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- 1.排序
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- 1.1 普通字段排序
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1.2 地理坐标排序
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2.分页
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- 2.1 基本的分页
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2.2 深度分页问题
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2.3 总结
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3.高亮
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- 3.1 高亮原理
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3.2 实现高亮
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4.总结
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搜索结果处理
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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。
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
}
]
}
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
例子: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
1.2 地理坐标排序
地理坐标排序略有不同。
语法:
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
例子:实现对酒店数据按照到你的位置坐标的距离升序排序
获取你的位置的经纬度的方式:https://lbs.amap.com/demo/jsapi-v2/example/map/click-to-get-lnglat/
假设我的位置是:31.034661,121.612282,寻找我周围距离最近的酒店:
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 ?, ?
2.1 基本的分页
语法:
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”}
]
}
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
{
小编13年上海交大毕业,曾经在小公司待过,也去过华为、OPPO等大厂,18年进入阿里一直到现在。
深知大多数初中级Java工程师,想要提升技能,往往是自己摸索成长,但自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!
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言尽于此,完结
无论是一个初级的 coder,高级的程序员,还是顶级的系统架构师,应该都有深刻的领会到设计模式的重要性。
- 第一,设计模式能让专业人之间交流方便,如下:
程序员A:这里我用了XXX设计模式
程序员B:那我大致了解你程序的设计思路了
- 第二,易维护
项目经理:今天客户有这样一个需求…
程序员:明白了,这里我使用了XXX设计模式,所以改起来很快
- 第三,设计模式是编程经验的总结
程序员A:B,你怎么想到要这样去构建你的代码
程序员B:在我学习了XXX设计模式之后,好像自然而然就感觉这样写能避免一些问题
- 第四,学习设计模式并不是必须的
程序员A:B,你这段代码使用的是XXX设计模式对吗?
程序员B:不好意思,我没有学习过设计模式,但是我的经验告诉我是这样写的
从设计思想解读开源框架,一步一步到Spring、Spring5、SpringMVC、MyBatis等源码解读,我都已收集整理全套,篇幅有限,这块只是详细的解说了23种设计模式,整理的文件如下图一览无余!
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第四,学习设计模式并不是必须的
程序员A:B,你这段代码使用的是XXX设计模式对吗?
程序员B:不好意思,我没有学习过设计模式,但是我的经验告诉我是这样写的
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[外链图片转存中…(img-rSsqIYAr-1711015771861)]
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