SpringBoot整合ES

創(chuàng)建SpringBoot項(xiàng)目，導(dǎo)入 ES 6.2.1 的 RestClient 依賴和 ES 依賴。在項(xiàng)目中直接引用 es-starter 的話會(huì)報(bào)容器初始化異常錯(cuò)誤，導(dǎo)致項(xiàng)目無法啟動(dòng)。如果有讀者解決了這個(gè)問題，歡迎留言交流

<!-- ES 客戶端 -->
<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
    <version>${elasticsearch.version}</version>
</dependency>
<!-- ES 版本 -->
<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch</groupId>
    <artifactId>elasticsearch</artifactId>
    <version>${elasticsearch.version}</version>
</dependency>

為容器定義 RestClient 對(duì)象

/**
 * 在Spring容器中定義 RestClient 對(duì)象
 * @Author: keats_coder
 * @Version 1.0
 * */
@Configuration
public class ESConfig {
    @Value("${yunshangxue.elasticsearch.hostlist}")
    private String hostlist; // 127.0.0.1:9200

    @Bean // 高版本客戶端
    public RestHighLevelClient restHighLevelClient() {
        // 解析 hostlist 配置信息。假如以后有多個(gè)，則需要用 ， 分開
        String[] split = hostlist.split(",");
        // 創(chuàng)建 HttpHost 數(shù)組，其中存放es主機(jī)和端口的配置信息
        HttpHost[] httpHostArray = new HttpHost[split.length];
        for (int i = 0; i < split.length; i++) {
            String item = split[i];
            httpHostArray[i] = new HttpHost(item.split(":")[0], Integer.parseInt(item.split(":")[1]), "http");
        }
        // 創(chuàng)建RestHighLevelClient客戶端
        return new RestHighLevelClient(RestClient.builder(httpHostArray));
    }

    // 項(xiàng)目主要使用 RestHighLevelClient，對(duì)于低級(jí)的客戶端暫時(shí)不用
    @Bean
    public RestClient restClient() {
        // 解析hostlist配置信息
        String[] split = hostlist.split(",");
        // 創(chuàng)建HttpHost數(shù)組，其中存放es主機(jī)和端口的配置信息
        HttpHost[] httpHostArray = new HttpHost[split.length];
        for (int i = 0; i < split.length; i++) {
            String item = split[i];
            httpHostArray[i] = new HttpHost(item.split(":")[0], Integer.parseInt(item.split(":")[1]), "http");
        }
        return RestClient.builder(httpHostArray).build();
    }
}

在 yml 文件中配置 eshost

yunshangxue:
  elasticsearch:
    hostlist: ${eshostlist:127.0.0.1:9200}

調(diào)用相關(guān) API 執(zhí)行操作

• 創(chuàng)建操作索引的對(duì)象
• 構(gòu)建操作索引的請(qǐng)求
• 調(diào)用對(duì)象的相關(guān)API發(fā)送請(qǐng)求
• 獲取響應(yīng)消息

/**
 * 刪除索引庫
 */
@Test
public void testDelIndex() throws IOException {
    // 操作索引的對(duì)象
    IndicesClient indices = client.indices();
    // 刪除索引的請(qǐng)求
    DeleteIndexRequest deleteIndexRequest = new DeleteIndexRequest("ysx_course");
    // 刪除索引
    DeleteIndexResponse response = indices.delete(deleteIndexRequest);
    // 得到響應(yīng)
    boolean b = response.isAcknowledged();
    System.out.println(b);
}

創(chuàng)建索引, 步驟和刪除類似，需要注意的是刪除的時(shí)候需要指定 ES 庫分片的數(shù)量和副本的數(shù)量，并且在創(chuàng)建索引的時(shí)候可以將映射一起指定了。代碼如下

public void testAddIndex() throws IOException {
    // 操作索引的對(duì)象
    IndicesClient indices = client.indices();
    // 創(chuàng)建索引的請(qǐng)求
    CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("ysx_course");
    request.settings(Settings.builder().put("number_of_shards", "1").put("number_of_replicas", "0"));
    // 創(chuàng)建映射
    request.mapping("doc", "{\n" +
            "                \"properties\": {\n" +
            "                    \"description\": {\n" +
            "                        \"type\": \"text\",\n" +
            "                        \"analyzer\": \"ik_max_word\",\n" +
            "                        \"search_analyzer\": \"ik_smart\"\n" +
            "                    },\n" +
            "                    \"name\": {\n" +
            "                        \"type\": \"text\",\n" +
            "                        \"analyzer\": \"ik_max_word\",\n" +
            "                        \"search_analyzer\": \"ik_smart\"\n" +
            "                    },\n" +
            "\"pic\":{                    \n" +
            "\"type\":\"text\",                        \n" +
            "\"index\":false                        \n" +
            "},                    \n" +
            "                    \"price\": {\n" +
            "                        \"type\": \"float\"\n" +
            "                    },\n" +
            "                    \"studymodel\": {\n" +
            "                        \"type\": \"keyword\"\n" +
            "                    },\n" +
            "                    \"timestamp\": {\n" +
            "                        \"type\": \"date\",\n" +
            "                        \"format\": \"yyyy-MM‐dd HH:mm:ss||yyyy‐MM‐dd||epoch_millis\"\n" +
            "                    }\n" +
            "                }\n" +
            "            }", XContentType.JSON);


    // 執(zhí)行創(chuàng)建操作
    CreateIndexResponse response = indices.create(request);
    // 得到響應(yīng)
    boolean b = response.isAcknowledged();
    System.out.println(b);
}

Java API操作ES

準(zhǔn)備數(shù)據(jù)環(huán)境

創(chuàng)建索引：ysx_course

創(chuàng)建映射：

PUT http://localhost:9200/ysx_course/doc/_mapping

{
    "properties": {
        "description": { // 課程描述
            "type": "text", // String text 類型
            "analyzer": "ik_max_word", // 存入的分詞模式：細(xì)粒度
            "search_analyzer": "ik_smart" // 查詢的分詞模式：粗粒度
        },
        "name": { // 課程名稱
            "type": "text",
            "analyzer": "ik_max_word",
            "search_analyzer": "ik_smart"
        },
        "pic":{ // 圖片地址
            "type":"text", 
            "index":false // 地址不用來搜索，因此不為它構(gòu)建索引
        },
        "price": { // 價(jià)格
         "type": "scaled_float", // 有比例浮點(diǎn)
         "scaling_factor": 100 // 比例因子 100
        },
        "studymodel": {
            "type": "keyword" // 不分詞，全關(guān)鍵字匹配
        },
        "timestamp": {
            "type": "date",
            "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
        }
    }
}

加入原始數(shù)據(jù):

POST http://localhost:9200/ysx_course/doc/1

{
 "name": "Bootstrap開發(fā)",
 "description": "Bootstrap是由Twitter推出的一個(gè)前臺(tái)頁面開發(fā)框架，是一個(gè)非常流行的開發(fā)框架，此框架集成了多種頁面效果。此開發(fā)框架包含了大量的CSS、JS程序代碼，可以幫助開發(fā)者（尤其是不擅長(zhǎng)頁面開發(fā)的程序人員）輕松的實(shí)現(xiàn)一個(gè)不受瀏覽器限制的精美界面效果。",
 "studymodel": "201002",
 "price":38.6,
 "timestamp":"2018-04-25 19:11:35",
 "pic":"group1/M00/00/00/wKhlQFs6RCeAY0pHAAJx5ZjNDEM428.jpg"
}

DSL搜索

DSL(Domain Specific Language)是ES提出的基于json的搜索方式，在搜索時(shí)傳入特定的json格式的數(shù)據(jù)來完成不同的搜索需求。DSL比URI搜索方式功能強(qiáng)大，在項(xiàng)目中建議使用DSL方式來完成搜索。

查詢?nèi)?span style="display: none;">

原本我們想要查詢?nèi)康脑挘枰褂?GET 請(qǐng)求發(fā)送 _search 命令，如今使用 DSL 方式搜索，可以使用 POST 請(qǐng)求，并在請(qǐng)求體中設(shè)置 JSON 字符串來構(gòu)建查詢條件

POST http://localhost:9200/ysx_course/doc/_search

請(qǐng)求體 JSON

{ 
    "query": {
        "match_all": {} // 查詢?nèi)?br>    },
    "_source" : ["name","studymodel"] // 查詢結(jié)果包括 課程名 + 學(xué)習(xí)模式兩個(gè)映射
}

具體的測(cè)試方法如下：過程比較繁瑣，好在條理還比較清晰

// 搜索全部記錄
@Test
public void testSearchAll() throws IOException, ParseException {
    // 搜索請(qǐng)求對(duì)象
    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("ysx_course");
    // 指定類型
    searchRequest.types("doc");
    // 搜索源構(gòu)建對(duì)象
    SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    // 搜索方式
    // matchAllQuery搜索全部
    searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());
    // 設(shè)置源字段過慮,第一個(gè)參數(shù)結(jié)果集包括哪些字段，第二個(gè)參數(shù)表示結(jié)果集不包括哪些字段
    searchSourceBuilder.fetchSource(new String[]{"name","studymodel","price","timestamp"},new String[]{});
    // 向搜索請(qǐng)求對(duì)象中設(shè)置搜索源
    searchRequest.source(searchSourceBuilder);
    // 執(zhí)行搜索,向ES發(fā)起http請(qǐng)求
    SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest);
    // 搜索結(jié)果
    SearchHits hits = searchResponse.getHits();
    // 匹配到的總記錄數(shù)
    long totalHits = hits.getTotalHits();
    // 得到匹配度高的文檔
    SearchHit[] searchHits = hits.getHits();
    // 日期格式化對(duì)象
    SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
    for(SearchHit hit:searchHits){
        // 文檔的主鍵
        String id = hit.getId();
        // 源文檔內(nèi)容
        Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();
        String name = (String) sourceAsMap.get("name");
        // 由于前邊設(shè)置了源文檔字段過慮，這時(shí)description是取不到的
        String description = (String) sourceAsMap.get("description");
        // 學(xué)習(xí)模式
        String studymodel = (String) sourceAsMap.get("studymodel");
        // 價(jià)格
        Double price = (Double) sourceAsMap.get("price");
        // 日期
        Date timestamp = dateFormat.parse((String) sourceAsMap.get("timestamp"));
        System.out.println(name);
        System.out.println(studymodel);
        System.out.println("你看不見我，看不見我~" + description);
        System.out.println(price);
    }

}

坑：

執(zhí)行過程中遇到的問題：不能對(duì)這個(gè)值進(jìn)行初始化，導(dǎo)致 Spring 容器無法初始化

Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: Could not resolve placeholder 'yunshangxue.elasticsearch.hostlist' in value "${yunshangxue.elasticsearch.hostlist}"

通過檢查 target 目錄發(fā)現(xiàn)，生成的 target 文件包中沒有將 yml 配置文件帶過來... 仔細(xì)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，我的項(xiàng)目竟然變成了一個(gè)不是 Maven 的項(xiàng)目。重新使用 IDEA 導(dǎo)入 Mavaen 工程之后便能正常運(yùn)行了。

推薦：Java面試練題寶典

分頁查詢

我們來 look 一下 ES 的分頁查詢參數(shù)：

{ 
    // from 起始索引
    // size 每頁顯示的條數(shù)
    "from" : 0, "size" : 1,
    "query": {
       "match_all": {}
     },
    "_source" : ["name","studymodel"]
}

通過查詢結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，我們?cè)O(shè)置了分頁參數(shù)之后， hits.total 仍然是 3，表示它找到了 3 條數(shù)據(jù)，而按照分頁規(guī)則，它只會(huì)返回一條數(shù)據(jù)，因此 hits.hits 里面只有一條數(shù)據(jù)。這也符合我們的業(yè)務(wù)規(guī)則，在查詢前端頁面顯示總共的條數(shù)和當(dāng)前的數(shù)據(jù)。

由此，我們就可以通過 Java API 來構(gòu)建查詢條件了：對(duì)上面查詢?nèi)康拇a進(jìn)行如下改造：

// 搜索源構(gòu)建對(duì)象
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
int page = 2; // 頁碼
int size = 1; // 每頁顯示的條數(shù)
int index = (page - 1) * size;
searchSourceBuilder.from(index);
searchSourceBuilder.size(1);
// 搜索方式
// matchAllQuery搜索全部
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());

精確查詢 TermQuery

Term Query為精確查詢，在搜索時(shí)會(huì)整體匹配關(guān)鍵字，不再將關(guān)鍵字分詞

例如：

{
    "query": {
     "term": { // 查詢的方式為 term 精確查詢
      "name": "spring" // 查詢的字段為 name 關(guān)鍵字是 spring
     }
    },
    "_source": [
        "name",
        "studymodel"
    ]
}

此時(shí)查詢的結(jié)果是：

 "hits": [
     {
         "_index": "ysx_course",
         "_type": "doc",
         "_id": "3",
         "_score": 0.9331132,
         "_source": {
             "studymodel": "201001",
             "name": "spring開發(fā)基礎(chǔ)"
         }
     }
 ]

查詢到了上面這條數(shù)據(jù)，因?yàn)?spring開發(fā)基礎(chǔ) 分完詞后是 spring 開發(fā) 基礎(chǔ) ，而查詢關(guān)鍵字是 spring 不分詞，這樣當(dāng)然可以匹配到這條記錄，但是當(dāng)我們修改關(guān)鍵字為 spring開發(fā)，按照往常的查詢方法，也是可以查詢到的。但是 term 不一樣，它不會(huì)對(duì)關(guān)鍵字分詞。結(jié)果可想而知是查詢不到的

JavaAPI如下：

// 搜索方式
// termQuery 精確查詢
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("studymodel", "201002"));

根據(jù) ID 查詢：

根據(jù) ID 精確查詢和根據(jù)其他條件精確查詢是一樣的，不同的是 id 字段前面有一個(gè)下劃線注意寫上

searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("_id", "1"));

但是，當(dāng)一次查詢多個(gè) ID 時(shí)，相應(yīng)的 API 也應(yīng)該改變，使用 termsQuery 而不是 termQuery。多了一個(gè) s

全文檢索 MatchQuery

MatchQuery 即全文檢索，會(huì)對(duì)關(guān)鍵字進(jìn)行分詞后匹配詞條。

query：搜索的關(guān)鍵字，對(duì)于英文關(guān)鍵字如果有多個(gè)單詞則中間要用半角逗號(hào)分隔，而對(duì)于中文關(guān)鍵字中間可以用逗號(hào)分隔也可以不用

operator：設(shè)置查詢的結(jié)果取交集還是并集，并集用 or， 交集用 and

{
    "query": {
        "match": {
            "description": {
                "query": "spring開發(fā)",
                "operator": "or"
            }
        }
    }
}

有時(shí)，我們需要設(shè)定一個(gè)量化的表達(dá)方式，例如查詢 spring開發(fā)基礎(chǔ)，這三個(gè)詞條。我們需求是至少匹配兩個(gè)詞條，這時(shí) operator 屬性就不能滿足要求了，ES 還提供了另外一個(gè)屬性：minimum_should_match 用一個(gè)百分?jǐn)?shù)來設(shè)定應(yīng)該有多少個(gè)詞條滿足要求。例如查詢：

“spring開發(fā)框架”會(huì)被分為三個(gè)詞：spring、開發(fā)、框架

設(shè)置"minimum_should_match": "80%"表示，三個(gè)詞在文檔的匹配占比為80%，即3*0.8=2.4，向下取整得2，表示至少有兩個(gè)詞在文檔中要匹配成功。

推薦：Java面試練題寶典

JavaAPI

通過 matchQuery.minimumShouldMatch 的方式來設(shè)置條件

// matchQuery全文檢索
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("description", "Spring開發(fā)框架").minimumShouldMatch("70%"));

多字段聯(lián)合搜索 MultiQuery

上面的 MatchQuery 有一個(gè)短板，假如用戶輸入了某關(guān)鍵字，我們?cè)诓檎业臅r(shí)候并不知道他輸入的是 name 還是 description，這時(shí)我們用什么都不合適，而 MultiQuery 的出現(xiàn)解決了這個(gè)問題，他可以通過 fields 屬性來設(shè)置多個(gè)域聯(lián)合查找：具體用法如下

{
    "query": {
        "multi_match": {
            "query": "Spring開發(fā)",
            "minimum_should_match": "70%",
            "fields": ["name", "description"]
        }
    }
}

JavaAPI

searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.multiMatchQuery("Spring開發(fā)框架", "name", "description").minimumShouldMatch("70%"));

提升 boost

在多域聯(lián)合查詢的時(shí)候，可以通過 boost 來設(shè)置某個(gè)域在計(jì)算得分時(shí)候的比重，比重越高的域當(dāng)他符合條件時(shí)計(jì)算的得分越高，相應(yīng)的該記錄也更靠前。通過在 fields 中給相應(yīng)的字段用 ^權(quán)重倍數(shù)來實(shí)現(xiàn)

"fields": ["name^10", "description"]

上面的代碼表示給 name 字段提升十倍權(quán)重，查詢到的結(jié)果：

{
    "_index": "ysx_course",
    "_type": "doc",
    "_id": "3",
    "_score": 13.802518, // 可以清楚的發(fā)現(xiàn)，得分竟然是 13 了
    "_source": {
        "name": "spring開發(fā)基礎(chǔ)",
        "description": "spring 在java領(lǐng)域非常流行，java程序員都在用。",
        "studymodel": "201001",
        "price": 88.6,
        "timestamp": "2018-02-24 19:11:35",
        "pic": "group1/M00/00/00/wKhlQFs6RCeAY0pHAAJx5ZjNDEM428.jpg"
    }
},

而在 Java 中，仍然可以通過鏈?zhǔn)骄幊虂韺?shí)現(xiàn)

searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.multiMatchQuery("Spring開發(fā)框架", "name", "description").field("name", 10)); // 設(shè)置 name 10倍權(quán)重

布爾查詢 BoolQuery

如果我們既要對(duì)一些字段進(jìn)行分詞查詢，同時(shí)要對(duì)另一些字段進(jìn)行精確查詢，就需要使用布爾查詢來實(shí)現(xiàn)了。布爾查詢對(duì)應(yīng)于Lucene的BooleanQuery查詢，實(shí)現(xiàn)將多個(gè)查詢組合起來，有三個(gè)可選的參數(shù)：

must：文檔必須匹配must所包括的查詢條件，相當(dāng)于 “AND”

should：文檔應(yīng)該匹配should所包括的查詢條件其中的一個(gè)或多個(gè)，相當(dāng)于 "OR"

must_not：文檔不能匹配must_not所包括的該查詢條件，相當(dāng)于“NOT”

{
    "query": {
        "bool": { // 布爾查詢
            "must": [ // 查詢條件 must 表示數(shù)組中的查詢方式所規(guī)定的條件都必須滿足
                {
                    "multi_match": {
                        "query": "spring框架",
                        "minimum_should_match": "50%",
                        "fields": [
                            "name^10",
                            "description"
                        ]
                    }
                },
                {
                    "term": {
                        "studymodel": "201001"
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

JavaAPI

// 搜索方式
// 首先構(gòu)造多關(guān)鍵字查詢條件
MultiMatchQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery("Spring開發(fā)框架", "name", "description").field("name", 10);
// 然后構(gòu)造精確匹配查詢條件
TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("studymodel", "201002");
// 組合兩個(gè)條件，組合方式為 must 全滿足
BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
boolQueryBuilder.must(matchQueryBuilder);
boolQueryBuilder.must(termQueryBuilder);
// 將查詢條件封裝給查詢對(duì)象
searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder);

過濾器

定義過濾器查詢，是在原本查詢結(jié)果的基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，因此省略了重新計(jì)算的分的步驟，效率更高。并且方便緩存。推薦盡量使用過慮器去實(shí)現(xiàn)查詢或者過慮器和查詢共同使用，過濾器在布爾查詢中使用，下邊是在搜索結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn)行過濾：

{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "multi_match": {
                        "query": "spring框架",
                        "minimum_should_match": "50%",
                        "fields": [
                            "name^10",
                            "description"
                        ]
                    }
                }
            ],
            "filter": [
                {
                    // 過濾條件：studymodel 必須是 201001
                    "term": {"studymodel": "201001"}
                },
                {
                    // 過濾條件：價(jià)格 >=60 <=100
                    "range": {"price": {"gte": 60,"lte": 100}}
                }
            ]
        }
    }
}

注意：range和term一次只能對(duì)一個(gè)Field設(shè)置范圍過慮。

JavaAPI

// 首先構(gòu)造多關(guān)鍵字查詢條件
MultiMatchQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery("Spring框架", "name", "description").field("name", 10);
// 添加條件到布爾查詢
BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
boolQueryBuilder.must(matchQueryBuilder);
// 通過布爾查詢來構(gòu)造過濾查詢
boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.termQuery("studymodel", "201001"));
boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(60).lte(100));
// 將查詢條件封裝給查詢對(duì)象
searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder);

排序

我們可以在查詢的結(jié)果上進(jìn)行二次排序，支持對(duì) keyword、date、float 等類型添加排序，text類型的字段不允許排序。排序使用的 JSON 格式如下：

{
    "query": {
        "bool": {
            "filter": [
                {
                    "range": {
                        "price": {
                            "gte": 0,
                            "lte": 100
                        }
                    }
                }
            ]
        }
    },
    "sort": [ // 注意這里排序是寫在 query key 的外面的。這就表示它的API也不是布爾查詢提供
        {
            "studymodel": "desc" // 對(duì) studymodel(keyword)降序
        },
        {
            "price": "asc" // 對(duì) price(double)升序
        }
    ]
}

由上面的 JSON 數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，排序所屬的 API 是和 query 評(píng)級(jí)的，因此在調(diào)用 API 時(shí)也應(yīng)該選擇對(duì)應(yīng)的 SearchSourceBuilder 對(duì)象

// 排序查詢
@Test
public void testSort() throws IOException, ParseException {
    // 搜索請(qǐng)求對(duì)象
    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("ysx_course");
    // 指定類型
    searchRequest.types("doc");
    // 搜索源構(gòu)建對(duì)象
    SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    // 搜索方式
    // 添加條件到布爾查詢
    BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
    // 通過布爾查詢來構(gòu)造過濾查詢
    boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(0).lte(100));
    // 將查詢條件封裝給查詢對(duì)象
    searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder);
    // 向搜索請(qǐng)求對(duì)象中設(shè)置搜索源
    searchRequest.source(searchSourceBuilder);
    
    // 設(shè)置排序規(guī)則
    searchSourceBuilder.sort("studymodel", SortOrder.DESC); // 第一排序規(guī)則
    searchSourceBuilder.sort("price", SortOrder.ASC); // 第二排序規(guī)則
    
    // 執(zhí)行搜索,向ES發(fā)起http請(qǐng)求
    SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest);
    // 搜索結(jié)果
    SearchHits hits = searchResponse.getHits();
    // 匹配到的總記錄數(shù)
    long totalHits = hits.getTotalHits();
    // 得到匹配度高的文檔
    SearchHit[] searchHits = hits.getHits();
    // 日期格式化對(duì)象
    soutData(searchHits);
}

高亮顯示

高亮顯示可以將搜索結(jié)果一個(gè)或多個(gè)字突出顯示，以便向用戶展示匹配關(guān)鍵字的位置。

推薦：Java面試練題寶典

高亮三要素：高亮關(guān)鍵字、高亮前綴、高亮后綴

{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "multi_match": {
                        "query": "開發(fā)框架",
                        "minimum_should_match": "50%",
                        "fields": [
                            "name^10",
                            "description"
                        ],
                        "type": "best_fields"
                    }
                }
            ]
        }
    },
    "sort": [
        {
            "price": "asc"
        }
    ],
    "highlight": {
        "pre_tags": [
            "<em>"
        ],
        "post_tags": [
            "</em>"
        ],
        "fields": {
            "name": {},
            "description": {}
        }
    }
}

查詢結(jié)果的數(shù)據(jù)如下：

Java 代碼如下，注意到上面的 JSON 數(shù)據(jù)， highlight 和 sort 和 query 依然是同級(jí)的，所以也需要用 SearchSourceBuilder 對(duì)象來設(shè)置到搜索條件中

// 高亮查詢
@Test
public void testHighLight() throws IOException, ParseException {
    // 搜索請(qǐng)求對(duì)象
    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("ysx_course");
    // 指定類型
    searchRequest.types("doc");
    // 搜索源構(gòu)建對(duì)象
    SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    // 搜索方式
    // 首先構(gòu)造多關(guān)鍵字查詢條件
    MultiMatchQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery("Spring框架", "name", "description").field("name", 10);
    // 添加條件到布爾查詢
    BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
    boolQueryBuilder.must(matchQueryBuilder);
    // 通過布爾查詢來構(gòu)造過濾查詢
    boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(60).lte(100));
    // 將查詢條件封裝給查詢對(duì)象
    searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder);
 // ***********************
    
    // 高亮查詢
    HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
    highlightBuilder.preTags("<em>"); // 高亮前綴
    highlightBuilder.postTags("</em>"); // 高亮后綴
    highlightBuilder.fields().add(new HighlightBuilder.Field("name")); // 高亮字段
    // 添加高亮查詢條件到搜索源
    searchSourceBuilder.highlighter(highlightBuilder);
    
 // ***********************
    
    // 設(shè)置源字段過慮,第一個(gè)參數(shù)結(jié)果集包括哪些字段，第二個(gè)參數(shù)表示結(jié)果集不包括哪些字段
    searchSourceBuilder.fetchSource(new String[]{"name","studymodel","price","timestamp"},new String[]{});
    // 向搜索請(qǐng)求對(duì)象中設(shè)置搜索源
    searchRequest.source(searchSourceBuilder);
    // 執(zhí)行搜索,向ES發(fā)起http請(qǐng)求
    SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest);
    // 搜索結(jié)果
    SearchHits hits = searchResponse.getHits();
    // 匹配到的總記錄數(shù)
    long totalHits = hits.getTotalHits();
    // 得到匹配度高的文檔
    SearchHit[] searchHits = hits.getHits();
    // 日期格式化對(duì)象
    soutData(searchHits);
}

根據(jù)查詢結(jié)果的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來獲取高亮的數(shù)據(jù)，替換原有的數(shù)據(jù)：

private void soutData(SearchHit[] searchHits) throws ParseException {
    SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
    for (SearchHit hit : searchHits) {
        // 文檔的主鍵
        String id = hit.getId();
        // 源文檔內(nèi)容
        Map<String, Object> sourceAsMap = hit.getSourceAsMap();
        String name = (String) sourceAsMap.get("name");

        // 獲取高亮查詢的內(nèi)容。如果存在，則替換原來的name
        Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
        if( highlightFields != null ){
            HighlightField nameField = highlightFields.get("name");
            if(nameField!=null){
                Text[] fragments = nameField.getFragments();
                StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer();
                for (Text str : fragments) {
                    stringBuffer.append(str.string());
                }
                name = stringBuffer.toString();
            }
        }

        // 由于前邊設(shè)置了源文檔字段過慮，這時(shí)description是取不到的
        String description = (String) sourceAsMap.get("description");
        // 學(xué)習(xí)模式
        String studymodel = (String) sourceAsMap.get("studymodel");
        // 價(jià)格
        Double price = (Double) sourceAsMap.get("price");
        // 日期
        Date timestamp = dateFormat.parse((String) sourceAsMap.get("timestamp"));
        System.out.println(name);
        System.out.println(id);
        System.out.println(studymodel);
        System.out.println("你看不見我，看不見我~" + description);
        System.out.println(price);
    }
}