true } } POST /hotel/_update/36934 { "doc": { "isAD": true } }
修改完成可以通过命令查看是否有：isAD：true
POST /hotel182/_search { "query": { "match": { "id": "38609" } } }
4.3.4.添加算分函数查询
接下来我们就要修改查询条件了。之前是用的boolean 查询，现在要改成function_socre查询。
function_score查询结构如下：
对应的JavaAPI如下：
我们可以将之前写的boolean查询作为原始查询条件放到query中，接下来就是添加过滤条件、算分函数、加权模式了。所以原来的代码依然可以沿用。
修改cn.itcast.hotel.service.impl包下的HotelService类中的buildBasicQuery方法，添加算分函数查询：
private void buildBasicQuery(RequestParams params, SearchRequest request) { // 1.构建BooleanQuery BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery(); // 关键字搜索 String key = params.getKey(); if (key == null || "".equals(key)) { boolQuery.must(QueryBuilders.matchAllQuery()); } else { boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("all", key)); } // 城市条件 if (params.getCity() != null && !params.getCity().equals("")) { boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("city", params.getCity())); } // 品牌条件 if (params.getBrand() != null && !params.getBrand().equals("")) { boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("brand", params.getBrand())); } // 星级条件 if (params.getStarName() != null && !params.getStarName().equals("")) { boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("starName", params.getStarName())); } // 价格 if (params.getMinPrice() != null && params.getMaxPrice() != null) { boolQuery.filter(QueryBuilders .rangeQuery("price") .gte(params.getMinPrice()) .lte(params.getMaxPrice()) ); } // 2.算分控制 FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQuery = QueryBuilders.functionScoreQuery( // 原始查询，相关性算分的查询 boolQuery, // function score的数组 new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[]{ // 其中的一个function score 元素 new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder( // 过滤条件 QueryBuilders.termQuery("isAD", true), // 算分函数 ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(10) ) }); request.source().query(functionScoreQuery); }
运行项目之后，可以发现上面ID被修改过的数据，优先排在前面
4.3.5.添加排序
排序相对比较简单，注意它是跟query同级的，所以我们不放在封装的：buildBasicQuery 中，而是与其保持平级，代码如下：
if (StringUtils.isNotBlank(params.getSortBy()) && !StringUtils.equals("default", params.getSortBy())) { request.source().sort(params.getSortBy(), SortOrder.DESC); }
重启工程后，可以点击测试：
4.3.6.添加高亮
高亮的技术实现与我们单测一模一样，分别是：
- 与query平级的高亮处理（因为高亮不影响数据结果集大小，所以放在哪里都可以）
@Override public PageResult search(RequestParams params) { try { // 1-准备请求 SearchRequest request = new SearchRequest("hotel182"); // 2-准备DSL语句 // 2.1-基础查询 buildBasicQuery(params, request); // 2.2 排序 if (StringUtils.isNotBlank(params.getSortBy()) && !StringUtils.equals("default", params.getSortBy())) { request.source().sort(params.getSortBy(), SortOrder.DESC); } // 2.3-分页 request.source().from((params.getPage() - 1) * params.getSize()).size(params.getSize()); // 2.4-高亮 request.source().highlighter(new HighlightBuilder() .field("name") .requireFieldMatch(false)); // 3-发送请求 SearchResponse search = restHighLevelClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT); // 4-解析结果 return handleResponse(search); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); throw new RuntimeException("系统异常，请联系管理员"); } }
- 返回结果处理，重新设置name属性
private PageResult handleResponse(SearchResponse searchResponse) { // 0-实例化返回结果 PageResult result = new PageResult(); // 1- 拿到最外层hits SearchHits hits = searchResponse.getHits(); // 2-循环遍历内层hits List<HotelDoc> hotelDocList = new ArrayList<>(); for (SearchHit hit : hits) { // 3-获取每一个里面的souce String sourceJson = hit.getSourceAsString(); // 4-输出source转换成HotelDoc HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(sourceJson, HotelDoc.class); // 5-获取高亮数据 Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields(); if (null != highlightFields && highlightFields.containsKey("name")) { String name = highlightFields.get("name").getFragments()[0].string(); hotelDoc.setName(name); } hotelDocList.add(hotelDoc); } result.setTotal(hits.getTotalHits().value); result.setHotels(hotelDocList); return result; }
