搜索结果处理

• 排序
• 分页
• 高亮显示

1、排序

ES支持对搜索结果排序，默认是根据相关度算分（BM25算法的_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。

注意：指定了排序字段后ES就会放弃打分，按指定的排序字段走。

语法如下： 按某个字段排序  /   地理坐标排序（指定经纬度中心点按距离排序）

#排序
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "score": {
        "order": "desc"
      },
      "price": {
        "order": "asc"
      }
    }
  ]
}

效果如下：

高德开放平台获取鼠标点击位置经纬度：https://lbs.amap.com/demo/javascript-api-v2/example/map/click-to-get-lnglat/

举例：我们搜索一下距离 上海迪士尼度假区（121.666389,31.142992） 附近的酒店

#121.666389,31.142992附近的酒店升序排序     lon是经度  lat是纬度
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "_geo_distance": {
        "location": {
          "lat": 31.142992,
          "lon": 121.666389
        },
        "order": "asc",
        "unit": "km"
      }
    }
  ]
}

效果展示：

 2、分页

注意：以上图举例，ES的排序原理是：按价格升序获取前1000条数据，然后截取990到1000条文档。

深度分页问题（ES做了集群处理）

如果以后数据量很大了，ES也会做集群处理，这时再按价格升序获取990-1000条的数据的话原理如下：

1、需要从每个集群里取前1000条

2、将结果聚合，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。 

如查想查10000条之后的文档 可以使用 search after 查询

原理： 

比如说按价格升序

查第一次1-10条，然后查接下来10条的时候，它会记住你的第10条的价格，以此为基准向后查。

缺点：只能向后查，不能向前查。

3、高亮显示 

注意事项

1、指定要高亮的字段，默认加的标签就是 <em>，所以编写DSL时可以简写，如下：

#高亮
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "如家"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "name": {
      }
    }
  }
}

如果前端定义的标签叫其它名字，这时就需要进行指定标签

#高亮
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "如家"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "name": {
        "pre_tags": "<em>",
        "post_tags": "</em>"
      }
    }
  }
}

2、搜索的字段和指定高亮的字段默认必须一致，否则不生效。

 如果搜索字段为 all （copy_to的三个字段），下面指定高亮处字段内可以加一个 "require_field_match": "false" （不必与搜索字段匹配）

3、高亮查询ES的原始文档是不可修改的，所以高亮结果在 highlight 中返回。见上图。