第十一章 分布式搜索引擎 elasticsearch
七、搜索结果处理
1. 排序
1.1 普通字段排序
GET /indexName/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [
{
"FIELD": "desc" // 排序字段、排序方式ASC、DESC
}
]
}
1.2 地理坐标排序
- 地理坐标排序略有不同。
1.2.1 语法说明
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
}
}
]
}
1.2.2 示例
-
提示:获取你的位置的经纬度的方式:https://lbs.amap.com/demo/jsapi–v2/example/map/click-to-get-lnglat/
-
假设我的位置是:31.034661,121.612282,寻找我周围距离最近的酒店。
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
- size:总共查询几个文档
2.1 基本的分页
- 分页的基本语法如下:
GET /hotel/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"from": 0, // 分页开始的位置,默认为0
"size": 10, // 期望获取的文档总数
"sort": [
{"price": "asc"}
]
}
2.2 深度分页问题
GET /hotel/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"from": 990, // 分页开始的位置,默认为0
"size": 10, // 期望获取的文档总数
"sort": [
{"price": "asc"}
]
}
-
不过,elasticsearch 内部分页时,必须先查询 0~1000 条,然后截取其中的 990 ~ 1000 的这 10 条:
-
但是 elasticsearch 将来一定是集群,例如我集群有 5 个节点,我要查询 TOP1000 的数据,并不是每个节点查询 200 条就可以了。
-
因此要想获取整个集群的 TOP1000,必须先查询出每个节点的 TOP1000,汇总结果后,重新排名,重新截取 TOP1000。
-
那如果我要查询 9900~10000 的数据呢?是不是要先查询 TOP10000 呢?那每个节点都要查询 10000 条?汇总到内存中?
-
当查询分页深度较大时,汇总数据过多,对内存和 CPU 会产生非常大的压力,因此 elasticsearch 会禁止 from+ size 超过 10000 的请求。
2.3 小结
-
分页查询的常见实现方案以及优缺点:
3. 高亮
3.1 高亮原理
3.2 实现高亮
- 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:
-
示例:
4. 总结
原文地址:https://blog.csdn.net/sgsgkxkx/article/details/134544681
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