需求是酱紫的：
可以设置某些关键字高亮，可以设置n个高亮的关键字，然后最后的查询结果，按照符合高亮条件的个数来排序，即优先展示高亮字段多的。这个搜索结果是分页查询的。
先看下，设置完条件之后的查询语句：json格式的，可能有点长，重点就是最后的highlight的配置。
{
"from" : 0,
"size" : 50,
"query" : {
"bool" : {
"must" : [
{
"query_string" : {
"query" : "\" /usr/libexec/atrun)\" \"88555\" \"18:00:00\" \"85464\" \"CMD\" \"root\" \"newsyslog\"",
"default_field" : "content",
"fields" : [ ],
"use_dis_max" : true,
"tie_breaker" : 0.0,
"default_operator" : "or",
"auto_generate_phrase_queries" : false,
"max_determinized_states" : 10000,
"enable_position_increments" : true,
"fuzziness" : "AUTO",
"fuzzy_prefix_length" : 0,
"fuzzy_max_expansions" : 50,
"phrase_slop" : 0,
"escape" : false,
"split_on_whitespace" : true,
"boost" : 1.0
}
}
],
"filter" : [
{
"bool" : {
"must" : [
{
"range" : {
"start_at" : {
"from" : 1552298160,
"to" : 1552300042,
"include_lower" : true,
"include_upper" : false,
"boost" : 1.0
}
}
}
],
"disable_coord" : false,
"adjust_pure_negative" : true,
"boost" : 1.0
}
}
],
"disable_coord" : false,
"adjust_pure_negative" : true,
"boost" : 1.0
}
},
"highlight" : {
"pre_tags" : [
"<span class=\"highlight\">"
],
"post_tags" : [
"</span>"
],
"order" : "score",
"fields" : {
"content" : {
"fragment_size" : 1000
}
}
}
}
前面的query里面的都是查询的条件的，可以按照各自需求自己设置，比如时间from to的设置，同时搜索一个字段里面的n个关键字的设置等等。
这个highlight里面设置的说明：
pre_tags和post_tags，这2个合起来是一个标签，用来包装高亮的关键字。
order是关键，这个就是加完高亮标签之后，然后按照标签多少来排序的。
fields则是设置要高亮的字段，里面的fragment_size则是设置高亮字段显示的最长长度。
看文字不好懂，看图就好说啦。下面图展示查询的结果以及传入的n个查询参数。
大师兄
然后查询的结果图：
大师兄
可以看到，一共查到48个，total字段值，还有就是max_score值10.9。然后，hits数组里面第一个的score值就是max_score。后面的依次变小。说明这个hits数组查询结果，是按照这个值递减的顺序排序的。对应到页面上，第一行就是这个数组0的值啦。
代码里面对highlight的设置：
大师兄
这里面需要传个字符串，“score”而不是“_score”，这个score由字符串转化成一个枚举类型，然后就按照这个字段的值order排序呢
大师兄
再看这个查询结果，取数组0的值来看下，里面有个highlightFields，里面存的是content字段的值，对应的fragments，他对符合条件的关键字，给加上了我们传进去的标签。哦，他还分词了，1800，在我们看来是一个词，但es给分成了18和00，并且都给加上了标签。
可能有的老铁说了，我也设置了，为啥结果不是预期的样子呢？
原因可能是不了解这个score(分数)值是怎么在这设置的。
先看下这个查询语句，和上面的差不多，就多了一个sort。
{
"from" : 0,
"size" : 50,
"query" : {
"bool" : {
"must" : [
{
"query_string" : {
"query" : "\" /usr/libexec/atrun)\" \"88555\" \"18:00:00\" \"85464\" \"CMD\" \"root\" \"newsyslog\"",
"default_field" : "content",
"fields" : [ ],
"use_dis_max" : true,
"tie_breaker" : 0.0,
"default_operator" : "or",
"auto_generate_phrase_queries" : false,
"max_determinized_states" : 10000,
"enable_position_increments" : true,
"fuzziness" : "AUTO",
"fuzzy_prefix_length" : 0,
"fuzzy_max_expansions" : 50,
"phrase_slop" : 0,
"escape" : false,
"split_on_whitespace" : true,
"boost" : 1.0
}
}
],
"filter" : [
{
"bool" : {
"must" : [
{
"range" : {
"start_at" : {
"from" : 1552298160,
"to" : 1552300042,
"include_lower" : true,
"include_upper" : false,
"boost" : 1.0
}
}
}
],
"disable_coord" : false,
"adjust_pure_negative" : true,
"boost" : 1.0
}
}
],
"disable_coord" : false,
"adjust_pure_negative" : true,
"boost" : 1.0
}
},
"sort" : [
{
"start_at" : {
"order" : "asc",
"unmapped_type" : "string"
}
}
],
"highlight" : {
"pre_tags" : [
"<span class=\"highlight\">"
],
"post_tags" : [
"</span>"
],
"order" : "score",
"fields" : {
"content" : {
"fragment_size" : 1000
}
}
}
}
在query里面多了一个sort的设置，按照start_at字段asc排序。
因为这个时候，查询结果，已经有了排序字段啦。所以，他就不去计算这个score值了，不给查询出来的每个结果打分啦。
大师兄
你把这个排序去掉，然后，他就会按照content字段去打分，然后按照这个score字段打分的值来排序，返回查询结果。
最后：
使用的是es5.6版本
使用的Spring Data Elasticsearch 3.0，这个源码有点毛病，比如ID的生成规则，给改了。
还有使用的这个es的索引的mapping等信息，content字段类型是text，然后就是使用了ik分词
{
"state": "open",
"settings": {
"index": {
"creation_date": "1552295229216",
"number_of_shards": "3",
"number_of_replicas": "0",
"uuid": "p4aoDav2QuaV89L5CvP_lQ",
"version": {
"created": "5060699"
},
"provided_name": "ezs_log_2019-03-11"
}
},
"mappings": {
"message": {
"_all": {
"enabled": false
},
"properties": {
"firm": {
"type": "keyword"
},
"file": {
"type": "keyword"
},
"logSearchLevel": {
"type": "keyword"
},
"topic": {
"type": "keyword"
},
"id": {
"type": "text"
},
"source": {
"type": "ip"
},
"start_at": {
"type": "long"
},
"content": {
"analyzer": "ik_max_word",
"type": "text"
},
"key": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"ignore_above": 256,
"type": "keyword"
}
}
}
}
}
},
"aliases": [],
"primary_terms": {
"0": 1,
"1": 1,
"2": 1
},
"in_sync_allocations": {
"0": [
"-RGEY80ORX-jm5jMD4hyHg"
],
"1": [
"gWYUT_sBTCmhFjtaqV4qwQ"
],
"2": [
"qh5eDAT-Tb6241m43LR2MA"
]
}
}
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