搜索结果处理
排序
elasticsearch支持对搜索结果排序(sort),默认是根据相关度算分来排序,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。
举例:
对酒店评分降序排序,价格升序排序
GET /hotel/_search
{
"query": {
"match_all": {
}
},
"sort": [
{
"score": {
"order": "desc"
},
"price": {
"order": "asc"
}
}
]
}
实现对酒店数据按照你的位置坐标的距离升序排序
获取经纬度方式: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 (amap.com)
GET /hotel/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [
{
"_geo_distance": {
"location": {
"lat": 31.034661, //纬度
"lon": 121.612282 //经度
},
"order": "asc",
"unit": "km"
}
}
]
}
分页
elasticsearch默认情况下只返回top10的数据,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:
#分页查询
GET /hotel/_search
{
"query": {
"match_all": {
}
},
"sort": [
{
"price": {
"order": "asc"
}
}
],
"from": 0 ,
"size": 20 #期望获取文档的总数
深度分页问题:
ES是分布式的,所以会面临深度分页问题。例如按照price排序后,获取from=990,size=10的数据
1、首先在每个分片数据上都排序并查询前1000条文档
2、然后将所有节点的结果聚合,从内存中重新排序选取前1000条文档
3、最后从这1000条文档中,选取从990开始的10条文档
如果搜索页数过深,或者结果集越大,对内存和CPU的消耗也越高。因此ES设定结果集查询的上限为10000
解决方案:
after search :分页时需要排序,原理上是从上一次的排序值开始,查询下一条数据(推荐)
优点:没有查询上线
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
sroll:原理将排序数据形成快照,保存在内存中(不推荐)
对搜索结果高亮处理
高亮:就是在搜索结果中把搜索关键字突出显示。
原理是:
将搜索页面的关键字用标签标记出来(标签)
将页面中给标签添加css样式
在em中,默认情况下,搜索字段必须与高亮字段一致
GET /hotel/_search
{
"query": {
"match": {
"all": "如家"
}
},
"highlight": {
"fields": {
"name": {
"require_field_match": "false"
}
}
}
}