排序与分页

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：

  1. // 查询 
  2. request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());
  3. // 排序
  4. request.source().sort("price", SortOrder.ASC);
  5. // 分页
  6. request.source().from(0).size(5);
  1. GET /indexName/_search
  2. {
  3.   "query": {
  4.     "match_all": {}
  5.   },
  6.   "from": 0,
  7.   "size": 5, 
  8.   "sort": [
  9.     {
  10.       "FIELD": "desc"  
  11.     },
  12.   ]
  13. }

代码示例：

  1. @Test
  2. void testPageAndSort() throws IOException {
  3.     // 页码，每页大小
  4.     int page = 1, size = 5;
  5.     // 1.准备Request
  6.     SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
  7.     // 2.准备DSL
  8.     // 2.1.query
  9.     request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());
  10.     // 2.2.排序 sort
  11.     request.source().sort("price", SortOrder.ASC);
  12.     // 2.3.分页 from、size
  13.     request.source().from((page - 1) * size).size(size);
  14.     // 3.发送请求
  15.     SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
  16.     // 4.解析响应
  17.     handleResponse(response);
  18. }

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

高亮请求构建

  1. GET /hotel/_search
  2. {
  3.   "query": {
  4.     "match": {
  5.       "all": "如家"
  6.     }
  7.   },
  8.   "highlight": {
  9.     "fields": {
  10.       "name": {
  11.         "require_field_match": "false"
  12.       }
  13.     }
  14.   }
  15. }

高亮请求的构建 API 如下：

  1. request.source().highlighter(new HighlightBuilder().field("name").requireFieldMatch(false));

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。

示例代码如下：

  1. @Test
  2. void testHighlight() throws IOException {
  3.     // 1.准备Request
  4.     SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
  5.     // 2.准备DSL
  6.     // 2.1.query
  7.     request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all", "如家"));
  8.     // 2.2.高亮
  9.     request.source().highlighter(new HighlightBuilder().field("name").requireFieldMatch(false));
  10.     // 3.发送请求
  11.     SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
  12.     // 4.解析响应
  13.     handleResponse(response);
  14. }

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。

  1. {
  2.   "_index" : "hotel",
  3.   "_type" : "_doc",
  4.   "_id" : "339952837",
  5.   "_score" : 2.8947515,
  6.   "_source" : {
  7.     "id" : 339952837,
  8.     "name" : "如家酒店(北京良乡西路店)",
  9.     "price" : 159,
  10.     "score" : 46,
  11.     "brand" : "如家",
  12.     "city" : "北京",
  13.     "location" : "39.73167, 116.132482",
  14.     "pic" : "t0.jpg"
  15.   },
  16.   "highlight" : {
  17.     "name" : [
  18.       "<em>如家</em>酒店(北京良乡西路店)",
  19.     ]
  20.   }
  21. }

因此解析高亮的代码需要额外处理：

  1. // 获取source
  2. HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(hit.getSourceAsString(), HotelDoc.class);
  3. // 处理高亮
  4. Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
  5. if (!CollectionUtils.isEmpty(highlightFields)) {
  6.     // 获取高亮字段结果
  7.     HighlightField highlightField = highlightFields.get("name");
  8.     if (highlightField != null) {
  9.         // 取出高亮结果数组中的第一个，就是酒店名称
  10.         String name = highlightField.getFragments()[0].string();
  11.         hotelDoc.setName(name);
  12.     }
  13. }

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