RestClient查询文档排序、分页和高亮

目录

排序、分页

高亮

高亮请求构建

高亮结果解析


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:

java 复制代码
@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.ASC);
    // 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);

}

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

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:

java 复制代码
@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);

}

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:

java 复制代码
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);
    }
}
相关推荐
muyun28004 小时前
Docker 下部署 Elasticsearch 8 并集成 Kibana 和 IK 分词器
elasticsearch·docker·容器
Aomnitrix5 小时前
知识管理新范式——cpolar+Wiki.js打造企业级分布式知识库
开发语言·javascript·分布式
程序消消乐5 小时前
Kafka 入门指南:从 0 到 1 构建你的 Kafka 知识基础入门体系
分布式·kafka
智能化咨询5 小时前
Kafka架构:构建高吞吐量分布式消息系统的艺术——进阶优化与行业实践
分布式·架构·kafka
Chasing__Dreams5 小时前
kafka--基础知识点--5.2--最多一次、至少一次、精确一次
分布式·kafka
熙客6 小时前
SpringCloud概述
java·spring cloud·微服务
在未来等你12 小时前
Elasticsearch面试精讲 Day 17:查询性能调优实践
大数据·分布式·elasticsearch·搜索引擎·面试
大数据CLUB15 小时前
基于spark的澳洲光伏发电站选址预测
大数据·hadoop·分布式·数据分析·spark·数据开发
ajax_beijing17 小时前
zookeeper是啥
分布式·zookeeper·云原生