1.es排序
elasticsearch支持对搜索结果排序https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/sort-search-results.html,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
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16#sort 排序 GET /hotel/_search { "query": { "match_all": {} }, "sort": [ { "score": "desc" }, { "price":"asc" } ] }
获取经纬度的方式: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
实现对酒店数据按照到你的位置坐标的距离升序排序
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19#找到121.43515,31.155175周围的酒店,距离升序排序(排序之后 打分算法不执行) GET /hotel/_search { "query": { "match_all": {} }, "sort": [ { "_geo_distance": { "location": { "lat": 31.155175, "lon": 121.43515 }, "order": "asc" , "unit": "km" } } ] }
2.es分页
es为倒叙索引
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:
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17#from 分页开始的位置,size 查询数量 GET /hotel/_search { "query": { "match_all": {} }, "sort": [ { "price": { "order": "desc" } } ], "from": 0, "size": 20 }
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,官方文档:
•
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。
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
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
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
3.高亮
高亮:就是在搜索结果中把搜索关键字突出显示
原理是这样的:
•
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
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18#高亮查询,默认情况下,ES搜索字段必须与高亮字段一致 GET /hotel/_search { "query": { "match": { "all": "如家" } }, "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 } } } }
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16#高亮查询,默认情况下,ES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" } } } }
总结
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29GET /hotel/_search { "query": { "match": { "name": "如家" } }, "from": 0, // 分页开始的位置 "size": 20, // 期望获取的文档总数 "sort": [ { "price": "asc" }, // 普通排序 { "_geo_distance" : { // 距离排序 "location" : "31.040699,121.618075", "order" : "asc", "unit" : "km" } } ], "highlight": { "fields": { // 高亮字段 "name": { "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 } } } }
最后
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