Elasticsearch是由elastic公司开发的一套搜索引擎技术，它是elastic技术栈中的一部分,提供核心的数据存储、搜索、分析功能

elasticsearch之所以有如此高性能的搜索表现，正是得益于底层的倒排索引技术。那么什么是倒排索引呢？

Elasticsearch搜索原理

正向索引

我们先来回顾一下正向索引。

例如有一张名为tb_goods的表：

其中的id字段已经创建了索引，由于索引底层采用了B+树结构，因此我们根据id搜索的速度会非常快。但是其他字段例如title，只在叶子节点上存在。检查到搜索条件为like '%手机%'，如果符合则放入结果集，不符合则丢弃。

综上，根据id精确匹配时，可以走索引，查询效率较高。而当搜索条件为模糊匹配时（模糊查询只有%在关键词前面索引才会失效），由于索引无法生效，导致从索引查询退化为全表扫描，效率很差。

因此，正向索引适合于根据索引字段的精确搜索，不适合基于部分词条的模糊匹配。而倒排索引恰好解决的就是根据部分词条模糊匹配的问题。

倒排索引

倒排索引中有两个非常重要的概念：

• 文档（Document）：用来搜索的数据，其中的每一条数据就是一个文档。例如一个网页、一个商品信息

• 词条（Term）：对文档数据或用户搜索数据，利用某种算法分词，得到的具备含义的词语就是词条。例如：我是中国人，就可以分为：我、是、中国人、中国、国人这样的几个词条

创建倒排索引是对正向索引的一种特殊处理和应用，流程如下：

• 将每一个文档的数据利用分词算法根据语义拆分，得到一个个词条

• 创建表，每行数据包括词条、词条所在文档id、位置等信息

• 因为词条唯一性，可以给词条创建正向索引

倒排索引的搜索流程如下（以搜索"华为手机"为例），如图 

流程描述：

1）用户输入条件"华为手机"进行搜索。

2）对用户输入条件分词，得到词条：华为、手机。

3）拿着词条在倒排索引中查找（由于词条有索引，查询效率很高），即可得到包含词条的文档id：1、2、3。

4）拿着文档id到正向索引中查找具体文档即可（由于id也有索引，查询效率也很高）。

虽然要先查询倒排索引，再查询正排索引，但是无论是词条、还是文档id都建立了索引，查询速度非常快！无需全表扫描。

Elasticsearch安装

本项目采用docker部署

创建网络 es-net

docker network create es-net

安装 elasticsearch

docker run -d \
	--name es \
    -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \
    -e "discovery.type=single-node" \
    -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \
    -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
    --privileged \
    --network es-net \
    -p 9200:9200 \
    -p 9300:9300 \
elasticsearch:7.12.1

 访问：http://服务器id:9200/  若出现以下JSON数据，表示安装成功

 kibana安装

Kibana是elastic公司提供的用于操作Elasticsearch的可视化控制台。它的功能非常强大，包括：

• 对Elasticsearch数据的搜索、展示

• 对Elasticsearch数据的统计、聚合，并形成图形化报表、图形

• 对Elasticsearch的集群状态监控

• 它还提供了一个开发控制台（DevTools），在其中对Elasticsearch的Restful的API接口提供了语法提示

部署Kibana

docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--network=es-net \
-p 5601:5601  \
kibana:7.12.1

Kibana连接的是Elasticsearch的REST API端口，而在同一Docker网络中，端口映射并不适用，容器之间直接通过内部端口相互通信（9200端口，指向的是内部9200端口，不是对外暴露的9200端口） 

访问:http://服务器id:5601/，出现以下界面表示安装成功

在开发工具中就可以执行DSL操作了 

IK分词器

Elasticsearch的关键就是倒排索引，而倒排索引依赖于对文档内容的分词，而分词则需要高效、精准的分词算法，IK分词器就是这样一个中文分词算法。

IK分词器的安装

下载IK分词器

https://release.infinilabs.com/analysis-ik/stable/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip

查看es-plugins插件容器所在位置

docker volume inspect es-plugins

将ik分词器解压后，上传至服务器容器es-plugins所在位置

重启es服务

docker restart es

进入开发工具界面，对 “java是全世界最好的语言，没有之一”，进行分词

#测试分词器
POST /_analyze
{
  "text": "java是全世界最好的语言，没有之一", 
  "analyzer": "ik_smart"
}

 ik分词器安装成功

IK分词器的执行模式

IK分词器包含两种模式：

• ik_smart：智能语义切分

• ik_max_word：最细粒度切分

扩展词典

打开IK分词器config目录，在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加 

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
	<comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
	<!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
	<entry key="ext_dict"></entry>
	 <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
	<entry key="ext_stopwords"></entry>
	<!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
	<!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->
	<!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
	<!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>

 在config目录下创建这两个文件，exi.dic和stopwords.dic

扩展分词"最好的语言"

禁用分词“的”

重启es容器 ，可以看到“最好的语言”已经可以被识别为是一个分词了

 索引库操作

• type：字段数据类型，常见的简单类型有：

  • 字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址）

  • 数值：long、integer、short、byte、double、float、

  • 布尔：boolean

  • 日期：date

  • 对象：object

• index：是否创建索引，默认为true

• analyzer：使用哪种分词器

• properties：该字段的子字段

我们以下面这段JSON数据为例，我们为这段数据创建索引库

email：字符串，但是不分词，不创建索引

score：只看数组中元素类型

id：java中id为Lone,而在es中，所有的id默认为字符串

创建索引库

#创建索引库，es中id默认为字符串
PUT /es_test
{
  "mappings": {
    "properties": {
     "id":{
        "type":"keyword" 
      },
      "email":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "info":{ 
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "score":{
        "type": "float"
      },
      "name":{
        "type": "object", 
        "properties": {
          "firstName": {
            "type":"keyword"
          },
          "lastName":{
            "type":"keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

若需要同时根据多个字段搜索，推荐把这些字段复制到统一的一个字段中，分词查询，效率更高

创建一个统一字段all

"all":{
        "type":"text",
         "analyzer":"ik_max_word"  
      }

其他需要参与搜索的字段，复制到all中

"copy_to": "all"

 综上：创建索引方案如下

#创建索引库
PUT /es_test
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "email":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "info":{ 
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart", 
        "copy_to": "all"
      },
      "score":{
        "type": "float",
        "copy_to": "all"
      },
      "name":{
        "type": "object", 
        "properties": {
          "firstName": {
            "type":"keyword"
          },
          "lastName":{
            "type":"keyword"
          }
        }
      },
      "all":{
        "type":"text",
         "analyzer":"ik_max_word"  
      }
    }
  }
}

修改索引库

倒排索引结构虽然不复杂，但是一旦数据结构改变（比如改变了分词器），就需要重新创建倒排索引，这简直是灾难。因此索引库一旦创建，无法修改mapping。

虽然无法修改mapping中已有的字段，但是却允许添加新的字段到mapping中，因为不会对倒排索引产生影响。因此修改索引库能做的就是向索引库中添加新字段，或者更新索引库的基础属性。

修改索引库，新增新字段age

PUT /es_test/_mapping
{
  "properties": {
    "age":{
      "type": "integer"
    }
  }
}

查看索引库

GET /es_test

删除索引库

DELETE /es_test

文档操作

新增文档

新增文档：POST /索引库名/_doc/文档id

POST /es_test/_doc/1
{
    "email": "[email protected]",
    "info": "java_爱好者",
    "age":23,
    "score":[98.5,88.3],
    "name": {
        "firstName": "张",
        "lastName": "三"
    }
}

修改文档

修改有两种方式：

• 全量修改：直接覆盖原来的文档

• 局部修改：修改文档中的部分字段

全量修改

全量修改是覆盖原来的文档，其本质是两步操作：

• 根据指定的id删除文档

• 新增一个相同id的文档

#修改文档-全量修改
PUT /es_test/_doc/1
{
    "info": "java是最好的语言",
    "email": "....",
    "name": {
        "firstName": "李",
        "lastName": "四"
    }
}

局部修改

局部修改是只修改指定id匹配的文档中的部分字段

#修改文档-局部修改
POST /es_test/_update/1
{
  "doc": {
    "email": "[email protected]"
  }
}

按id查找文档 

#查看文档
GET /es_test/_doc/1

批量查找 

GET /es_test/_search

删除文档

DELETE /es_test/_doc/1

RestClient

导入依赖

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
</dependency>

覆盖SpringBoot默认的ES版本 

  <properties>
      <elasticsearch.version>7.12.1</elasticsearch.version>
  </properties>

这里为了单元测试方便，我们创建一个测试类IndexTest，然后将初始化的代码编写在@BeforeEach方法中:

import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import java.io.IOException;


@SpringBootTest
class HotelIndexTest {
    private RestHighLevelClient client;
    @BeforeEach
    void setUp() {
        client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://124.70.208.223:9200")
        ));
    }
    @AfterEach
    void tearDown() throws IOException {
        client.close();
    }
}

或者直接采用Spring注入

import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class EsConfig {
    @Bean
    public RestHighLevelClient restHighLevelClient(){
        return new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://124.70.208.223:9200")
        ));
    }

}

索引库操作

创建索引库

 那么我们如何将下列MySQL数据存入es中呢？

 创建对应es数据，在es中，经度和纬度作为一个字段存储，以“，”隔开

import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

@Data
@NoArgsConstructor
public class HotelDoc {
    private Long id;
    private String name;
    private String address;
    private Integer price;
    private Integer score;
    private String brand;
    private String city;
    private String starName;
    private String business;
    private String location;
    private String pic;

    public HotelDoc(Hotel hotel) {
        this.id = hotel.getId();
        this.name = hotel.getName();
        this.address = hotel.getAddress();
        this.price = hotel.getPrice();
        this.score = hotel.getScore();
        this.brand = hotel.getBrand();
        this.city = hotel.getCity();
        this.starName = hotel.getStarName();
        this.business = hotel.getBusiness();
        this.location = hotel.getLatitude() + ", " + hotel.getLongitude();
        this.pic = hotel.getPic();
    }
}

 geo_point 是Elasticsearch 中一种专门用于地理点数据的字段类型。它允许你存储和查询地球上的位置信息，通常以纬度和经度的形式表示。

geo_point 类型支持多种地理空间查询，例如距离查询、多边形查询等，并且可以用于聚合操作来分析地理位置数据。

      "location":{
        "type": "geo_point"
      },

 综上：es中索引库的设置为

PUT /hotel
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "name":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "copy_to": "all"
      },
      "address":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "price":{
        "type": "integer"
      },
      "score":{
        "type": "integer"
      },
      "brand":{
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "city":{
        "type": "keyword",
        "copy_to": "all"
      },
      "starName":{
        "type": "keyword"
      },
      "business":{
        "type": "keyword"
      },
      "location":{
        "type": "geo_point"
      },
      "pic":{
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "all":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      }
    }
  }
}

 利用RestHighLevelClient 创建索引库

package cn.itcast.hotel.constants;

public class HotelIndexConstants {
    public static final String MAPPING_TEMPLATE = "{\n" +
            "  \"mappings\": {\n" +
            "    \"properties\": {\n" +
            "      \"id\": {\n" +
            "        \"type\": \"keyword\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"name\": {\n" +
            "        \"type\": \"text\",\n" +
            "        \"analyzer\": \"ik_max_word\",\n" +
            "        \"copy_to\": \"all\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"address\": {\n" +
            "        \"type\": \"keyword\",\n" +
            "        \"index\": false\n" +
            "      },\n" +
            "      \"price\": {\n" +
            "        \"type\": \"integer\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"score\": {\n" +
            "        \"type\": \"integer\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"brand\": {\n" +
            "        \"type\": \"keyword\",\n" +
            "        \"copy_to\": \"all\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"city\": {\n" +
            "        \"type\": \"keyword\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"starName\": {\n" +
            "        \"type\": \"keyword\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"business\": {\n" +
            "        \"type\": \"keyword\",\n" +
            "        \"copy_to\": \"all\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"pic\": {\n" +
            "        \"type\": \"keyword\",\n" +
            "        \"index\": false\n" +
            "      },\n" +
            "      \"location\": {\n" +
            "        \"type\": \"geo_point\"\n" +
            "      },\n" +
            "      \"all\": {\n" +
            "        \"type\": \"text\",\n" +
            "        \"analyzer\": \"ik_max_word\"\n" +
            "      }\n" +
            "    }\n" +
            "  }\n" +
            "}";
}

   @Test
    void testCreateIndex() throws IOException {
        // 1.准备Request      PUT /hotel
        CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("hotel");
        // 2.准备请求参数
        request.source(MAPPING_TEMPLATE, XContentType.JSON);
        // 3.发送请求
        client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }

删除索引库

    @Test
    void testDeleteIndex() throws IOException {
        // 1.准备Request
        DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest("hotel");
        // 3.发送请求
        client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }

判断索引库是否存在

 @Test
    void testExistsIndex() throws IOException {
        // 1.准备Request
        GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("hotel");
        // 3.发送请求
        boolean isExists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);

        System.out.println(isExists ? "存在" : "不存在");
    }

文档操作

新增文档

    @Test
    void testAddDocument() throws IOException {
        // 1.查询数据库hotel数据
        Hotel hotel = hotelService.getById(61083L);
        // 2.转换为HotelDoc
        HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
        // 3.转JSON
        String json = JSON.toJSONString(hotelDoc);

        // 1.准备Request
        IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotelDoc.getId().toString());
        // 2.准备请求参数DSL，其实就是文档的JSON字符串
        request.source(json, XContentType.JSON);
        // 3.发送请求
        client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }

查看指定文档

    @Test
    void testGetDocumentById() throws IOException {
        // 1.准备Request      // GET /hotel/_doc/{id}
        GetRequest request = new GetRequest("hotel", "61083");
        // 2.发送请求
        GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 3.解析响应结果
        String json = response.getSourceAsString();

        HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
        System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);
    }

删除指定文档

    @Test
    void testDeleteDocumentById() throws IOException {
        // 1.准备Request      // DELETE /hotel/_doc/{id}
        DeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", "61083");
        // 2.发送请求
        client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }

更新指定文档

    @Test
    void testUpdateById() throws IOException {
        // 1.准备Request
        UpdateRequest request = new UpdateRequest("hotel", "61083");
        // 2.准备参数
        request.doc(
                "price", "870"
        );
        // 3.发送请求
        client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }

批量添加文档

    @Test
    void testBulkRequest() throws IOException {
        // 查询所有的酒店数据
        List<Hotel> list = hotelService.list();

        // 1.准备Request
        BulkRequest request = new BulkRequest();
        // 2.准备参数
        for (Hotel hotel : list) {
            // 2.1.转为HotelDoc
            HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);
            // 2.2.转json
            String json = JSON.toJSONString(hotelDoc);
            // 2.3.添加请求
            request.add(new IndexRequest("hotel").id(hotel.getId().toString()).source(json, XContentType.JSON));
        }

        // 3.发送请求
        client.bulk(request, RequestOptions.DEFAULT);
    }

 DSL查询

Elasticsearch的查询可以分为两大类：

• 叶子查询（Leaf query clauses）：一般是在特定的字段里查询特定值，属于简单查询，很少单独使用。

• 复合查询（Compound query clauses）：以逻辑方式组合多个叶子查询或者更改叶子查询的行为方式。

无条件查询的类型是：match_all，由于match_all无条件，所以条件位置不写即可。因此其查询语句如下

查询所有

查询所有-完整形式

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {
      
    }
  }
}

 查询所有-简写形式

GET /hotel/_search

    @Test
    void testMatchAll() throws IOException {
        // 1.准备request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        // 2.准备请求参数
        request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());
        // 3.发送请求，得到响应
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.结果解析
        handleResponse(response);
    }
private void handleResponse(SearchResponse response) {
        SearchHits searchHits = response.getHits();
        // 4.1.总条数
        long total = searchHits.getTotalHits().value;
        System.out.println("总条数：" + total);
        // 4.2.获取文档数组
        SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
        // 4.3.遍历
        for (SearchHit hit : hits) {
            // 4.4.获取source
            String json = hit.getSourceAsString();
            // 4.5.反序列化，非高亮的
            HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
            // 4.7.打印
            System.out.println(hotelDoc);
        }
    }

 虽然是match_all，但是响应结果中并不会包含索引库中的所有文档，而是仅有10条。这是因为处于安全考虑，elasticsearch设置了默认的查询页数。

全文检索查询

GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "字段名": "搜索条件"
    }
  }
}

GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "搜索条件",
      "fields": ["字段1", "字段2"]
    }
  }
}

    @Test
    void testMatch() throws IOException {
        // 1.准备request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        // 2.准备请求参数
        // request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all", "外滩如家"));
        request.source().query(QueryBuilders.multiMatchQuery("外滩如家", "name", "brand", "city"));
        // 3.发送请求，得到响应
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.结果解析
        handleResponse(response);
    }

精确查询

range是范围查询，对于范围筛选的关键字有：

• gte：大于等于

• gt：大于

• lte：小于等于

• lt：小于

GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "字段名": {
        "gte": {最小值},
        "lte": {最大值}
      }
    }
  }
}

    @Test
    void testBool() throws IOException {
        // 1.准备request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        // 2.准备请求参数
       /*
         BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
        // 2.1.must
        boolQuery.must(QueryBuilders.termQuery("city", "杭州"));
        // 2.2.filter
        boolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").lte(250));
        */

        request.source().query(
                QueryBuilders.boolQuery()
                        .must(QueryBuilders.termQuery("city", "杭州"))
                        .filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").lte(250))
        );
        // 3.发送请求，得到响应
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.结果解析
        handleResponse(response);
    }

地理查询

查询该地点附近5公里内的所以酒店

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "geo_distance":{
      "distance":"4km",
      "location":"31.25,121.47"
    }
  }
}

    @Test
    void testDistance() throws IOException {
        // 1.准备request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        GeoDistanceQueryBuilder geoDistanceQuery = QueryBuilders.geoDistanceQuery("location")
                .point(31.25, 121.47) // 纬度, 经度
                .distance("4km");
        request.source().query(geoDistanceQuery);
        // 3.发送请求，得到响应
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.结果解析
        handleResponse(response);
    }

算分函数查询

当我们利用match查询时，文档结果会根据与搜索词条的关联度打分（_score），返回结果时按照分值降序排列。

从elasticsearch5.1开始，采用的相关性打分算法是BM25算法，公式如下：

基于这套公式，就可以判断出某个文档与用户搜索的关键字之间的关联度，还是比较准确的。但是，在实际业务需求中，常常会有竞价排名的功能。不是相关度越高排名越靠前，而是掏的钱多的排名靠前。

function score 查询中包含四部分内容：

• 原始查询条件：query部分，基于这个条件搜索文档，并且基于BM25算法给文档打分，原始算分（query score)

• 过滤条件：filter部分，符合该条件的文档才会重新算分

• 算分函数：符合filter条件的文档要根据这个函数做运算，得到的函数算分（function score），有四种函数

  • weight：函数结果是常量

  • field_value_factor：以文档中的某个字段值作为函数结果

  • random_score：以随机数作为函数结果

  • script_score：自定义算分函数算法

• 运算模式：算分函数的结果、原始查询的相关性算分，两者之间的运算方式，包括：

  • multiply：相乘

  • replace：用function score替换query score

  • 其它，例如：sum、avg、max、min

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {  .... }, // 原始查询，可以是任意条件
      "functions": [ // 算分函数
        {
          "filter": { // 满足的条件，品牌必须是Iphone
            "term": {
              "brand": "Iphone"
            }
          },
          "weight": 10 // 算分权重为2
        }
      ],
      "boost_mode": "multipy" // 加权模式，求乘积
    }
  }
}

• 文档 A 的原始得分为 x，因为它的品牌是 "Iphone"，所以它的最终得分将是 x * 10。
• 文档 B 的原始得分为 y，因为它不符合 filter 条件，所以它的最终得分仍然是 y，不会受到 weight 的影响。

bool查询

bool查询，即布尔查询。就是利用逻辑运算来组合一个或多个查询子句的组合。bool查询支持的逻辑运算有：

• must：必须匹配每个子查询，类似“与”

• should：选择性匹配子查询，类似“或”

• must_not：必须不匹配，不参与算分，类似“非”

• filter：必须匹配，不参与算分

GET /items/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {"name": "手机"}}
      ],
      "should": [
        {"term": {"brand": { "value": "vivo" }}},
        {"term": {"brand": { "value": "小米" }}}
      ],
      "must_not": [
        {"range": {"price": {"gte": 2500}}}
      ],
      "filter": [
        {"range": {"price": {"lte": 1000}}}
      ]
    }
  }
}

 出于性能考虑，与搜索关键字无关的查询尽量采用must_not或filter逻辑运算，避免参与相关性算分。

分页排序

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。不过分词字段无法排序，能参与排序字段类型有：keyword类型、数值类型、地理坐标类型、日期类型等

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。

基础分页

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 ?, ?

GET /items/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 0, // 分页开始的位置，默认为0
  "size": 10,  // 每页文档数量，默认10
  "sort": [
    {
      "price": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

​
 @Test
    void testSortAndPage() throws IOException {
        int page = 2,size = 5;

        // 1.准备request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        // 2.准备请求参数
        // 2.1.query
        request.source()
                .query(QueryBuilders.matchAllQuery());
        // 2.2.排序sort
        request.source().sort("price", SortOrder.ASC);
        // 2.3.分页 from\size
        request.source().from((page - 1) * size).size(size);

        // 3.发送请求，得到响应
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.结果解析
        handleResponse(response);
    }

​

高亮

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

观察页面源码，你会发现两件事情：

• 高亮词条都被加了<em>标签

• <em>标签都添加了红色样式

css样式肯定是前端实现页面的时候写好的，但是前端编写页面的时候是不知道页面要展示什么数据的，不可能给数据加标签。而服务端实现搜索功能，要是有elasticsearch做分词搜索，是知道哪些词条需要高亮的。

因此词条的高亮标签肯定是由服务端提供数据的时候已经加上的。

因此实现高亮的思路就是：

• 用户输入搜索关键字搜索数据

• 服务端根据搜索关键字到elasticsearch搜索，并给搜索结果中的关键字词条添加html标签

• 前端提前给约定好的html标签添加CSS样式

事实上elasticsearch已经提供了给搜索关键字加标签的语法，无需我们自己编码。

GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "搜索字段": "搜索关键字"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "高亮字段名称": {
        "pre_tags": "<em>",
        "post_tags": "</em>"
      }
    }
  }
}

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "酒店上海"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "name": {
        "pre_tags": "<em>",
        "post_tags": "</em>"
      }
    }
  }
}

   @Test
    void testHighlight() throws IOException {
        // 1.准备request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        // 2.准备请求参数
        // 2.1.query
        request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all", "外滩如家"));
        // 2.2.高亮
        request.source().highlighter(new HighlightBuilder().field("name").requireFieldMatch(false));
        // 3.发送请求，得到响应
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.结果解析
        handleResponse(response);
    }

    private void handleResponse(SearchResponse response) {
        SearchHits searchHits = response.getHits();
        // 4.1.总条数
        long total = searchHits.getTotalHits().value;
        System.out.println("总条数：" + total);
        // 4.2.获取文档数组
        SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
        // 4.3.遍历
        for (SearchHit hit : hits) {
            // 4.4.获取source
            String json = hit.getSourceAsString();
            // 4.5.反序列化，非高亮的
            HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
            // 4.6.处理高亮结果
            // 1)获取高亮map
            Map<String, HighlightField> map = hit.getHighlightFields();
            // 2）根据字段名，获取高亮结果
            HighlightField highlightField = map.get("name");
            // 3）获取高亮结果字符串数组中的第1个元素
            String hName = highlightField.getFragments()[0].toString();
            // 4）把高亮结果放到HotelDoc中
            hotelDoc.setName(hName);
            // 4.7.打印
            System.out.println(hotelDoc);
        }
    }