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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，可以排序的字段类型有如下几种
keyword类型
地理坐标类型
排序条件是一个数组，也就是可以写多个排序条件；按照声明的排序，当第一个条件相等的时候，再按照第二个条件排序，依次类推
"_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
}
}
]
①、指定一个坐标，作为目标点
②、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
③、根据距离排序
假设我的位置坐标是：113.266022,22.995959，寻找周围距离最近的酒店的DSL语句如下所示（location字段也可以不使用大括号，直接使用字符串）
// 3. 执行查询，获取响应结果
SearchResponse response = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
// 4. 处理响应数据
handlerCommonResponse(response);
private void handlerCommonResponse(SearchResponse response) throws JsonProcessingException {
// 1. 得到命中的数量（即总记录数量）
SearchHits hits = response.getHits();
long totalCount = hits.getTotalHits().value;// 总记录数
System.out.println("总记录数量为：" + totalCount);
// 2. 获取本次查询出来的列表数据
SearchHit[] hitsArray = hits.getHits();
for (SearchHit hit : hitsArray) {
Object[] sortValues = hit.getSortValues();
if (sortValues.length 0) {
System.out.println("当前酒店得分为【" + sortValues[0] + "】");
System.out.println("当前酒店价格为【" + sortValues[1] + "】");
// 得到json字符串
String json = hit.getSourceAsString();
// 将json字符串转换为实体类对象
HotelDoc hotelDoc = objectMapper.readValue(json, HotelDoc.class);
System.out.println(hotelDoc);
new GeoPoint(22.995959,113.266022)
).order(SortOrder.ASC).unit(DistanceUnit.KILOMETERS)
// 3. 执行查询，获取响应数据
SearchResponse response = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
// 4. 处理响应结果
handlerGeoResponse(response);
private void handlerGeoResponse(SearchResponse response) throws JsonProcessingException {
// 1. 得到命中的数量（即总记录数量）
SearchHits hits = response.getHits();
long totalCount = hits.getTotalHits().value;// 总记录数
System.out.println("总记录数量为：" + totalCount);
// 2. 获取本次查询出来的列表数据
SearchHit[] hitsArray = hits.getHits();
for (SearchHit hit : hitsArray) {
Object[] sortValues = hit.getSortValues();
if (sortValues.length 0) {
System.out.println("距离当前位置【" + sortValues[0] + "】公里");
// 得到json字符串
String json = hit.getSourceAsString();
// 将json字符串转换为实体类对象
HotelDoc hotelDoc = objectMapper.readValue(json, HotelDoc.class);
System.out.println(hotelDoc);
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，从0开始
size：总共查询几个文档
类似于MySQL中的limit ?, ?
DSL格式比较简单，这里就不多说了；只需要添加上面说的两个参数即可
3.2.1、分页查询
DSL语句如下图所示
import com.coolman.hotel.pojo.HotelDoc;
import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import java.io.IOException;
* 分页
@SpringBootTest
public class PageQueryTest {
@Autowired
private RestHighLevelClient restHighLevelClient;
//jackson
private final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
* 分页查询测试
* @throws IOException
@Test
public void testPage() throws IOException {
int from = 0;
int size = 2;
// 1. 创建查询请求体
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("hotel");
// 2. 添加查询请求体
searchRequest.source().query(
QueryBuilders.matchAllQuery()
).from(from).size(size);
// 3. 执行操作，获取响应数据
SearchResponse response = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
// 4. 处理响应数据
handlerResponse(response);
private void handlerResponse(SearchResponse response) throws JsonProcessingException {
// 1. 得到命中的数量（即总记录数量）
SearchHits hits = response.getHits();
long totalCount = hits.getTotalHits().value;// 总记录数
System.out.println("总记录数量为：" + totalCount);
// 2. 获取本次查询出来的列表数据
SearchHit[] hitsArray = hits.getHits();
for (SearchHit hit : hitsArray) {
// 得到json字符串
String json = hit.getSourceAsString();
// 将json字符串转换为实体类对象
HotelDoc hotelDoc = objectMapper.readValue(json, HotelDoc.class);
System.out.println(hotelDoc);
"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 ,默认使用 em 标签
"post_tags":" /em "//用来标记高亮字段的后置标签
}
}
}
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
# true 代表高亮字段必须出现在条件中,才可以高亮
# false代表高亮字段不一定要出现在条件，也可以高亮
GET hotel/_search
"query": {
"match": {
"name": "如家"
"highlight": {
"fields": {
"brand": {},
"name": {}
"require_field_match": "false",
"pre_tags": " front color=red ",
"post_tags": " /front "
PS：这里的DSL语句可以有些不同，比如fields可以是数组，然后require_field_match、pre_tags、post_tags都可以放在字段中
变化有点多，这里就不演示了，上面的是相当于全局配置的意思
import com.coolman.hotel.pojo.HotelDoc;
import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.text.Text;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.highlight.HighlightBuilder;
import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.highlight.HighlightField;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import java.io.IOException;
import java.util.Collection;
import java.util.Collections;
import java.util.Map;
* 高亮显示
@SpringBootTest
public class HighLightQueryTest {
@Autowired
private RestHighLevelClient restHighLevelClient;
//jackson
private final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
@Test
public void testHighLightSearch() throws IOException {
// 1. 创建查询请求对象
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("hotel");
// 2. 添加查询请求体
HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
// 添加高亮字段方式1（暂时不知道什么区别，了解就好）
// highlightBuilder.fields().add(new HighlightBuilder.Field("name"));
// highlightBuilder.fields().add(new HighlightBuilder.Field("brand"));
// 添加高亮字段方式2
highlightBuilder.field("name");
highlightBuilder.field("brand");
// 这里相当于是全局的配置，也可以在上面添加配置，如 highlightBuilder.field("name").requireFieldMatch(false).postTags("...").preTags("...");
highlightBuilder.requireFieldMatch(false).preTags(" front color=red ").postTags(" /front
searchRequest.source().query(
QueryBuilders.matchQuery("name", "如家")
).highlighter(highlightBuilder);
// 3. 执行操作，获取响应数据
SearchResponse response = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
// 4. 处理响应数据
handlerResponse(response);
private void handlerResponse(SearchResponse response) throws JsonProcessingException {
// 1. 得到命中的数量（即总记录数量）
SearchHits hits = response.getHits();
long totalCount = hits.getTotalHits().value;// 总记录数
System.out.println("总记录数量为：" + totalCount);
// 2. 获取本次查询出来的列表数据
SearchHit[] hitsArray = hits.getHits();
for (SearchHit hit : hitsArray) {
// 得到json字符串
String json = hit.getSourceAsString();
// 将json字符串转换为实体类对象
HotelDoc hotelDoc = objectMapper.readValue(json, HotelDoc.class);
// 处理高亮的情况
Map String, HighlightField highlightFields = hit.getHighlightFields();
if (highlightFields.size() 0) {
if (highlightFields.get("name") != null) {
Text nameHighLight = highlightFields.get("name").fragments()[0];
hotelDoc.setName(nameHighLight.toString());
if (highlightFields.get("brand") != null) {
Text brandHighLight = highlightFields.get("brand").fragments()[0];
hotelDoc.setBrand(brandHighLight.toString());
System.out.println(hotelDoc);
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