6.2 搜索结果处理

一、排序

1. 默认排序是按照相关度算分来排序的，还可以排序的字段类型有：keyword类型、数值类型、地理坐标类型、日期类型等

   GET /索引库名称/_search
   {
       "query": {
           "match_all": {}
       },
       "sort": [     // 简单类型排序
           {
               "排序字段": "desc/asc"  //排序方式，分DESC倒序  ASC正序
           }
       ],
       "sort": [      // 地理坐标排序
           {
               "_geo_distance": {
                   "坐标字段": "纬度，经度",  // 纬度：lat、经度：lon
                   "order": "asc",
                   "unit": "km"
               }
           }
       ]
   }

二、分页

1. 默认情况下只返回前10 条，如果要查询更多数据就要修改分页参数了

2. es中通过修改from、size参数来控制要返回的分页结果：

   GET /索引库名称/_search
   {
       "query": {
           "match_all": {}
       },
       "from": 分页开始的位置,    // 默认0
       "size": 期望活的文档总数,  // 默认10
       "sort": [
           {"排序字段": "asc"}   // 排序
       ]
   }

   备注：分页是逻辑分页，全查后再截取

3. 深度分页区问题

   1. ES是可以做分布式部署的，因此，会面临深度分页的问题，所以需要聚合所有的结果，重新排序，然后分页

   2. ES限制，from+size需要小于10000

4. 深度分页解决方案

   1. 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

   2. 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

5. 优缺点

   1. from+size：

      1. 优点：支持随机翻页

      2. 缺点：深度分页问题，默认查询上线(from+size)是10000

      3. 场景：百度，谷歌，京东，淘宝这样的随机翻页搜索

   2. after search：

      1. 优点：没有查询上线(单次查询的size不超过10000)

      2. 缺点：只能向后逐页查询，不支持随机翻页

      3. 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：

      1. 优点：没有查询上线(单次查询的size不超过10000)

      2. 缺点：会有额外的内存消耗，并且搜索的结果是非实时的

      3. 场景：海量数据的获取和迁移。从ES7.1开始不推荐，建议使用after search方案

三、高亮

1. 高亮，就是在搜索结果中的搜索关键字突出显示

   原理：

   1. 将搜索结果中的关键字用标签标记出来

   2. 在页面中给标签添加css样式

   GET /索引库名称/_search
   {
       "query": {
           "match": {  // 必须关键字查询
               "字段名": "条件值"
           }
       },
       "highlight": {
           "fields": {  // 制定要高亮的字段
               "字段名": {  // 必须与上面查询的字段名相同
                   "pre_tags": "<em>",  // 标记高亮的前置标签
                   "post_tags": "</em>"  // 标记高亮的后置标签
               }
           }
       }
   }