06_ElasticSearch02

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

3.RestClient查询文档

步骤：
1）准备Request对象
2）准备请求参数
3）发起请求
4）解析响应

1.match_all：

@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);
    }
}

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

1. match查询 ```java @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精准查询

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。
```java
@Test
void testMatch() throws IOException {
    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    // request.source()
        .query(QueryBuilders.termQuery("city","杭州"));  //词条精准匹配
    request.source()
        .query(QueryBuilders.rangeQuery("price").hte(100).lte(150));//范围查询
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);

}

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：

@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);

}

3.5 排序、分页

@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

高亮请求的构建
高亮查询必须使用全文检索查询，并且要有搜索关键字。

@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);

}

高亮结果分析
高亮的结果与查询的文档结果默认是分离的，并不在一起。

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
                String name = highlightField.getFragments()[0].string();
                // 覆盖非高亮结果
                hotelDoc.setName(name);
            }
        }
        System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);
    }
}