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
举例：
#3排序测试
#3.1普通字段排序#根据用户评价升序
#根据酒店价格降序
GET /hotel/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [
{
"score": "asc",
"price": "desc"
}
]
}1.2.地理坐标排序
地理坐标排序略有不同。
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
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
假设我的位置是：31.034661，121.612282，寻找我周围距离最近的酒店。
GET /hotel/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [
{
"_geo_distance": {
"location": {
"lat": 31.034661,
"lon": 121.612282
},
"order": "asc",
"unit": "km"
}
}
]
}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
高亮显示的实现分为两步：
- 1）给文档中的所有关键字都添加一个标签，例如
<em>标签 - 2）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
举例：
#搜索如家高亮显示查询
GET /hotel/_search
{
"query": {
"match": {
"all": "如家"
}
},
"highlight": {
"fields": {
"name": {
"require_field_match": "false"
}
}
}
}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
