ElasticSearch搜索结果处理

elasticsearch支持对搜索结果排序，默认是根据相关度算分（_score）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。

对结果的排序语法如下：

对酒店数据按照用户评价降序排序，评价相同的按照价格升序排序，评价是score字段，价格是price字段，按照顺序添加两个排序规则即可。

执行后结果如下：按照评分的高低排序，如果评分相同，在按照价格升序排序。

实现对酒店数据按照到你的位置坐标的距离升序排序，获取经纬度的方式: https://jingweidu.bmcx.com/，这里以虹桥机场的经纬度为坐标，

代码如下：

执行后结果如下：

ES中分页跟MySQL很像，但是它的底层原理，有很大的差别，ES底层采用倒排索引，它的结构是不利于做分页的，实际上采用的是逻辑上的分页，比如查990到1000的数据，对ES来讲它或查询0到1000的所有数据，然后去截取990-1000的部分

这种截取在单点查询的时候没有问题，但是ES为了存储更多的数据，ES做了集群。

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：

ES做了集群，ES把数据进行了拆分放到不同的机器上，拆分出来的每一分叫做一个分片，每一个分片上的数据是不一样的，要查询990-1000的数据，就不知道是哪一个分片的前1000条数据了

ES是分布式的，所以会面临深度分页问题。例如按price排序后，获取from=990，size=10的数据：

1. 首先在每个数据分片上都排序并查询前1000条文档。
2. 然后将所有节点的结果聚合，在内存中重新排序选出前1000条文档
3. 最后从这1000条中，选取从990开始的10条文档

如果搜索页数过深，或者结果集（from+size）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是10000

针对深度分页，ES提供了两种解决方案，宜方文档：

• 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：原理将排序数据形成快照，保存在内存。官方已经不推荐使用。

注意：

• search after：搜索是必须先排序，比如说按照价格排序，排序后就有了顺序，比如说先查询0-10条数据，第二次查询接下来10条的时候，会记录第十条排序的价格值，再次查询的时候可以从这个价格值往后去查询 有一个缺点，知道了上一次分页查询的最后一条数据值，往后查，不能够往前查询，数据只能往后分页，不能往前分页
• scoll：查询方式是一个快照，第一次查询的时候，我把所有的数据都给你缓存起来，将来你要查询的时候，我再给你截取你需要的部分，这种方式对内存的消耗方式是非常大的不推荐使用 它形成了快照，当你更新了一条文档数据，你这条快照会更新吗，查询到的数据是旧的数据，没有办法查询到实时的数据

按照价格price字段，安装asc生效排序分页，显示第一页10条数据如下：

1）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

2）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

3）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。

高亮,就是在搜索结果中把搜索关键字突出显示。原理如下：

• 将搜索结果中的关键字用标签标记出来
• 在页面中给标签添加css样式

以百度搜索如下：

注意：

• pre_tag、post_tags如果不写默认是添加em标签
• ES搜索的字段必须与高亮的字段一致，如果不一致，需要添加require_field_match，默认是高亮字段和搜索字段不匹配 

根据我们创建all字段搜索，而高亮字段是name字段，这时候搜索的字段和高亮的字段不一致，所以需要设置参数"require_field_match"为 "false"，默认就会给添加标签<em>,就没在写pre_tag、post_tags

执行后如下：

结合排序、分页和高亮对于结果进行处理，后续可以按照这个案例使用：

执行后结果如下：