文档的查询同样适用 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

我们以match_all查询为例

1.1.1. 发起查询请求

代码解读：

• 第一步，创建对象，指定索引库名

• 第二步，利用构建DSL，DSL中可以包含查询、分页、排序、高亮等

  • ：代表查询条件，利用构建一个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，其中包含了查询、排序、分页、高亮等所有功能：

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

1.1.2.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：

• ：命中的结果

  • ：总条数，其中的value是具体的总条数值

  • ：所有结果中得分最高的文档的相关性算分

  • ：搜索结果的文档数组，其中的每个文档都是一个json对象

    • ：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：

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

  • ：获取总条数信息

  • ：获取SearchHit数组，也就是文档数组

    • ：获取文档结果中的_source，也就是原始的json文档数据

1.1.3.完整代码

完整代码如下：

1.1.4.小结

查询的基本步骤是：

1. 创建SearchRequest对象

2. 准备Request.source()，也就是DSL。

   ① QueryBuilders来构建查询条件

   ② 传入Request.source() 的 query() 方法

3. 发送请求，得到结果

4. 解析结果（参考JSON结果，从外到内，逐层解析）

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：

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：

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：

结果如下：

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：

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

1.6.1. 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：

1.6.2.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：

下面，我们通过黑马旅游的案例来实战演练一下之前学习的知识

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：

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

2.1.1. 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：

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：

  • ：总条数

  • ：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

2.1.2. 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：

因此，我们在包下定义一个实体类：

2）返回值

分页查询，需要返回分页结果PageResult，包含两个属性：

• ：总条数

• ：当前页的数据

因此，我们在中定义返回结果：

2.1.3.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

  • ：总条数

  • ：酒店数据

因此，我们在中定义HotelController：

2.1.4. 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）在中的接口中定义一个方法：

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。在中的中声明这个Bean：

3）在中的中实现search方法：

需求：添加品牌、城市、星级、价格等过滤功能

2.2.1. 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

2.2.2. 修改实体类

修改在包下的实体类RequestParams：

2.2.3. 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：

需求：显示我附近的酒店

2.3.1.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

2.3.2. 修改实体类

修改在包下的实体类RequestParams：

2.3.3. 距离排序的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：

对应的java代码示例：

2.3.4. 添加距离排序

在的的方法中，添加一个排序功能：

完整代码：

2.3.5. 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

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：

需求：让指定的酒店在搜索结果中置顶

2.4.1.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

2.4.2. 修改HotelDoc实体

给包下的HotelDoc类添加isAD字段：

2.4.3. 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：

2.4.4. 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。

修改包下的类中的方法，添加算分函数查询：