（黑马出品_06）SpringCloud+RabbitMQ+Docker+Redis+搜索+分布式

- = = = = = = = = = = = = = = = 微服务技术ES搜索和数据分析 = = = = = = = = = = = = = = =
- 今日目标
- 1. 查询文档
- - 1.1.DSL查询分类
  - 1.2.全文检索查询
  - - 1.2.1.使用场景
    - 1.2.2.基本语法
    - 1.2.3.示例
  - 1.3.精准查询
  - - 1.3.1.term查询
    - 1.3.2.range查询
    - 1.3.3.总结
  - 1.4.地理坐标查询
  - - 1.4.1.矩形范围查询
    - 1.4.2.附近查询
  - 1.5.复合查询
  - - 1.5.1.相关性算分
    - 1.5.2.算分函数查询
    - 1.5.3.复合查询–布尔查询
- 2.搜索结果处理
- - 2.1.排序
  - - 2.1.1.普通字段排序
    - 2.1.2.地理坐标排序
  - 2.2.分页
  - - 2.2.1.基本的分页
    - 2.2.2.深度分页问题
    - 2.2.3.小结
  - 2.3.高亮
  - - 2.3.1.高亮原理
    - 2.3.2.实现高亮
  - 2.4.总结
- 3.RestClient查询文档
- - 3.1.快速入门
  - - 3.1.1.发起查询请求
    - 3.1.2.解析响应
    - 3.1.3.完整代码
    - 3.1.4.小结
  - 3.2.match查询
  - 3.3.精确查询
  - 3.4.布尔查询
  - 3.5.排序、分页
  - 3.6.高亮
  - - 3.6.1.高亮请求构建
    - 3.6.2.高亮结果解析
- 4.黑马旅游案例
- - 4.1.酒店搜索和分页
  - - 4.1.1.需求分析
    - 4.1.2.定义实体类
    - 4.1.3.定义controller
    - 4.1.4.实现搜索业务
  - 4.2.酒店结果过滤
  - - 4.2.1.需求分析
    - 4.2.2.修改实体类
    - 4.2.3.修改搜索业务
  - 4.3.我周边的酒店
  - - 4.3.1.需求分析
    - 4.3.2.修改实体类
    - 4.3.3.距离排序API
    - 4.3.4.添加距离排序
    - 4.3.5.排序距离显示
  - 4.4.酒店竞价排名
  - - 4.4.1.需求分析
    - 4.4.2.修改HotelDoc实体
    - 4.4.3.添加广告标记
    - 4.4.4.添加算分函数查询

在这里插入图片描述

[此文档是在心向阳光的天域的博客加了一些有助于自己的知识体系，也欢迎大家关注这个大佬的博客](https://blog.csdn.net/sinat_38316216/category_12263516.html)

[是这个视频](https://www.bilibili.com/video/BV1LQ4y127n4/?p=5&spm_id_from=pageDriver&vd_source=9beb0a2f0cec6f01c2433a881b54152c)

= = = = = = = = = = = = = = = 微服务技术ES搜索和数据分析 = = = = = = = = = = = = = = =

今日目标

在昨天的学习中，我们已经导入了大量数据到elasticsearch中，实现了elasticsearch的数据存储功能。但elasticsearch最擅长的还是搜索和数据分析。

所以今天，我们研究下elasticsearch的数据搜索功能。我们会分别使用DSL和RestClient实现搜索。
在这里插入图片描述

1. 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。

例如：

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

查询结果：
在这里插入图片描述
注意：这里虽然是查询所有，但是基本上默认是展示10条，不会全查询出来

查询DSL的基本语法是什么?

GET /索引库名/_ search
{ “query”: { “查询类型”: { “FIELD”: “TEXT”}}}

1.2.全文检索查询

1.2.1.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：
在这里插入图片描述
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。

1.2.2.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：一般查询的是TEXT类型的字段

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

mulit_match语法如下：

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

1.2.3.示例

match查询示例：

# match查询
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "all": "外滩如家"
    }
  }
}

在这里插入图片描述
multi_match查询示例：

# multi_match查询查询
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "外滩如家",
      "fields": ["brand","name","business"]
    }
  }
}

在这里插入图片描述
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。

总结

match和multi_match的区别是什么？

match：根据一个字段查询
multi_match：根据多个字段查询，参与查询字段越多，查询性能越差

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。而且搜索结果和查询出来的结果要精确匹配，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：

# 精确查询
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "city": {
        "value": "上海"
      }
    }
  }
}

查询结果
在这里插入图片描述
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：

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "city": {
        "value": "杭州上海"
      }
    }
  }
}

查询结果：
在这里插入图片描述

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：

# 精确查询 range
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 1000,
        "lte": 3000
      }
    }
  }
}

在这里插入图片描述

gte：大于等于
lte:小于等于
gt：大于
lt:小于

1.3.3.总结

精确查询常见的有哪些？

term查询：根据词条精确匹配，一般搜索keyword类型、数值类型、布尔类型、日期类型字段
range查询：根据数值范围查询，可以是数值、日期的范围

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：根据经纬度查询(官方文档)

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：
在这里插入图片描述

附近的车：
在这里插入图片描述

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：
在这里插入图片描述

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：
在这里插入图片描述
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：

# 附近的
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "geo_distance":{
      "distance" : "15km",
      "location" : "31.21,121.5"
    }
  }
}

我们先搜索陆家嘴附近15km的酒店：
在这里插入图片描述

发现共有47家酒店。

然后把半径缩短到3公里：

# 附近的
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "geo_distance":{
      "distance" : "3km",
      "location" : "31.21,121.5"
    }
  }
}

在这里插入图片描述

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：
在这里插入图片描述

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：

在这里插入图片描述
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：

在这里插入图片描述

小结：elasticsearch会根据词条和文档的相关度做打分，算法由两种：

TF-IDF算法
BM25算法，elasticsearch5.1版本后采用的算法

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：

在这里插入图片描述

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

1）语法说明

在这里插入图片描述

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

我们先用最原始的查询，查询外滩附近的酒店

# 把如家酒店排名靠前
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match": {
          "all": "外滩"
        }
      }
    }
  }
}

查询结果如下：显示君悦酒店靠前
在这里插入图片描述

现在我们加上functions
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：
在这里插入图片描述
添加了算分函数后，如家得分就提升了：

在这里插入图片描述

3）小结

function score query定义的三要素是什么？

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

1.5.3.复合查询–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：
在这里插入图片描述

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）语法示例：

查询：
所在城市是：上海
品牌是：皇冠假日或者华美达
价格：高于500，不参与算分
分数：大于等于45，不参与算分

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

# 复合搜索--布尔查询
# 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。
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "name": "如家"
          }
        }
      ],
      "must_not": [
        {
          "range": {
            "price": {
              "gt": 400
            }
          }
        }
      ],
      "filter": [
        {
          "geo_distance": {
            "distance": "10km",
            "location": {
              "lat": 31.21,
              "lon": 121.5
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

查询结果如下：
在这里插入图片描述

3）小结

bool查询有几种逻辑关系？

must：必须匹配的条件，可以理解为“与”
should：选择性匹配的条件，可以理解为“或”
must_not：必须不匹配的条件，不参与打分
filter：必须匹配的条件，不参与打分

在这里插入图片描述

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。

2.1.1.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
    }
  ]
}
1234567891011

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
代码如下：

# 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
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "score": {
        "order": "desc"
      },
      "price": {
        "order": "asc"
      }
    }
  ]
}

查询结果：
在这里插入图片描述

2.1.2.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

提示：获取你的位置的经纬度的方式：高德地图获取经纬度

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

# 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"
      }
    }
  ]
}

查询结果：
在这里插入图片描述

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 ?, ?

2.2.1.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"}
  ]
}

示例：查询0 ~ 20页的酒店信息，按照价格降序

# 示例：查询0 ~ 20页的酒店信息，按照价格降序
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
  , "sort": [
    {
      "price": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ],
  "from": 0,
  "size": 20
}
12345678910111213141516

查询结果：
在这里插入图片描述

2.2.2.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"}
  ]
}
1234567891011

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：
在这里插入图片描述

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。
在这里插入图片描述
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。

2.2.3.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。

2.3.高亮

2.3.1.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：
在这里插入图片描述

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

2.3.2.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
      }
    }
  }
}

示例：比如我们想对如家显示高亮

# 示例：如家显示高亮
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "all": "如家"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "name": {
        "pre_tags": "<em>"
        , "post_tags": "</em>"
      }
    }
  }
}

结果如下：
在这里插入图片描述

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：

# 示例：如家显示高亮
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "all": "如家"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "name": {
        "pre_tags": "<em>",
        "post_tags": "</em>",
        "require_field_match": "false"
      }
    }
  }
}

在这里插入图片描述

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：
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

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

3.1.1.发起查询请求

在这里插入图片描述

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：
在这里插入图片描述

另一个是QueryBuilders，其中包含match、term、function_score、bool等各种查询：
在这里插入图片描述
代码如下：
HotelSearchTest.java

/**
 * DSL查询所有索引matchall
 *
 * @throws IOException
 */
@Test
void testMatchAll() throws IOException {
    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("hotel");
    searchRequest.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());
    SearchResponse response = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println("结果是:" + response);
}

运行后查看结果：
在这里插入图片描述

3.1.2.解析响应

响应结果的解析：
在这里插入图片描述

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

3.1.3.完整代码

完整代码如下：

@Test
void testMatchAll() throws IOException {
    // 1.准备Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    request.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source
        String json = hit.getSourceAsString();
        // 反序列化
        HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
        System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);
    }
}

运行结果：
在这里插入图片描述

3.1.4.小结

查询的基本步骤是：

创建SearchRequest对象
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
发送请求，得到结果
解析结果（参考JSON结果，从外到内，逐层解析）

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。

在这里插入图片描述

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：

在这里插入图片描述

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Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    request.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);

}

查询结果如下：
在这里插入图片描述
我们再看一下multimatch
HotelSearchTest.java

@Test
  public void testMultiMatch() throws IOException {
      SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("hotel");
      searchRequest.source().query(QueryBuilders.multiMatchQuery("如家", "brand", "name", "business"));
      SearchResponse response = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
      SearchHits hits = response.getHits();
      long total = hits.getTotalHits().value;
      System.out.println("总共有:" + total + "条");
      SearchHit[] searchHits = hits.getHits();
      for (SearchHit searchHit : searchHits) {
          String sourceAsString = searchHit.getSourceAsString();
          HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(sourceAsString, HotelDoc.class);
          System.out.println(hotelDoc);
      }
  }

结果如下：
在这里插入图片描述

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：
在这里插入图片描述
term示例：
HotelSearchTest.java

@Test
    public void testTerm() throws IOException {
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("hotel");
        searchRequest.source().query(QueryBuilders.termQuery("city", "深圳"));
        SearchResponse response = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        SearchHits hits = response.getHits();
        long total = hits.getTotalHits().value;
        System.out.println("总共有:" + total + "条");
        SearchHit[] searchHits = hits.getHits();
        for (SearchHit searchHit : searchHits) {
            String sourceAsString = searchHit.getSourceAsString();
            HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(sourceAsString, HotelDoc.class);
            System.out.println(hotelDoc);
        }
    }

查询结果：
在这里插入图片描述
range示例：
HotelSearchTest.java

@Test
    public void testRange() throws IOException {
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("hotel");
        searchRequest.source().query(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(300));
        SearchResponse response = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        SearchHits hits = response.getHits();
        long total = hits.getTotalHits().value;
        System.out.println("总共有:" + total + "条");
        SearchHit[] searchHits = hits.getHits();
        for (SearchHit searchHit : searchHits) {
            String sourceAsString = searchHit.getSourceAsString();
            HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(sourceAsString, HotelDoc.class);
            System.out.println(hotelDoc);
        }
    }

查询结果:
在这里插入图片描述

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：
在这里插入图片描述

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Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    // 2.1.准备BooleanQuery
    BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
    // 2.2.添加term
    boolQuery.must(QueryBuilders.termQuery("city", "上海"));
    // 2.3.添加range
    boolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").lte(350));

    request.source().query(boolQuery);
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);

}

查询结果：
在这里插入图片描述

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：
在这里插入图片描述

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Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    // 2.1.query
    request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());
    // 2.2.排序 sort
    request.source().sort("price", SortOrder.DESC);
    // 2.3.分页 from、size
    request.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);

}

查询结果：价格降序
在这里插入图片描述

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

3.6.1.高亮请求构建

高亮请求的构建API如下：

在这里插入图片描述

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Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
    // 2.准备DSL
    // 2.1.query
    request.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);
}

3.6.2.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：
在这里插入图片描述

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source
        String 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);
    }
}

注意：CollectionUtils.isEmpty用这个包下的
在这里插入图片描述
查询结果：

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：

在这里插入图片描述
用F12打开控制台发现报错了，因为没有list请求代码还没有完善

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

4.1.1.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：

在这里插入图片描述

点击搜索按钮，可以看到浏览器控制台发出了请求：

在这里插入图片描述
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

4.1.2.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：

{
    "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;
    }
}

4.1.3.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
- 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 {

    @Autowired
    private IHotelService hotelService;
	// 搜索酒店数据
    @PostMapping("/list")
    public PageResult search(@RequestBody RequestParams params){
        return hotelService.search(params);
    }
}

4.1.4.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Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        // 2.准备DSL
        // 2.1.query
        String 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source
        String 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);
}

重启SpringBoot后查看结果
在这里插入图片描述

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

4.2.1.需求分析

在页面搜索框下面，会有一些过滤项：
在这里插入图片描述
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

4.2.2.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;
}

4.2.3.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：
在这里插入图片描述

buildBasicQuery的代码如下：

private void buildBasicQuery(RequestParams params, SearchRequest request) {
    // 1.构建BooleanQuery
    BoolQueryBuilder 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source
    request.source().query(boolQuery);
}

查询结果：
在这里插入图片描述

4.3.我周边的酒店

需求：我附近的酒店

4.3.1.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：
在这里插入图片描述

并且，在前端会发起查询请求，将你的坐标发送到服务端：
在这里插入图片描述

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

4.3.2.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;
}

4.3.3.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：
在这里插入图片描述

4.3.4.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：
在这里插入图片描述

完整代码：

@Override
public PageResult search(RequestParams params) {
    try {
        // 1.准备Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        // 2.准备DSL
        // 2.1.query
        buildBasicQuery(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);
    }
}

4.3.5.排序距离显示

重启服务后，测试我的酒店功能：
在这里插入图片描述
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：
在这里插入图片描述
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
在这里插入图片描述

重启后测试，发现页面能成功显示距离了：
在这里插入图片描述

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

4.4.1.需求分析

要让指定酒店在搜索结果中排名置顶，效果如图：

在这里插入图片描述
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：

给HotelDoc类添加isAD字段，Boolean类型
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
修改search方法，添加function score功能，给isAD值为true的酒店增加权重

4.4.2.修改HotelDoc实体

给cn.itcast.hotel.pojo包下的HotelDoc类添加isAD字段：
在这里插入图片描述

4.4.3.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：

# 增加广告
POST /hotel/_update/36934
{
  "doc": {
    "isAD" : true
  }
}

POST /hotel/_update/38609
{
  "doc": {
    "isAD" : true
  }
}

POST /hotel/_update/38665
{
  "doc": {
    "isAD" : true
  }
}

POST /hotel/_update/47478
{
  "doc": {
    "isAD" : true
  }
}

4.4.4.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：

在这里插入图片描述

对应的JavaAPI如下：
在这里插入图片描述
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BooleanQuery
    BoolQueryBuilder 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);
}