es--基础--11--es服务API--高亮-Toy模板网

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es–基础–11–es服务API–高亮

1、介绍

可以让您从搜索结果中的一个或多个字段中获取突出显示的摘要，以便向用户显示查询匹配的位置。
当您请求突出显示(即高亮)时，响应结果的 highlight 字段中包括高亮的字段和高亮的片段。
Elasticsearch 默认会用标签标记关键字。

1.1、内容

高亮参数
自定义高亮片段
多字段高亮
高亮性能分析

2、高亮参数

2.1、boundary_chars

包含每个边界字符的字符串。
默认：! ?\ \ n。

2.2、boundary_max_scan

扫描边界字符的距离。
默认：20

2.3、boundary_scanner

指定如何分割突出显示的片段
支持三种方式
1. chars
2. sentence
3. word。

2.4、boundary_scanner_locale

用来设置搜索和确定单词边界的本地化设置
此参数使用语言标记的形式如下
1. “en-US”
2. “fr-FR”
3. “ja-JP”

2.5、encoder

表示代码段应该是HTML编码
默认HTML (HTML-转义代码段文本，然后插入高亮标记)

2.6、fields

指定检索高亮显示的字段。
可以使用通配符来指定字段。例如，可以指定comment_*来获取以comment_开头的所有文本和关键字字段的高亮显示。

2.7、force_source

根据源高亮显示
默认：false。

2.8、fragmenter

指定文本应如何在突出显示片段中拆分
支持参数
1. simple
2. span。

2.9、fragment_offset

控制要开始突出显示的空白。仅在使用fvh highlighter时有效。

2.10、fragment_size

字符中突出显示的片段的大小。
默认：100。

2.11、highlight_query

突出显示搜索查询之外的其他查询的匹配项。
在使用重打分查询时，特别有用，因为默认情况下高亮显示不会考虑这些问题。

2.12、matched_fields

组合多个匹配结果以突出显示单个字段，对于使用不同方式分析同一字符串的多字段。
所有的matched_fields必须将term_vector设置为with_positions_offsets，但是只有将匹配项组合到的字段才会被加载，因此只有将store设置为yes才能使该字段受益。
只适用于fvh highlighter。

2.13、no_match_size

如果没有要突出显示的匹配片段，则希望从字段开头返回的文本量。
默认：0(不返回任何内容)。

2.14、number_of_fragments

返回的片段的最大数量。
1. 如果设置为0，则不会返回任何片段。且忽略fragment_size。
2. 如果设置不为0，突出显示并返回整个字段内容。
当需要突出显示短文本(如标题或地址)，但不需要分段时，使用此配置非常方便。
默认：5。

2.15、order

设置为score时，按分数对突出显示的片段进行排序。
默认情况下，片段将按照它们在字段中出现的顺序输出(order:none)。将此选项设置为score将首先输出最相关的片段。每个高亮应用自己的逻辑来计算相关性得分。

2.16、phrase_limit

控制文档中所考虑的匹配短语的数量。防止fvh highlighter分析太多的短语和消耗太多的内存。
提高限制会增加查询时间并消耗更多内存。
默认：256。

2.17、pre_tags

与post_tags一起使用，定义用于突出显示文本的HTML标记。
默认情况下，突出显示的文本被包装在标记中。指定为字符串数组。

2.18、post_tags

与pre_tags一起使用，定义用于突出显示文本的HTML标记。
默认情况下，突出显示的文本被包装在标记中。指定为字符串数组。

2.19、require_field_match

是否突出显示包含查询匹配的字段。
值
1. true(默认)：只突出显示包含查询匹配的字段
2. false: 突出显示所有字段

2.20、tags_schema

设置为使用内置标记模式的样式。

2.21、type

使用的高亮模式
值
1. unified(默认)
2. plain
3. fvh

3、自定义高亮片段

使用自定义标签，在高亮属性中给需要高亮的字段加上 pre_tags 和 post_tags 即可。

例如，搜索 title 字段中包含关键词 javascript 的书籍并使用自定义 HTML 标签高亮关键词，查询语句如下：

GET /books/_search
{
  "query": {
    "match": { "title": "javascript" }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "title": {
        "pre_tags": ["<strong>"],
        "post_tags": ["</strong>"]
      }
    }
  }
}

4、多字段高亮

搜索 title 字段的时候，我们期望 description 字段中的关键字也可以高亮，这时候就需要把 require_field_match 属性的取值设置为 fasle。require_field_match 的默认值为 true，只会高亮匹配的字段。多字段高亮的查询语句如下：

GET /books/_search
{
  "query": {
    "match": { "title": "javascript" }
  },
  "highlight": {
    "require_field_match": false,
    "fields": {
      "fieldTitle": {
        "pre_tags": ["<strong>"],
        "post_tags": ["</strong>"]
      },
      "fieldContent": {
        "pre_tags": ["<strong>"],
        "post_tags": ["</strong>"]
      }
    }
  }
}

5、高亮性能分析

5.1、高亮器分类

highlighter 高亮器(默认)
postings-highlighter 高亮器
fast-vector-highlighter 高亮器。

5.1、highlighter

最基本的高亮器，实现高亮功能
需要对 _source 中保存的原始文档进行二次分析，其速度在三种高亮器里最慢，优点是不需要额外的存储空间。

5.2、postings-highlighter

实现高亮功能
不需要二次分析，但是需要在字段的映射中设置 index_options，参数的取值为 offsets，即保存关键词的偏移量，速度快于highlighter 高亮器。

配置 comment 字段使用 postings-highlighter 高亮器，映射如下：

PUT /example
{
  "mappings": {
    "doc": {
      "properties": {
        "comment": {
          "type": "text",
          "index_options": "offsets"
        }
      }
    }
  }
}

5.3、fast-vector-highlighter

实现高亮功能
速度最快，但是需要在字段的映射中设置 term_vector，参数的取值为 with_positions_offsets，即保存关键词的位置和偏移信息，占用的存储空间最大，是典型的空间换时间的做法。

配置 comment 字段使用 fast-vector-highlighter 高亮器，映射如下：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-696127.html

PUT /example
{
  "mappings": {
    "doc": {
      "properties": {
        "comment": {
          "type": "text",
          "term_vector": "with_positions_offsets"
        }
      }
    }
  }
}

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