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第十一章 分布式搜索引擎 elasticsearch

七、搜索结果处理

• 搜索的结果可以按照用户指定的方式去处理或展示。

1. 排序

• elasticsearch 默认是根据相关度算分（_score）来排序，但是也支持自定义方式对搜索结果排序。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。

1.1 普通字段排序

• keyword、数值、日期类型排序的语法基本一致。

• 语法：

GET /indexName/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"FIELD": "desc"  // 排序字段、排序方式ASC、DESC}]
}

• 排序条件是一个数组，也就是可以写多个排序条件。按照声明的顺序，当第一个条件相等时，再按照第二个条件排序，以此类推

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}}]
}

• 这个查询的含义是：

  • 指定一个坐标，作为目标点
  • 计算每一个文档中，指定字段（必须是 geo_point 类型）的坐标到目标点的距离是多少
  • 根据距离排序

1.2.2 示例

• 需求描述：实现对酒店数据按照到你的位置坐标的距离升序排序

• 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

• 类似于 mysql 中的limit ?, ?

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

• 现在，我要查询 990~1000 的数据，查询逻辑要这么写：

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"}]
}

• 这里是查询 990 开始的数据，也就是 第 990~第 1000 条 数据。

• 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：

• 查询 TOP1000，如果 es 是单点模式，这并无太大影响。

• 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。

• 因为节点 A 的 TOP200，在另一个节点可能排到 10000 名以外了。

• 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。

• 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：原理将排序后的文档 id 形成快照，保存在内存。官方已经不推荐使用。

2.3 小结

• 分页查询的常见实现方案以及优缺点：

  • 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 search 方案。

3. 高亮

3.1 高亮原理

• 什么是高亮显示呢？

• 我们在百度，京东搜索时，关键字会变成红色，比较醒目，这叫高亮显示：

• 高亮显示的实现分为两步：

  • 给文档中的所有关键字都添加一个标签，例如<em>标签
  • 页面给<em>标签编写 CSS 样式

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：

  • 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

• 示例：

4. 总结

• 查询的 DSL 是一个大的 JSON 对象，包含下列属性：

  • query：查询条件
  • from 和 size：分页条件
  • sort：排序条件
  • highlight：高亮条件

• 示例：