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06-ElasticSearch搜索结果处理

2022-08-10 分类：野生技术 阅读(154) 评论(0)

3、ElasticSearch搜索结果处理

3.1、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，可以排序的字段类型有如下几种
    • keyword类型
    • 数值类型
    • 地理坐标类型
    • 日期类型
    • ...

3.1.1、普通字段排序

  • keyword、数值、日期类型排序的语法基本一致；DSL语法如下所示

    • 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；按照声明的排序，当第一个条件相等的时候，再按照第二个条件排序，依次类推

  • 示例

    • 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

    • DSL语句如下所示（match处是自定义的，也可以直接使用match_all）

      • GET hotel/_search
{
  \"query\": {
    \"match\": {
      \"name\": \"酒店\"
    }
  },
  \"sort\": [
    {
      \"score\": {
        \"order\": \"desc\"
      }
    },
    {
      \"price\": {
        \"order\": \"asc\"
      }
    }
  ],
  \"size\": 100
}

    • 运行结果如下所示

3.1.2、地理坐标排序

  • 地理坐标排序跟上面的普通字段排序略有不同，DSL语法格式如下所示

    • 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

    • ①、指定一个坐标，作为目标点
    • ②、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
    • ③、根据距离排序

  • 示例

    • 实现对酒店数据按照自己的位置坐标的距离升序排序

      • 获取自己位置的经纬度方式可以访问这个网站：https://lbs.amap.com/demo/jsapi-v2/example/map/click-to-get-lnglat/

    • 假设我的位置坐标是：113.266022,22.995959，寻找周围距离最近的酒店的DSL语句如下所示（location字段也可以不使用大括号，直接使用字符串）

      • GET hotel/_search
{
  \"query\": {
    \"match_all\": {}
  },
  \"sort\": [
    {
      \"_geo_distance\": {
        \"location\": {
          \"lat\": 22.995959,
          \"lon\": 113.266022
        },
        \"order\": \"asc\",
        \"unit\": \"km\"
      }
    }
  ]
}

    • 运行结果如下所示

3.1.3、普通字段排序RestAPI

  • 代码如下所示

    •     /**
     * 普通字段排序查询
     */
    @Test
    public void testCommonFieldSortQuery() throws IOException {
        // 1. 创建查询请求对象
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(\"hotel\");
        // 2. 添加查询请求体
        searchRequest.source().query(
                QueryBuilders.matchAllQuery()
        ).sort(
                SortBuilders.fieldSort(\"score\").order(SortOrder.DESC)
        ).sort(
                SortBuilders.fieldSort(\"price\").order(SortOrder.ASC)
        );

        // 3. 执行查询，获取响应结果
        SearchResponse response = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        // 4. 处理响应数据
        handlerCommonResponse(response);
    }


    /**
     * 用来处理响应数据（相当于解析返回的JSON数据）
     * @param response
     */
    private void handlerCommonResponse(SearchResponse response) throws JsonProcessingException {
        // 1. 得到命中的数量（即总记录数量）
        SearchHits hits = response.getHits();
        long totalCount = hits.getTotalHits().value;// 总记录数
        System.out.println(\"总记录数量为：\" + totalCount);

        // 2. 获取本次查询出来的列表数据
        SearchHit[] hitsArray = hits.getHits();
        for (SearchHit hit : hitsArray) {
            Object[] sortValues = hit.getSortValues();
            if (sortValues.length > 0) {
                System.out.println(\"当前酒店得分为【\" + sortValues[0] + \"】\");
                System.out.println(\"当前酒店价格为【\" + sortValues[1] + \"】\");
            }

            // 得到json字符串
            String json = hit.getSourceAsString();
            // 将json字符串转换为实体类对象
            HotelDoc hotelDoc = objectMapper.readValue(json, HotelDoc.class);
            System.out.println(hotelDoc);
        }
    }

    • ​

3.1.4、地理坐标排序RestAPI

  • 代码如下所示

    •     /**
     * 地理坐标排序测试
     */
    @Test
    public void testGeoDistanceSortQuery() throws IOException {
        // 1. 创建查询请求体
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(\"hotel\");

        // 2. 添加查询请求体
        searchRequest.source().query(
                QueryBuilders.matchAllQuery()
        ).sort(
                SortBuilders.geoDistanceSort(
                        \"location\",
                        new GeoPoint(22.995959,113.266022)
                ).order(SortOrder.ASC).unit(DistanceUnit.KILOMETERS)
        );

        // 3. 执行查询，获取响应数据
        SearchResponse response = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        // 4. 处理响应结果
        handlerGeoResponse(response);

    }


    /**
     * 用来处理响应数据（相当于解析返回的JSON数据）
     * @param response
     */
    private void handlerGeoResponse(SearchResponse response) throws JsonProcessingException {
        // 1. 得到命中的数量（即总记录数量）
        SearchHits hits = response.getHits();
        long totalCount = hits.getTotalHits().value;// 总记录数
        System.out.println(\"总记录数量为：\" + totalCount);

        // 2. 获取本次查询出来的列表数据
        SearchHit[] hitsArray = hits.getHits();
        for (SearchHit hit : hitsArray) {
            Object[] sortValues = hit.getSortValues();
            if (sortValues.length > 0) {
                System.out.println(\"距离当前位置【\" + sortValues[0] + \"】公里\");
            }

            // 得到json字符串
            String json = hit.getSourceAsString();
            // 将json字符串转换为实体类对象
            HotelDoc hotelDoc = objectMapper.readValue(json, HotelDoc.class);
            System.out.println(hotelDoc);
        }
    }

3.2、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，从0开始
    • size：总共查询几个文档
  • 类似于MySQL中的limit ?, ?
  • DSL格式比较简单，这里就不多说了；只需要添加上面说的两个参数即可

3.2.1、分页查询

  • DSL语句如下图所示

3.2.2、RestAPI

  • 代码如下所示

    • package com.coolman.hotel.test;

import com.coolman.hotel.pojo.HotelDoc;
import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import java.io.IOException;

/**
 * 分页
 */
@SpringBootTest
public class PageQueryTest {

    @Autowired
    private RestHighLevelClient restHighLevelClient;

    //jackson
    private final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();

    /**
     * 分页查询测试
     * @throws IOException
     */
    @Test
    public void testPage() throws IOException {
        int from = 0;
        int size = 2;
        // 1. 创建查询请求体
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(\"hotel\");

        // 2. 添加查询请求体
        searchRequest.source().query(
                QueryBuilders.matchAllQuery()
        ).from(from).size(size);

        // 3. 执行操作，获取响应数据
        SearchResponse response = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        // 4. 处理响应数据
        handlerResponse(response);
    }


    /**
     * 用来处理响应数据（相当于解析返回的JSON数据）
     * @param response
     */
    private void handlerResponse(SearchResponse response) throws JsonProcessingException {
        // 1. 得到命中的数量（即总记录数量）
        SearchHits hits = response.getHits();
        long totalCount = hits.getTotalHits().value;// 总记录数
        System.out.println(\"总记录数量为：\" + totalCount);

        // 2. 获取本次查询出来的列表数据
        SearchHit[] hitsArray = hits.getHits();
        for (SearchHit hit : hitsArray) {
            // 得到json字符串
            String json = hit.getSourceAsString();
            // 将json字符串转换为实体类对象
            HotelDoc hotelDoc = objectMapper.readValue(json, HotelDoc.class);
            System.out.println(hotelDoc);
        }
    }
}

3.3、高亮显示

3.3.1、高亮原理

  • 高亮查询的概念
    • 我们在百度，京东等网站搜索的时候，关键字会变红色，比较醒目，这就叫做高亮显示
    • 使用检查工具查看源代码可以发现
  • 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

3.3.2、高亮显示查询DSL

  • 语法格式

    • GET /indexName/_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 ,默认使用<em>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

    • 需求：让酒店搜索结果的name字段高亮显示关键词

    • DSL语句如下所示

      • # 高亮显示

# 需求：让酒店搜索结果的name字段高亮显示关键词

# fields: 指定需要高亮显示的字段名
# pre_tags： 样式前缀	不指定的话，就默认是<em>标签
# post_tags：样式后缀
# require_field_match: 
# true 代表高亮字段必须出现在条件中,才可以高亮
# false代表高亮字段不一定要出现在条件，也可以高亮

GET hotel/_search
{
  \"query\": {
    \"match\": {
      \"name\": \"如家\"
    }
  },
  \"highlight\": {
    \"fields\": {
      \"brand\": {},
      \"name\": {}
    },
    \"require_field_match\": \"false\", 
    \"pre_tags\": \"<front color=\'red\'>\",
    \"post_tags\": \"</front>\"
  }
}

    • 查询结果如下所示

      • PS：这里的DSL语句可以有些不同，比如fields可以是数组，然后require_field_match、pre_tags、post_tags都可以放在字段中
      • 变化有点多，这里就不演示了，上面的是相当于全局配置的意思

3.3.3、高亮显示查询RestAPI

  • 代码如下所示，可以参考DSL语句的格式来写

    • package com.coolman.hotel.test;

import com.coolman.hotel.pojo.HotelDoc;
import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.text.Text;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.highlight.HighlightBuilder;
import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.highlight.HighlightField;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import java.io.IOException;
import java.util.Collection;
import java.util.Collections;
import java.util.Map;

/**
 * 高亮显示
 */
@SpringBootTest
public class HighLightQueryTest {

    @Autowired
    private RestHighLevelClient restHighLevelClient;

    //jackson
    private final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();

    @Test
    public void testHighLightSearch() throws IOException {
        // 1. 创建查询请求对象
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(\"hotel\");

        // 2. 添加查询请求体

        HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
        // 添加高亮字段方式1（暂时不知道什么区别，了解就好）
//        highlightBuilder.fields().add(new HighlightBuilder.Field(\"name\"));
//        highlightBuilder.fields().add(new HighlightBuilder.Field(\"brand\"));
        // 添加高亮字段方式2
        highlightBuilder.field(\"name\");
        highlightBuilder.field(\"brand\");
        // 这里相当于是全局的配置，也可以在上面添加配置，如  highlightBuilder.field(\"name\").requireFieldMatch(false).postTags(\"...\").preTags(\"...\");
        highlightBuilder.requireFieldMatch(false).preTags(\"<front color=\'red\'>\").postTags(\"</front>\");

        searchRequest.source().query(
                QueryBuilders.matchQuery(\"name\", \"如家\")
        ).highlighter(highlightBuilder);

        // 3. 执行操作，获取响应数据
        SearchResponse response = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        // 4. 处理响应数据
        handlerResponse(response);
    }


    /**
     * 用来处理响应数据（相当于解析返回的JSON数据）
     * @param response
     */
    private void handlerResponse(SearchResponse response) throws JsonProcessingException {
        // 1. 得到命中的数量（即总记录数量）
        SearchHits hits = response.getHits();
        long totalCount = hits.getTotalHits().value;// 总记录数
        System.out.println(\"总记录数量为：\" + totalCount);

        // 2. 获取本次查询出来的列表数据
        SearchHit[] hitsArray = hits.getHits();
        for (SearchHit hit : hitsArray) {

            // 得到json字符串
            String json = hit.getSourceAsString();
            // 将json字符串转换为实体类对象
            HotelDoc hotelDoc = objectMapper.readValue(json, HotelDoc.class);

            // 处理高亮的情况
            Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
            if (highlightFields.size() > 0) {
                if (highlightFields.get(\"name\") != null) {
                    Text nameHighLight = highlightFields.get(\"name\").fragments()[0];
                    hotelDoc.setName(nameHighLight.toString());
                }
                if (highlightFields.get(\"brand\") != null) {
                    Text brandHighLight = highlightFields.get(\"brand\").fragments()[0];
                    hotelDoc.setBrand(brandHighLight.toString());
                }
            }
            System.out.println(hotelDoc);
        }
    }
}

来源：https://www.cnblogs.com/OnlyOnYourself-lzw/p/16570857.html
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