1.DSL查询文档

elasticsearch的查询依然是基于JSON风格的DSL来实现的。

1.1.DSL查询分类

Elasticsearch提供了基于JSON的DSL（Domain Specific Language）来定义查询。常见的查询类型包括：

查询所有：查询出所有数据，一般测试用。例如：match_all

全文检索（full text）查询：利用分词器对用户输入内容分词，然后去倒排索引库中匹配。例如：

• match_query

• multi_match_query

精确查询：根据精确词条值查找数据，一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。例如：

• ids

• range

• term

地理（geo）查询：根据经纬度查询。例如：

• geo_distance

• geo_bounding_box

复合（compound）查询：复合查询可以将上述各种查询条件组合起来，合并查询条件。例如：

• bool

• function_score

查询的语法基本一致：

GET /indexName/_search
{"query": {"查询类型": {"查询条件": "条件值"}}
}

我们以查询所有为例，其中：

• 查询类型为match_all

• 没有查询条件

// 查询所有
GET /indexName/_search
{"query": {"match_all": {}}
}

其它查询无非就是查询类型、查询条件的变化。

1.2.全文检索查询

1.使用场景

全文检索查询的基本流程如下：

• 对用户搜索的内容做分词，得到词条

• 根据词条去倒排索引库中匹配，得到文档id

• 根据文档id找到文档，返回给用户

比较常用的场景包括：

• 商城的输入框搜索

• 百度输入框搜索

例如京东：

因为是拿着词条去匹配，因此参与搜索的字段也必须是可分词的text类型的字段。

2.基本语法

常见的全文检索查询包括：

• match查询：单字段查询

• multi_match查询：多字段查询，任意一个字段符合条件就算符合查询条件

match查询语法如下：

GET /indexName/_search
{"query": {"match": {"FIELD": "TEXT"}}
}

mulit_match语法如下：

GET /indexName/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "TEXT","fields": ["FIELD1", " FIELD12"]}}
}

3.示例

match查询示例：

multi_match查询示例：

可以看到，两种查询结果是一样的，为什么？

因为我们将brand、name、business值都利用 copy_to 复制到了 all 字段中。因此你根据三个字段搜索，和根据all字段搜索效果当然一样了。

但是，搜索字段越多，对查询性能影响越大，因此建议采用 copy_to，然后单字段查询的方式。

1.3.精准查询

精确查询一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。所以不会对搜索条件分词。常见的有：

• term：根据词条精确值查询

• range：根据值的范围查询

1.3.1.term查询

因为精确查询的字段搜是不分词的字段，因此查询的条件也必须是不分词的词条。查询时，用户输入的内容跟自动值完全匹配时才认为符合条件。如果用户输入的内容过多，反而搜索不到数据。

语法说明：

// term查询
GET /indexName/_search
{"query": {"term": {"FIELD": {"value": "VALUE"}}}
}

示例：

当我搜索的是精确词条时，能正确查询出结果：

但是，当我搜索的内容不是词条，而是多个词语形成的短语时，反而搜索不到：

1.3.2.range查询

范围查询，一般应用在对数值类型做范围过滤的时候。比如做价格范围过滤。

基本语法：

// range查询
GET /indexName/_search
{"query": {"range": {"FIELD": {"gte": 10, // 这里的gte代表大于等于，gt则代表大于"lte": 20 // lte代表小于等于，lt则代表小于}}}
}

示例：

1.4.地理坐标查询

所谓的地理坐标查询，其实就是根据经纬度查询，官方文档：Geo queries | Elasticsearch Guide [8.10] | Elastic

常见的使用场景包括：

• 携程：搜索我附近的酒店

• 滴滴：搜索我附近的出租车

• 微信：搜索我附近的人

附近的酒店：

附近的车：

1.4.1.矩形范围查询

矩形范围查询，也就是geo_bounding_box查询，查询坐标落在某个矩形范围的所有文档：

查询时，需要指定矩形的左上、右下两个点的坐标，然后画出一个矩形，落在该矩形内的都是符合条件的点。

语法如下：

// geo_bounding_box查询
GET /indexName/_search
{"query": {"geo_bounding_box": {"FIELD": {"top_left": { // 左上点"lat": 31.1,"lon": 121.5},"bottom_right": { // 右下点"lat": 30.9,"lon": 121.7}}}}
}

这种并不符合“附近的人”这样的需求，所以我们就不做了。

1.4.2.附近查询

附近查询，也叫做距离查询（geo_distance）：查询到指定中心点小于某个距离值的所有文档。

换句话来说，在地图上找一个点作为圆心，以指定距离为半径，画一个圆，落在圆内的坐标都算符合条件：

语法说明：

// geo_distance 查询
GET /indexName/_search
{"query": {"geo_distance": {"distance": "15km", // 半径"FIELD": "31.21,121.5" // 圆心}}
}

示例：

我们先搜索陆家嘴附近15km的酒店：

发现共有47家酒店。然后把半径缩短到3公里：

可以发现，搜索到的酒店数量减少到了5家。

1.5.复合查询

复合（compound）查询：复合查询可以将其它简单查询组合起来，实现更复杂的搜索逻辑。常见的有两种：

• fuction score：算分函数查询，可以控制文档相关性算分，控制文档排名

• bool query：布尔查询，利用逻辑关系组合多个其它的查询，实现复杂搜索

1.5.1.相关性算分

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。例如，我们搜索 "虹桥如家"，结果如下：

[{"_score" : 17.850193,"_source" : {"name" : "虹桥如家酒店真不错",}},{"_score" : 12.259849,"_source" : {"name" : "外滩如家酒店真不错",}},{"_score" : 11.91091,"_source" : {"name" : "迪士尼如家酒店真不错",}}
]

在elasticsearch中，早期使用的打分算法是TF-IDF算法，公式如下：

在后来的5.1版本升级中，elasticsearch将算法改进为BM25算法，公式如下：

TF-IDF算法有一各缺陷，就是词条频率越高，文档得分也会越高，单个词条对文档影响较大。而BM25则会让单个词条的算分有一个上限，曲线更加平滑：

1.5.2.算分函数查询

根据相关度打分是比较合理的需求，但合理的不一定是产品经理需要的。

以百度为例，你搜索的结果中，并不是相关度越高排名越靠前，而是谁掏的钱多排名就越靠前。如图：

要想认为控制相关性算分，就需要利用 elasticsearch 中的 function score 查询了。

1）语法说明

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

function score的运行流程如下：

• 1）根据原始条件查询搜索文档，并且计算相关性算分，称为原始算分（query score）

• 2）根据过滤条件，过滤文档

• 3）符合过滤条件的文档，基于算分函数运算，得到函数算分（function score）

• 4）将原始算分（query score）和函数算分（function score）基于运算模式做运算，得到最终结果，作为相关性算分。

因此，其中的关键点是：

• 过滤条件：决定哪些文档的算分被修改

• 算分函数：决定函数算分的算法

• 运算模式：决定最终算分结果

2）示例

需求：给“如家”这个品牌的酒店排名靠前一些

翻译一下这个需求，转换为之前说的四个要点：

• 原始条件：不确定，可以任意变化

• 过滤条件：brand = "如家"

• 算分函数：可以简单粗暴，直接给固定的算分结果，weight

• 运算模式：比如求和

因此最终的DSL语句如下：

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，品牌必须是如家"term": {"brand": "如家"}},"weight": 2 // 算分权重为2}],"boost_mode": "sum" // 加权模式，求和}}
}

测试，在未添加算分函数时，如家得分如下：

添加了算分函数后，如家得分就提升了：

1.5.3.布尔查询

布尔查询是一个或多个查询子句的组合，每一个子句就是一个子查询。子查询的组合方式有：

• 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

比如在搜索酒店时，除了关键字搜索外，我们还可能根据品牌、价格、城市等字段做过滤：

每一个不同的字段，其查询的条件、方式都不一样，必须是多个不同的查询，而要组合这些查询，就必须用bool查询了。

需要注意的是，搜索时，参与打分的字段越多，查询的性能也越差。因此这种多条件查询时，建议这样做：

• 搜索框的关键字搜索，是全文检索查询，使用must查询，参与算分

• 其它过滤条件，采用filter查询。不参与算分

1）语法

GET /hotel/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"term": {"city": "上海" }}],"should": [{"term": {"brand": "皇冠假日" }},{"term": {"brand": "华美达" }}],"must_not": [{ "range": { "price": { "lte": 500 } }}],"filter": [{ "range": {"score": { "gte": 45 } }}]}}
}

2）示例

需求：搜索名字包含“如家”，价格不高于400，在坐标31.21,121.5周围10km范围内的酒店。

分析：

• 名称搜索，属于全文检索查询，应该参与算分。放到must中

• 价格不高于400，用range查询，属于过滤条件，不参与算分。放到must_not中

• 周围10km范围内，用geo_distance查询，属于过滤条件，不参与算分。放到filter中

2.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。

2.1.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.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

示例：

需求描述：酒店数据按照用户评价（score)降序排序，评价相同的按照价格(price)升序排序

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

提示：获取你的位置的经纬度的方式：获取鼠标点击经纬度-地图属性-示例中心-JS API 2.0 示例 | 高德地图API

假设我的位置是：31.034661，121.612282，寻找我周围距离最近的酒店。

2.2.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。

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 ?, ?

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.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.高亮

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：

• 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

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：

2.4 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：

3.RestClient查询文档

文档的查询同样适用昨天学习的 RestHighLevelClient 对象，基本步骤包括：

• 1）准备Request对象

• 2）准备请求参数

• 3）发起请求

• 4）解析响应

3.1.快速入门

我们以match_all查询为例

1.发起查询请求

代码解读：

• 第一步，创建SearchRequest对象，指定索引库名

• 第二步，利用request.source()构建DSL，DSL中可以包含查询、分页、排序、高亮等

  • query()：代表查询条件，利用QueryBuilders.matchAllQuery()构建一个match_all查询的DSL

• 第三步，利用client.search()发送请求，得到响应

这里关键的API有两个，一个是 request.source()，其中包含了查询、排序、分页、高亮等所有功能：

另一个是QueryBuilders，其中包含match、term、function_score、bool等各种查询：

2.解析响应

响应结果的解析：

elasticsearch返回的结果是一个JSON字符串，结构包含：

• hits：命中的结果

  • total：总条数，其中的value是具体的总条数值

  • max_score：所有结果中得分最高的文档的相关性算分

  • hits：搜索结果的文档数组，其中的每个文档都是一个json对象

    • _source：文档中的原始数据，也是json对象

因此，我们解析响应结果，就是逐层解析JSON字符串，流程如下：

• SearchHits：通过response.getHits()获取，就是JSON中的最外层的hits，代表命中的结果

  • SearchHits#getTotalHits().value：获取总条数信息

  • SearchHits#getHits()：获取SearchHit数组，也就是文档数组

    • SearchHit#getSourceAsString()：获取文档结果中的_source，也就是原始的json文档数据

3.完整代码

完整代码如下：

@Test
void testMatchAll() throws IOException {// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSLrequest.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
​// 4.解析响应handleResponse(response);
}
​
private void handleResponse(SearchResponse response) {// 4.解析响应SearchHits searchHits = response.getHits();// 4.1.获取总条数long total = searchHits.getTotalHits().value;System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");// 4.2.文档数组SearchHit[] hits = searchHits.getHits();// 4.3.遍历for (SearchHit hit : hits) {// 获取文档sourceString json = hit.getSourceAsString();// 反序列化HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);}
}

3.2.match查询

全文检索的match和multi_match查询与match_all的API基本一致。差别是查询条件，也就是query的部分。

因此，Java代码上的差异主要是request.source().query()中的参数了。同样是利用QueryBuilders提供的方法：

而结果解析代码则完全一致，可以抽取并共享。

完整代码如下：

@Test
void testMatch() throws IOException {// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSLrequest.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all", "如家"));// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应handleResponse(response);
​
}

3.3.精确查询

精确查询主要是两者：

• term：词条精确匹配

• range：范围查询

与之前的查询相比，差异同样在查询条件，其它都一样。

查询条件构造的API如下：

3.4.布尔查询

布尔查询是用must、must_not、filter等方式组合其它查询，代码示例如下：

可以看到，API与其它查询的差别同样是在查询条件的构建，QueryBuilders，结果解析等其他代码完全不变。

完整代码如下：

@Test
void testBool() throws IOException {// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSL// 2.1.准备BooleanQueryBoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();// 2.2.添加termboolQuery.must(QueryBuilders.termQuery("city", "杭州"));// 2.3.添加rangeboolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").lte(250));
​request.source().query(boolQuery);// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应handleResponse(response);
​
}

3.5.排序、分页

搜索结果的排序和分页是与query同级的参数，因此同样是使用request.source()来设置。

对应的API如下：

完整代码示例：

@Test
void testPageAndSort() throws IOException {// 页码，每页大小int page = 1, size = 5;
​// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSL// 2.1.queryrequest.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());// 2.2.排序 sortrequest.source().sort("price", SortOrder.ASC);// 2.3.分页 from、sizerequest.source().from((page - 1) * size).size(5);// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应handleResponse(response);
​
}

3.6.高亮

高亮的代码与之前代码差异较大，有两点：

• 查询的DSL：其中除了查询条件，还需要添加高亮条件，同样是与query同级。

• 结果解析：结果除了要解析_source文档数据，还要解析高亮结果

1.高亮请求构建

高亮请求的构建API如下：

上述代码省略了查询条件部分，但是大家不要忘了：高亮查询必须使用全文检索查询，并且要有搜索关键字，将来才可以对关键字高亮。

完整代码如下：

@Test
void testHighlight() throws IOException {// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSL// 2.1.queryrequest.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all", "如家"));// 2.2.高亮request.source().highlighter(new HighlightBuilder().field("name").requireFieldMatch(false));// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应handleResponse(response);
​
}

2.高亮结果解析

高亮的结果与查询的文档结果默认是分离的，并不在一起。

因此解析高亮的代码需要额外处理：

代码解读：

• 第一步：从结果中获取source。hit.getSourceAsString()，这部分是非高亮结果，json字符串。还需要反序列为HotelDoc对象

• 第二步：获取高亮结果。hit.getHighlightFields()，返回值是一个Map，key是高亮字段名称，值是HighlightField对象，代表高亮值

• 第三步：从map中根据高亮字段名称，获取高亮字段值对象HighlightField

• 第四步：从HighlightField中获取Fragments，并且转为字符串。这部分就是真正的高亮字符串了

• 第五步：用高亮的结果替换HotelDoc中的非高亮结果

完整代码如下：

private void handleResponse(SearchResponse response) {// 4.解析响应SearchHits searchHits = response.getHits();// 4.1.获取总条数long total = searchHits.getTotalHits().value;System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");// 4.2.文档数组SearchHit[] hits = searchHits.getHits();// 4.3.遍历for (SearchHit hit : hits) {// 获取文档sourceString json = hit.getSourceAsString();// 反序列化HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);// 获取高亮结果Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();if (!CollectionUtils.isEmpty(highlightFields)) {// 根据字段名获取高亮结果HighlightField highlightField = highlightFields.get("name");if (highlightField != null) {// 获取高亮值String name = highlightField.getFragments()[0].string();// 覆盖非高亮结果hotelDoc.setName(name);}}System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);}
}

4.黑马旅游案例

下面，我们通过黑马旅游的案例来实战演练下之前学习的知识。

我们实现四部分功能：

• 酒店搜索和分页

• 酒店结果过滤

• 我周边的酒店

• 酒店竞价排名

启动我们提供的hotel-demo项目，其默认端口是8089，访问http://localhost:8090，就能看到项目页面了：

4.1.酒店搜索和分页

案例需求：实现黑马旅游的酒店搜索功能，完成关键字搜索和分页

1.需求分析

在项目的首页，有一个大大的搜索框，还有分页按钮：

点击搜索按钮，可以看到浏览器控制台发出了请求：

请求参数如下：

由此可以知道，我们这个请求的信息如下：

• 请求方式：POST

• 请求路径：/hotel/list

• 请求参数：JSON对象，包含4个字段：

  • key：搜索关键字

  • page：页码

  • size：每页大小

  • sortBy：排序，目前暂不实现

• 返回值：分页查询，需要返回分页结果PageResult，包含两个属性：

  • total：总条数

  • List<HotelDoc>：当前页的数据

因此，我们实现业务的流程如下：

• 步骤一：定义实体类，接收请求参数的JSON对象

• 步骤二：编写controller，接收页面的请求

• 步骤三：编写业务实现，利用RestHighLevelClient实现搜索、分页

2.定义实体类

实体类有两个，一个是前端的请求参数实体，一个是服务端应该返回的响应结果实体。

1）请求参数

前端请求的json结构如下：

{"key": "搜索关键字","page": 1,"size": 3,"sortBy": "default"
}

因此，我们在cn.itcast.hotel.pojo包下定义一个实体类：

package cn.itcast.hotel.pojo;
​
import lombok.Data;
​
@Data
public class RequestParams {private String key;private Integer page;private Integer size;private String sortBy;
}

2）返回值

分页查询，需要返回分页结果PageResult，包含两个属性：

• total：总条数

• List<HotelDoc>：当前页的数据

因此，我们在cn.itcast.hotel.pojo中定义返回结果：

package cn.itcast.hotel.pojo;
​
import lombok.Data;
​
import java.util.List;
​
@Data
public class PageResult {private Long total;private List<HotelDoc> hotels;
​public PageResult() {}
​public PageResult(Long total, List<HotelDoc> hotels) {this.total = total;this.hotels = hotels;}
}

3.定义controller

定义一个HotelController，声明查询接口，满足下列要求：

• 请求方式：Post

• 请求路径：/hotel/list

• 请求参数：对象，类型为RequestParam

• 返回值：PageResult，包含两个属性

  • Long total：总条数

  • List<HotelDoc> hotels：酒店数据

因此，我们在cn.itcast.hotel.web中定义HotelController：

@RestController
@RequestMapping("/hotel")
public class HotelController {
​@Autowiredprivate IHotelService hotelService;// 搜索酒店数据@PostMapping("/list")public PageResult search(@RequestBody RequestParams params){return hotelService.search(params);}
}

4.实现搜索业务

我们在controller调用了IHotelService，并没有实现该方法，因此下面我们就在IHotelService中定义方法，并且去实现业务逻辑。

1）在cn.itcast.hotel.service中的IHotelService接口中定义一个方法：

/*** 根据关键字搜索酒店信息* @param params 请求参数对象，包含用户输入的关键字 * @return 酒店文档列表*/
PageResult search(RequestParams params);

2）实现搜索业务，肯定离不开RestHighLevelClient，我们需要把它注册到Spring中作为一个Bean。在cn.itcast.hotel中的HotelDemoApplication中声明这个Bean：

@Bean
public RestHighLevelClient client(){return  new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.150.101:9200")));
}

3）在cn.itcast.hotel.service.impl中的HotelService中实现search方法：

@Override
public PageResult search(RequestParams params) {try {// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSL// 2.1.queryString key = params.getKey();if (key == null || "".equals(key)) {boolQuery.must(QueryBuilders.matchAllQuery());} else {boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("all", key));}
​// 2.2.分页int page = params.getPage();int size = params.getSize();request.source().from((page - 1) * size).size(size);
​// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应return handleResponse(response);} catch (IOException e) {throw new RuntimeException(e);}
}
​
// 结果解析
private PageResult handleResponse(SearchResponse response) {// 4.解析响应SearchHits searchHits = response.getHits();// 4.1.获取总条数long total = searchHits.getTotalHits().value;// 4.2.文档数组SearchHit[] hits = searchHits.getHits();// 4.3.遍历List<HotelDoc> hotels = new ArrayList<>();for (SearchHit hit : hits) {// 获取文档sourceString json = hit.getSourceAsString();// 反序列化HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);// 放入集合hotels.add(hotelDoc);}// 4.4.封装返回return new PageResult(total, hotels);
}

4.2.酒店结果过滤

需求：添加品牌、城市、星级、价格等过滤功能

1.需求分析

在页面搜索框下面，会有一些过滤项：

传递的参数如图：

包含的过滤条件有：

• brand：品牌值

• city：城市

• minPrice~maxPrice：价格范围

• starName：星级

我们需要做两件事情：

• 修改请求参数的对象RequestParams，接收上述参数

• 修改业务逻辑，在搜索条件之外，添加一些过滤条件

2.修改实体类

修改在cn.itcast.hotel.pojo包下的实体类RequestParams：

@Data
public class RequestParams {private String key;private Integer page;private Integer size;private String sortBy;// 下面是新增的过滤条件参数private String city;private String brand;private String starName;private Integer minPrice;private Integer maxPrice;
}

3.修改搜索业务

在HotelService的search方法中，只有一个地方需要修改：requet.source().query( ... )其中的查询条件。

在之前的业务中，只有match查询，根据关键字搜索，现在要添加条件过滤，包括：

• 品牌过滤：是keyword类型，用term查询

• 星级过滤：是keyword类型，用term查询

• 价格过滤：是数值类型，用range查询

• 城市过滤：是keyword类型，用term查询

多个查询条件组合，肯定是boolean查询来组合：

• 关键字搜索放到must中，参与算分

• 其它过滤条件放到filter中，不参与算分

因为条件构建的逻辑比较复杂，这里先封装为一个函数：

buildBasicQuery的代码如下：

private void buildBasicQuery(RequestParams params, SearchRequest request) {// 1.构建BooleanQueryBoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();// 2.关键字搜索String key = params.getKey();if (key == null || "".equals(key)) {boolQuery.must(QueryBuilders.matchAllQuery());} else {boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("all", key));}// 3.城市条件if (params.getCity() != null && !params.getCity().equals("")) {boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("city", params.getCity()));}// 4.品牌条件if (params.getBrand() != null && !params.getBrand().equals("")) {boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("brand", params.getBrand()));}// 5.星级条件if (params.getStarName() != null && !params.getStarName().equals("")) {boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("starName", params.getStarName()));}// 6.价格if (params.getMinPrice() != null && params.getMaxPrice() != null) {boolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(params.getMinPrice()).lte(params.getMaxPrice()));}// 7.放入sourcerequest.source().query(boolQuery);
}

4.3.我周边的酒店

需求：我附近的酒店

1.需求分析

在酒店列表页的右侧，有一个小地图，点击地图的定位按钮，地图会找到你所在的位置：

并且，在前端会发起查询请求，将你的坐标发送到服务端：

我们要做的事情就是基于这个location坐标，然后按照距离对周围酒店排序。实现思路如下：

• 修改RequestParams参数，接收location字段

• 修改search方法业务逻辑，如果location有值，添加根据geo_distance排序的功能

2.修改实体类

修改在cn.itcast.hotel.pojo包下的实体类RequestParams：

package cn.itcast.hotel.pojo;
​
import lombok.Data;
​
@Data
public class RequestParams {private String key;private Integer page;private Integer size;private String sortBy;private String city;private String brand;private String starName;private Integer minPrice;private Integer maxPrice;// 我当前的地理坐标private String location;
}
​

3.距离排序API

我们以前学习过排序功能，包括两种：

• 普通字段排序

• 地理坐标排序

我们只讲了普通字段排序对应的java写法。地理坐标排序只学过DSL语法，如下：

GET /indexName/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"price": "asc"  },{"_geo_distance" : {"FIELD" : "纬度，经度","order" : "asc","unit" : "km"}}]
}

对应的java代码示例：

4.添加距离排序

在cn.itcast.hotel.service.impl的HotelService的search方法中，添加一个排序功能：

完整代码：

@Override
public PageResult search(RequestParams params) {try {// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSL// 2.1.querybuildBasicQuery(params, request);
​// 2.2.分页int page = params.getPage();int size = params.getSize();request.source().from((page - 1) * size).size(size);
​// 2.3.排序String location = params.getLocation();if (location != null && !location.equals("")) {request.source().sort(SortBuilders.geoDistanceSort("location", new GeoPoint(location)).order(SortOrder.ASC).unit(DistanceUnit.KILOMETERS));}
​// 3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析响应return handleResponse(response);} catch (IOException e) {throw new RuntimeException(e);}
}

5.排序距离显示

重启服务后，测试我的酒店功能：

发现确实可以实现对我附近酒店的排序，不过并没有看到酒店到底距离我多远，这该怎么办？

排序完成后，页面还要获取我附近每个酒店的具体距离值，这个值在响应结果中是独立的：

因此，我们在结果解析阶段，除了解析source部分以外，还要得到sort部分，也就是排序的距离，然后放到响应结果中。

我们要做两件事：

• 修改HotelDoc，添加排序距离字段，用于页面显示

• 修改HotelService类中的handleResponse方法，添加对sort值的获取

1）修改HotelDoc类，添加距离字段

package cn.itcast.hotel.pojo;
​
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;// 排序时的 距离值private Object distance;
​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();}
}

2）修改HotelService中的handleResponse方法

重启后测试，发现页面能成功显示距离了：

4.4.酒店竞价排名

需求：让指定的酒店在搜索结果中排名置顶

1.需求分析

要让指定酒店在搜索结果中排名置顶，效果如图：

页面会给指定的酒店添加广告标记。那怎样才能让指定的酒店排名置顶呢？

我们之前学习过的function_score查询可以影响算分，算分高了，自然排名也就高了。而function_score包含3个要素：

• 过滤条件：哪些文档要加分

• 算分函数：如何计算function score

• 加权方式：function score 与 query score如何运算

这里的需求是：让指定酒店排名靠前。因此我们需要给这些酒店添加一个标记，这样在过滤条件中就可以根据这个标记来判断，是否要提高算分。

比如，我们给酒店添加一个字段：isAD，Boolean类型：

• true：是广告

• false：不是广告

这样function_score包含3个要素就很好确定了：

• 过滤条件：判断isAD 是否为true

• 算分函数：我们可以用最简单暴力的weight，固定加权值

• 加权方式：可以用默认的相乘，大大提高算分

因此，业务的实现步骤包括：

1. 给HotelDoc类添加isAD字段，Boolean类型

2. 挑选几个你喜欢的酒店，给它的文档数据添加isAD字段，值为true

3. 修改search方法，添加function score功能，给isAD值为true的酒店增加权重

2.修改HotelDoc实体

给cn.itcast.hotel.pojo包下的HotelDoc类添加isAD字段：

3.添加广告标记

接下来，我们挑几个酒店，添加isAD字段，设置为true：

POST /hotel/_update/1902197537
{"doc": {"isAD": true}
}
POST /hotel/_update/2056126831
{"doc": {"isAD": true}
}
POST /hotel/_update/1989806195
{"doc": {"isAD": true}
}
POST /hotel/_update/2056105938
{"doc": {"isAD": true}
}

4.添加算分函数查询

接下来我们就要修改查询条件了。之前是用的boolean 查询，现在要改成function_socre查询。

function_score查询结构如下：

对应的JavaAPI如下：

我们可以将之前写的boolean查询作为原始查询条件放到query中，接下来就是添加过滤条件、算分函数、加权模式了。所以原来的代码依然可以沿用。

修改cn.itcast.hotel.service.impl包下的HotelService类中的buildBasicQuery方法，添加算分函数查询：

private void buildBasicQuery(RequestParams params, SearchRequest request) {// 1.构建BooleanQueryBoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();// 关键字搜索String key = params.getKey();if (key == null || "".equals(key)) {boolQuery.must(QueryBuilders.matchAllQuery());} else {boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("all", key));}// 城市条件if (params.getCity() != null && !params.getCity().equals("")) {boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("city", params.getCity()));}// 品牌条件if (params.getBrand() != null && !params.getBrand().equals("")) {boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("brand", params.getBrand()));}// 星级条件if (params.getStarName() != null && !params.getStarName().equals("")) {boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("starName", params.getStarName()));}// 价格if (params.getMinPrice() != null && params.getMaxPrice() != null) {boolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(params.getMinPrice()).lte(params.getMaxPrice()));}
​// 2.算分控制FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQuery =QueryBuilders.functionScoreQuery(// 原始查询，相关性算分的查询boolQuery,// function score的数组new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[]{// 其中的一个function score 元素new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(// 过滤条件QueryBuilders.termQuery("isAD", true),// 算分函数ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(10))});request.source().query(functionScoreQuery);
}