Elasticsearch 学习(二).实战使用

参考：http://www.passjava.cn/#/01.PassJava/02.PassJava_Architecture/15.Elasticsearch%E5%AE%9E%E6%88%98

文章目录

Elasticsearch 学习(二).实战使用
- 一、Elasticsearch 组件库介绍
- 二、整合检索服务
- - 1.1 添加搜索服务模块
  - 1.2 配置 Maven 依赖
  - 1.3 注册搜索服务到注册中心
  - 1.4 添加 ES 配置类
  - 1.5 测试 ES Client 自动加载
  - 1.6 测试 ES 简单插入数据
  - 1.7 测试 ES 查询复杂语句
  - - 1.7.1 构造检索条件
    - 17.2 获取命中记录的详情
    - 1.7.3 获取年龄分布聚合信息
    - 1.7.4 获取平均薪资聚合信息
- 三、实战：同步 ES 数据
- - 3.1 定义检索模型
  - 3.2 在 ES 中创建索引
  - 3.3 定义 ES model
  - 3.4 触发保存的时机
  - 3.5 用 model 来组装数据
  - 3.6 保存数据到 ES
  - 3.7 检验 ES 中是否创建成功
  - - 问题
- 四、实战：查询 ES 数据
- - 4.1 定义请求参数
  - 4.2 定义返回参数
  - 4.3 组装 ES 查询参数
  - 4.4 返回结果封装
  - 4.5 测试 ES 查询
  - - 4.5.1 实验一：测试 title 匹配
    - 4.5.2 实验二：测试 answer 匹配
    - 4.5.2 实验三：测试 id 匹配

一、Elasticsearch 组件库介绍

全文检索是什么：

全文检索： 指以全部文本信息作为检索对象的一种信息检索技术。而我们使用的数据库，如 Mysql，MongoDB 对文本信息检索能力特别是中文检索并没有 ES 强大。所以我们来看下 ES 在项目中是如何来代替 SQL 来工作的。

使用的 Elasticsearch 服务是 7.4.2 的版本，然后采用官方提供的 Elastiscsearch-Rest-Client 库来操作 ES，而且官方库的 API 上手简单。

该组件库的官方文档地址：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/current/java-rest-high.html

另外这个组件库是支持多种语言的：

注意：Elasticsearch Clients 就是指如何用 API 操作 ES 服务的组件库。

可能有同学会提问，Elasticsearch 的组件库中写着 JavaScript API，是不是可以直接在前端访问 ES 服务？可以是可以，但是会暴露 ES 服务的端口和 IP 地址，会非常不安全。所以我们还是用后端服务来访问 ES 服务。

我们这个项目是 Java 项目，自然就是用上面的两种：Java Rest Client 或者 Java API。我们先看下 Java API，但是会发现已经废弃了。如下图所示：

只能用 Java REST Client 了。而它又分成两种：高级和低级的。

高级包含更多的功能，如果把高级比作MyBatis的话，那么低级就相当于JDBC。所以我们用高级的 Client。

二、整合检索服务

把检索服务单独作为一个服务。就称作 passjava-search 模块吧。

1.1 添加搜索服务模块

创建 passjava-search 模块。

首先我们在 PassJava-Platform 模块创建一个搜索服务模块 passjava-search。然后勾选 spring web 服务。如下图所示。

第一步：新建一个模块搜索服务模块

group: com.ung.passjava
artifact：passjava-search
name：passjava-search
description：搜索服务
package：com.ung.passjava.search

1.2 配置 Maven 依赖

选择 Web->Spring Web 依赖，然后点击 Next

进入到 ES 官方网站，可以看到有低级和高级的 Rest Client，我们选择高阶的（High Level Rest Client）。然后进入到高阶 Rest Client 的 Maven 仓库。官网地址如下所示：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/7.9/index.html

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.3.4.RELEASE</version><relativePath/> <!-- lookup parent from repository --></parent><groupId>com.ung.passjava</groupId><artifactId>passjava-search</artifactId><version>0.0.1-SNAPSHOT</version><name>passjava-search</name><description>搜索服务</description><properties><java.version>1.8</java.version><elasticsearch.version>7.4.2</elasticsearch.version></properties><dependencies><dependency><groupId>com.ung.passjava</groupId><artifactId>passjava-common</artifactId><version>0.0.1-SNAPSHOT</version></dependency><!--入 ES 的高阶客户端--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId><version>7.4.2</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope><exclusions><exclusion><groupId>org.junit.vintage</groupId><artifactId>junit-vintage-engine</artifactId></exclusion></exclusions></dependency></dependencies><build><plugins><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId></plugin></plugins></build></project>

最后刷新maven依赖可以看到

1.3 注册搜索服务到注册中心

修改配置文件：src/main/resources/application.properties。配置应用程序名、注册中心地址、注册中心的命名中间。

#服务名
spring.application.name=passjava-search
#注册中心地址
spring.cloud.nacos.config.server-addr=127.0.0.1:8848
#配置中心的命名空间
spring.cloud.nacos.config.namespace=passjava-search
#服务端口号
server.port=17000

给启动类添加服务发现注解：@EnableDiscoveryClient。这样 passjava-search 服务就可以被注册中心发现了。

因 Common 模块依赖数据源，但 search 模块不依赖数据源，所以 search 模块需要移除数据源依赖：

exclude = DataSourceAutoConfiguration.class

以上的两个注解如下所示：

@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication(exclude = DataSourceAutoConfiguration.class)
public class PassjavaSearchApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(PassjavaSearchApplication.class, args);}
}

接下来我们添加一个 ES 服务的专属配置类，主要目的是自动加载一个 ES Client 来供后续 ES API 使用，不用每次都 new 一个 ES Client。

1.4 添加 ES 配置类

配置类：PassJavaElasticsearchConfig.java

核心方法就是 RestClient.builder 方法，设置好 ES 服务的 IP 地址、端口号、传输协议就可以了。最后自动加载了 RestHighLevelClient。

package com.ung.passjava.search.config;import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;@Configuration
public class PassJavaElasticsearchConfig {@Bean// 给容器注册一个 RestHighLevelClient，用来操作 ES// 参考官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/7.9/java-rest-high-getting-started-initialization.htmlpublic RestHighLevelClient restHighLevelClient() {return new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("192.168.2.135", 9200, "http")));}
}

接下来我们测试下 ES Client 是否自动加载成功

1.5 测试 ES Client 自动加载

在测试类 PassjavaSearchApplicationTests 中编写测试方法，打印出自动加载的 ES Client。期望结果是一个 RestHighLevelClient 对象。

@SpringBootTest
class PassjavaSearchApplicationTests {@Qualifier("restHighLevelClient")@Autowiredprivate RestHighLevelClient client;@Testvoid contextLoads() {System.out.println(client);}}

结果打印成功

1.6 测试 ES 简单插入数据

测试方法 testIndexData, users 索引在我的 ES 中是没有记录的，所以期望结果是 ES 中新增了一条 users 数据。

   @Dataclass User {private String userName;private Integer age;private String gender;}/*** 测试存储数据到 ES。*/@Testpublic void testIndexData() throws IOException {IndexRequest request = new IndexRequest("users");request.id("1"); // 文档的 id//构造 User 对象User user = new User();user.setUserName("PassJava");user.setAge(18);user.setGender("Man");//User 对象转为 JSON 数据String jsonString = JSON.toJSONString(user);// JSON 数据放入 request 中request.source(jsonString, XContentType.JSON);// 执行插入操作IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println(response);}

执行 test 方法，我们可以看到控制台输出以下结果，说明数据插入到 ES 成功。结果中的 result 字段为 created

我们再来到 ES 中看下 users 索引中数据。查询 users 索引：

GET users/_search

可以看到结果成功查出

1.7 测试 ES 查询复杂语句

示例：搜索 bank 索引，address 字段中包含 road 的所有人的年龄分布 ( 前 10 条 ) 以及平均年龄，以及平均薪资。

1.7.1 构造检索条件

我们可以参照官方文档给出的示例来创建一个 SearchRequest 对象，指定要查询的索引为 bank，然后创建一个 SearchSourceBuilder 来组装查询条件。总共有三种条件需要组装：

address 中包含 road 的所有人。
按照年龄分布进行聚合。
计算平均薪资。

代码如下所示

@ToString
@Data
static class BankMember {private int account_number;private int balance;private String firstname;private String lastname;private int age;private String gender;private String address;private String employer;private String email;private String city;private String state;
}/*** 搜索 address 中包含 road 的所有人的年龄分布 ( 前 10 条 ) 以及平均年龄，平均薪资** @throws IOException*/
@Test
public void testSearchData() throws IOException {//新建一个查询请求对象SearchRequest request = new SearchRequest();//设置查询索引是bankrequest.indices("bank");SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();// 1.1）address 中包含 road 的所有人sourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("address", "road"));// 1.2）按照年龄分布进行聚合TermsAggregationBuilder ageAgg = AggregationBuilders.terms("ageAgg").field("age").size(10);sourceBuilder.aggregation(ageAgg);// 1.3）计算平均薪资AvgAggregationBuilder balanceAvg = AggregationBuilders.avg("balanceAvg").field("balance");sourceBuilder.aggregation((balanceAvg));System.out.println("检索参数：" + sourceBuilder.toString());request.source(sourceBuilder);// 2、执行检索SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 3、分析结果System.out.println(response.toString());// 3.1）获取查到的数据。SearchHits hits = response.getHits();// 3.2）获取真正命中的结果SearchHit[] searchHits = hits.getHits();// 3.3）遍历命中结果for (SearchHit hit : searchHits) {String hitStr = hit.getSourceAsString();BankMember bankMember = JSON.parseObject(hitStr, BankMember.class);System.out.println(bankMember);}// 3.4）获取聚合信息// 参考文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/current/java-rest-high-search.htmlAggregations aggregations = response.getAggregations();Terms ageAgg1 = aggregations.get("ageAgg");for (Terms.Bucket bucket : ageAgg1.getBuckets()) {String keyAsString = bucket.getKeyAsString();System.out.println("用户年龄： " + keyAsString + " 人数：" + bucket.getDocCount());}Avg balanceAvg1 = aggregations.get("balanceAvg");System.out.println("平均薪资：" + balanceAvg1.getValue());
}

打印结果：

检索简化参数：
GET bank/_search
{"query": {"match": {"address": "road"}},"aggs": {"ageAggr": {"terms": {"field": "age","size": 10}},"ageAvg": {"avg": {"field": "age"}},"balanceAvg": {"avg": {"field": "balance"}}}
}

17.2 获取命中记录的详情

// 3.1）获取查到的数据。
SearchHits hits = response.getHits();
// 3.2）获取真正命中的结果
SearchHit[] searchHits = hits.getHits();

我们可以通过遍历 searchHits 的方式打印出所有命中结果的详情。

// 3.3）、遍历命中结果
for (SearchHit hit: searchHits) {String hitStr = hit.getSourceAsString();BankMember bankMember = JSON.parseObject(hitStr, BankMember.class);
}

拿到每条记录的 hitStr 是个 JSON 数据，如下所示：

{"account_number": 431,"balance": 13136,"firstname": "Laurie","lastname": "Shaw","age": 26,"gender": "F","address": "263 Aviation Road","employer": "Zillanet","email": "laurieshaw@zillanet.com","city": "Harmon","state": "WV"
}

而 BankMember 是根据返回的结果详情定义的的 JavaBean。可以通过工具自动生成。在线生成 JavaBean 的网站如下：

https://www.bejson.com/json2javapojo/new/

把这个 JavaBean 加到 PassjavaSearchApplicationTests 类中：

@ToString
@Data
static class BankMember {private int account_number;private int balance;private String firstname;private String lastname;private int age;private String gender;private String address;private String employer;private String email;private String city;private String state;
}

然后将 bankMember 打印出来：

System.out.println(bankMember);

得到的结果确实是我们封装的 BankMember 对象，而且里面的属性值也都拿到了。

1.7.3 获取年龄分布聚合信息

ES 返回的 response 中，年龄分布的数据是按照 ES 的格式返回的，如果想按照我们自己的格式来返回，就需要将 response 进行处理。

如下图所示，这个是查询到的年龄分布结果，我们需要将其中某些字段取出来，比如 buckets，它代表了分布在 21 岁的有 4 个。

实现：

Aggregations aggregations = response.getAggregations();
Terms ageAgg1 = aggregations.get("ageAgg");
for (Terms.Bucket bucket : ageAgg1.getBuckets()) {String keyAsString = bucket.getKeyAsString();System.out.println("用户年龄： " + keyAsString + " 人数：" + bucket.getDocCount());
}

最后结果打印输出：

1.7.4 获取平均薪资聚合信息

现在来看看平均薪资如何按照所需的格式返回，ES 返回的结果如下图所示，我们需要获取 balanceAvg 字段的 value 值

代码实现：

Avg balanceAvg1 = aggregations.get("balanceAvg");
System.out.println("平均薪资：" + balanceAvg1.getValue());

打印结果如下，平均薪资 28578 元。

三、实战：同步 ES 数据

3.1 定义检索模型

PassJava 这个项目可以用来配置题库，如果我们想通过关键字来搜索题库，该怎么做呢？

类似于百度搜索，输入几个关键字就可以搜到关联的结果，我们这个功能也是类似，通过 Elasticsearch 做检索引擎，后台管理界面和小程序作为搜索入口，只需要在小程序上输入关键字，就可以检索相关的题目和答案。

首先我们需要把题目和答案保存到 ES 中，在存之前，第一步是定义索引的模型，如下所示，模型中有 title 和 answer 字段，表示题目和答案。

"id": {"type": "long"
},
"title": {"type": "text","analyzer": "ik_smart"
},
"answer": {"type": "text","analyzer": "ik_smart"
},
"typeName": {"type": "keyword"
}

3.2 在 ES 中创建索引

上面我们已经定义了索引结构，接着就是在 ES 中创建索引。

在 Kibana 控制台中执行以下语句：

PUT question
{"mappings" : {"properties": {"id": {"type": "long"},"title": {"type": "text","analyzer": "ik_smart"},"answer": {"type": "text","analyzer": "ik_smart"},"typeName": {"type": "keyword"}}}
}

通过以下命令来查看 question 索引是否在 ES 中：

GET _cat/indices

结果：

3.3 定义 ES model

上面我们定义 ES 的索引，接着就是定义索引对应的模型，将数据存到这个模型中，然后再存到 ES 中。

ES 模型如下，共四个字段：id、title、answer、typeName。和 ES 索引是相互对应的。

在common模块创建 QuestionEsModel类

@Data
public class QuestionEsModel {private Long id;private String title;private String answer;private String typeName;
}

3.4 触发保存的时机

当我们在后台创建题目或保存题目时，先将数据保存到 mysql 数据库，然后再保存到 ES 中。

如下图所示，在管理后台创建题目时，触发保存数据到 ES 。

第一步，保存数据到 mysql 中，项目中已经包含此功能，就不再讲解了

直接进入第二步：保存数据到 ES 中。而保存数据到 ES 中，需要将数据组装成 ES 索引对应的数据，所以我用了一个 ES model，先将数据保存到 ES model 中。

3.5 用 model 来组装数据

这里的关键代码时 copyProperties，可以将 question 对象的数据取出，然后赋值到 ES model 中。不过 ES model 中还有些字段是 question 中没有的，所以需要单独拎出来赋值，比如 typeName 字段，question 对象中没有这个字段，它对应的字段是 question.type，所以我们把 type 取出来赋值到 ES model 的 typeName 字段上。

//创建ES model
QuestionEsModel esModel = new QuestionEsModel();//复制属性
BeanUtils.copyProperties(question, esModel);//获取题目类型的名称
TypeEntity typeEntity = typeService.getById(question.getType());
String typeName = typeEntity.getType();
//给model 的 typeName 赋值
esModel.setTypeName(typeName);
System.out.println("-----------------esModel:" + esModel);

3.6 保存数据到 ES

我在 passjava-search 微服务中写了一个保存题目的 api 用来保存数据到 ES 中。

使用fegin调用

创建search用于保存Question的service和实现类

public interface IQuestionService {boolean save(QuestionEsModel questionEsModel) throws IOException;
}

实现类

@Service("questionService")
public class QuestionServiceImpl implements IQuestionService {@AutowiredRestHighLevelClient restHighLevelClient;@Overridepublic boolean save(QuestionEsModel questionEsModel) throws IOException {// 创建数据到 ES 中IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(EsConstant.QUESTION_INDEX);//设置idindexRequest.id(questionEsModel.getId().toString());String data = JSON.toJSONString(questionEsModel);indexRequest.source(data, XContentType.JSON);IndexResponse response = restHighLevelClient.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);System.out.println("save*****************questionEsModel：" + response);return true;}
}

EsConstant

public class EsConstant {public static final String QUESTION_INDEX = "question"; // 题目数据在 ES 中的索引public static final Integer PAGE_SIZE = 5; // 分页大小
}

passjava-question 使用feign调用

在 QuestionController中修改save方法

    /*** 保存*/@RequestMapping("/save")//@RequiresPermissions("question:question:save")public R save(@Valid @RequestBody QuestionEntity question) {//        questionService.save(question);questionService.saveQuestion(question);return R.ok();}

QuestionService

public interface QuestionService extends IService<QuestionEntity> {boolean saveQuestion(QuestionEntity question);
}

QuestionServiceImpl

@Service("questionService")
public class QuestionServiceImpl extends ServiceImpl<QuestionDao, QuestionEntity> implements QuestionService {@AutowiredTypeService typeService;@AutowiredSearchFeignService searchFeignService;@Overridepublic boolean saveQuestion(QuestionEntity question) {save(question);saveEs(question);return true;}/*** 同步到es** @param question* @return*/private boolean saveEs(QuestionEntity question) {//创建ES modelQuestionEsModel esModel = new QuestionEsModel();//复制属性BeanUtils.copyProperties(question, esModel);//获取题目类型的名称TypeEntity typeEntity = typeService.getById(question.getType());String typeName = typeEntity.getType();//给model 的 typeName 赋值esModel.setTypeName(typeName);System.out.println("-----------------esModel:" + esModel);// 调用 passjava-search 服务，将数据发送到 ES 中保存。R r = searchFeignService.saveQuestion(esModel);System.out.println("r:" + r);return true;}}

创建fegin的es的service

@FeignClient("passjava-search")
public interface SearchFeignService {@PostMapping("search/question/save")R saveQuestion(@RequestBody QuestionEsModel questionEsModel);
}

启动类开启feign

@EnableDiscoveryClient
@EnableFeignClients(basePackages = "com.ung.passjava.question.feign")
@MapperScan("com.ung.passjava.question.dao")
@SpringBootApplication
public class PassjavaQuestionApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(PassjavaQuestionApplication.class, args);}
}

最后启动服务

发起请求

post  http://127.0.0.1:11000/question/v1/admin/question/save{"title": "ccc","answer": "aaa","level": 2,"displayOrder": 1,"subTitle": "ccc2","type": 1,"enable": 1}

3.7 检验 ES 中是否创建成功

通过 kibana 的控制台来查看 question 索引中的文档。通过以下命令来查看：

GET question/_search

结果：

{"took" : 1030,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 1,"successful" : 1,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : {"value" : 1,"relation" : "eq"},"max_score" : 1.0,"hits" : [{"_index" : "question","_type" : "_doc","_id" : "5","_score" : 1.0,"_source" : {"answer" : "aaa","id" : 5,"title" : "ccc","typeName" : "type名字"}}]}
}

问题

可以重复更新题目吗？

答案是可以的，保存到 ES 的数据是幂等的，因为保存的时候带了一个类似数据库主键的 id。

四、实战：查询 ES 数据

我们已经将数据同步到了 ES 中，现在就是前端怎么去查询 ES 数据中，这里我们还是使用 Postman 来模拟前端查询请求。

4.1 定义请求参数

请求参数我定义了三个：

keyword：用来匹配问题或者答案。
id：用来匹配题目 id。
pageNum：用来分页查询数据。

这里我将这三个参数定义为一个类：

@Data
public class SearchParam {private String keyword; // 全文匹配的关键字private String id; // 题目 idprivate Integer pageNum; // 查询第几页数据
}

4.2 定义返回参数

返回的 response 我也定义了四个字段：

questionList：查询到的题目列表。
pageNum：第几页数据。
total：查询到的总条数。
totalPages：总页数。

定义的类如下所示：

@Data
public class SearchQuestionResponse {private List<QuestionEsModel> questionList; // 题目列表private Integer pageNum; // 查询第几页数据private Long total; // 总条数private Integer totalPages; // 总页数
}

4.3 组装 ES 查询参数

调用 ES 的查询 API 时，需要构建查询参数。

组装查询参数的核心代码：

接口 IQuestionSearchService

public interface IQuestionSearchService {SearchQuestionResponse search(SearchParam param);
}

QuestionSearchServiceImpl

@Service
public class QuestionSearchServiceImpl implements IQuestionSearchService {@Qualifier("restHighLevelClient")@Autowiredprivate RestHighLevelClient client;@Overridepublic SearchQuestionResponse search(SearchParam param) {SearchQuestionResponse questionResponse = new SearchQuestionResponse();SearchResponse searchResponse = null;/** 1.动态构建出查询需要的 DSL 语句*/// 1.1） 创建检索请求SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); // 构建 DSL 语句BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();if (!StringUtils.isEmpty(param.getKeyword())) {// 1.2） title，answer，typeName 字段用来关键词检索boolQuery.must(QueryBuilders.multiMatchQuery(param.getKeyword(),"title", "answer", "typeName"));}if (param.getId() != null) {// 1.3）题目 id 用来精确匹配boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("id", param.getId()));}sourceBuilder.query(boolQuery);// 1.4）分页sourceBuilder.from((param.getPageNum() - 1) * EsConstant.PAGE_SIZE);sourceBuilder.size(EsConstant.PAGE_SIZE);SearchRequest request = new SearchRequest(new String[] {EsConstant.QUESTION_INDEX}, sourceBuilder);try {// 2、执行检索searchResponse = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 3、分析结果System.out.println(searchResponse.toString());// 3.1）获取查到的数据。SearchHits hits = searchResponse.getHits();// 3.2）获取真正命中的结果SearchHit[] searchHits = hits.getHits();// 3.3）遍历命中结果List<QuestionEsModel> questionEsModelList = new ArrayList<>();if (hits.getHits() != null && hits.getHits().length > 0) {for (SearchHit hit : searchHits) {String hitStr = hit.getSourceAsString();QuestionEsModel questionEsModel = JSON.parseObject(hitStr, QuestionEsModel.class);System.out.println(questionEsModel);questionEsModelList.add(questionEsModel);}questionResponse.setQuestionList(questionEsModelList);// 分页long total = hits.getTotalHits().value;questionResponse.setTotal(total);questionResponse.setPageNum(param.getPageNum());int totalPages = (int) total % EsConstant.PAGE_SIZE == 0 ? (int) total / EsConstant.PAGE_SIZE : (int) (total / EsConstant.PAGE_SIZE + 1);questionResponse.setTotalPages(totalPages);}} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}return questionResponse;}
}

请求参数封装：

第一步：创建检索请求。
第二步：设置哪些字段需要模糊匹配。这里有三个字段：title，answer，typeName。
第三步：设置如何分页。这里分页大小是 5 个。
第四步：调用查询 api。

4.4 返回结果封装

第一步：获取查到的数据。
第二步：获取真正命中的结果。
第三步：格式化返回的数据。
第四步：组装分页参数。

4.5 测试 ES 查询

4.5.1 实验一：测试 title 匹配

验证 title 字段是否能匹配到，传的请求参数 keyword = 111，匹配到了 title = 111 的数据，且只有一条。页码 pageNum 我传的 1，表示返回第一页数据。如下图所示：

4.5.2 实验二：测试 answer 匹配

验证 answer 字段是否能匹配到，传的请求参数 keyword = 测试答案，匹配到了 title = 测试答案的数据，且只有一条，说明查询成功。如下图所示：

4.5.2 实验三：测试 id 匹配

我们现在想要匹配题目 id 的话，需要传请求参数 id，而且 id 是精确匹配。另外 id 和 keyword 是取并集，所以不能传 keyword 字段。

请求参数 id = 5，返回结果也是 id =5 的数据，说明查询成功。如下图所示：