文档的查询同样适用 RestHighLevelClient对象，基本步骤包括：
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1）准备Request对象
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2）准备请求参数
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3）发起请求
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4）解析响应
我们以match_all查询为例
1.1.1. 发起查询请求
代码解读：
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第一步，创建对象，指定索引库名
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第二步，利用构建DSL，DSL中可以包含查询、分页、排序、高亮等
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：代表查询条件，利用构建一个match_all查询的DSL
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第三步，利用client.search()发送请求，得到响应
这里关键的API有两个，一个是，其中包含了查询、排序、分页、高亮等所有功能：
另一个是，其中包含match、term、function_score、bool等各种查询：
1.1.2.解析响应
响应结果的解析：
elasticsearch返回的结果是一个JSON字符串，结构包含：
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：命中的结果
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：总条数，其中的value是具体的总条数值
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：所有结果中得分最高的文档的相关性算分
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：搜索结果的文档数组，其中的每个文档都是一个json对象
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：文档中的原始数据，也是json对象
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因此，我们解析响应结果，就是逐层解析JSON字符串，流程如下：
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：通过response.getHits()获取，就是JSON中的最外层的hits，代表命中的结果
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：获取总条数信息
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：获取SearchHit数组，也就是文档数组
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：获取文档结果中的_source，也就是原始的json文档数据
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1.1.3.完整代码
完整代码如下：
1.1.4.小结
查询的基本步骤是：
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创建SearchRequest对象
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准备Request.source()，也就是DSL。
① QueryBuilders来构建查询条件
② 传入Request.source() 的 query() 方法
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发送请求，得到结果
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解析结果（参考JSON结果，从外到内，逐层解析）
全文检索的match和multi_match查询与match_all的API基本一致。差别是查询条件，也就是query的部分。
因此，Java代码上的差异主要是request.source().query()中的参数了。同样是利用QueryBuilders提供的方法：
而结果解析代码则完全一致，可以抽取并共享。
完整代码如下：
精确查询主要是两者：
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term：词条精确匹配
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range：范围查询
与之前的查询相比，差异同样在查询条件，其它都一样。
查询条件构造的API如下：
布尔查询是用must、must_not、filter等方式组合其它查询，代码示例如下：
可以看到，API与其它查询的差别同样是在查询条件的构建，QueryBuilders，结果解析等其他代码完全不变。
完整代码如下：
结果如下：
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：
高亮的代码与之前代码差异较大，有两点：
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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。
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结果解析：结果除了要解析_source文档数据，还要解析高亮结果
1.6.1. 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：
1.6.2.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：
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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
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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
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第三步：从map中根据高亮字段名称，获取高亮字段值对象HighlightField
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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
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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：
下面，我们通过黑马旅游的案例来实战演练一下之前学习的知识
我们实现四部分功能：
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酒店搜索和分页
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酒店结果过滤
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我周边的酒店
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酒店竞价排名
启动我们提供的hotel-demo项目，其默认端口是8089，访问http://localhost:8090，就能看到项目页面了：
案例需求：实现黑马旅游的酒店搜索功能，完成关键字搜索和分页
2.1.1. 需求分析
在项目的首页，有一个大大的搜索框，还有分页按钮：
点击搜索按钮，可以看到浏览器控制台发出了请求：
由此可以知道，我们这个请求的信息如下：
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请求方式：POST
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请求路径：/hotel/list
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请求参数：JSON对象，包含4个字段：
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key：搜索关键字
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page：页码
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size：每页大小
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sortBy：排序，目前暂不实现
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返回值：分页查询，需要返回分页结果PageResult，包含两个属性：
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：总条数
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：当前页的数据
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因此，我们实现业务的流程如下：
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步骤一：定义实体类，接收请求参数的JSON对象
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步骤二：编写controller，接收页面的请求
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步骤三：编写业务实现，利用RestHighLevelClient实现搜索、分页
2.1.2. 定义实体类
实体类有两个，一个是前端的请求参数实体，一个是服务端应该返回的响应结果实体。
1）请求参数
前端请求的json结构如下：
因此，我们在包下定义一个实体类：
2）返回值
分页查询，需要返回分页结果PageResult，包含两个属性：
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：总条数
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：当前页的数据
因此，我们在中定义返回结果：
2.1.3.定义controller
定义一个HotelController，声明查询接口，满足下列要求：
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请求方式：Post
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请求路径：/hotel/list
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请求参数：对象，类型为RequestParam
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返回值：PageResult，包含两个属性
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：总条数
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：酒店数据
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因此，我们在中定义HotelController：
2.1.4. 实现搜索业务
我们在controller调用了IHotelService，并没有实现该方法，因此下面我们就在IHotelService中定义方法，并且去实现业务逻辑。
1）在中的接口中定义一个方法：
2）实现搜索业务，肯定离不开RestHighLevelClient，我们需要把它注册到Spring中作为一个Bean。在中的中声明这个Bean：
3）在中的中实现search方法：
需求：添加品牌、城市、星级、价格等过滤功能
2.2.1. 需求分析
在页面搜索框下面，会有一些过滤项：
传递的参数如图：
包含的过滤条件有：
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brand：品牌值
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city：城市
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minPrice~maxPrice：价格范围
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starName：星级
我们需要做两件事情：
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修改请求参数的对象RequestParams，接收上述参数
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修改业务逻辑，在搜索条件之外，添加一些过滤条件
2.2.2. 修改实体类
修改在包下的实体类RequestParams：
2.2.3. 修改搜索业务
在HotelService的search方法中，只有一个地方需要修改：requet.source().query( ... )其中的查询条件。
在之前的业务中，只有match查询，根据关键字搜索，现在要添加条件过滤，包括：
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品牌过滤：是keyword类型，用term查询
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星级过滤：是keyword类型，用term查询
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价格过滤：是数值类型，用range查询
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城市过滤：是keyword类型，用term查询
多个查询条件组合，肯定是boolean查询来组合：
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关键字搜索放到must中，参与算分
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其它过滤条件放到filter中，不参与算分
因为条件构建的逻辑比较复杂，这里先封装为一个函数：
buildBasicQuery的代码如下：
需求：显示我附近的酒店
2.3.1.需求分析
在酒店列表页的右侧，有一个小地图，点击地图的定位按钮，地图会找到你所在的位置：
并且，在前端会发起查询请求，将你的坐标发送到服务端：
我们要做的事情就是基于这个location坐标，然后按照距离对周围酒店排序。实现思路如下：
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修改RequestParams参数，接收location字段
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修改search方法业务逻辑，如果location有值，添加根据geo_distance排序的功能
2.3.2. 修改实体类
修改在包下的实体类RequestParams：
2.3.3. 距离排序的API
我们以前学习过排序功能，包括两种：
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普通字段排序
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地理坐标排序
我们只讲了普通字段排序对应的java写法。地理坐标排序只学过DSL语法，如下：
对应的java代码示例：
2.3.4. 添加距离排序
在的的方法中，添加一个排序功能：
完整代码：
2.3.5. 排序距离显示
重启服务后，测试我的酒店功能：
发现确实可以实现对我附近酒店的排序，不过并没有看到酒店到底距离我多远，这该怎么办？
排序完成后，页面还要获取我附近每个酒店的具体距离值，这个值在响应结果中是独立的：
因此，我们在结果解析阶段，除了解析source部分以外，还要得到sort部分，也就是排序的距离，然后放到响应结果中。
我们要做两件事：
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修改HotelDoc，添加排序距离字段，用于页面显示
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修改HotelService类中的handleResponse方法，添加对sort值的获取
1）修改HotelDoc类，添加距离字段
2）修改HotelService中的handleResponse方法
重启后测试，发现页面能成功显示距离了：
需求：让指定的酒店在搜索结果中置顶
2.4.1.需求分析
要让指定酒店在搜索结果中排名置顶，效果如图：
页面会给指定的酒店添加广告标记。
那怎样才能让指定的酒店排名置顶呢？
我们之前学习过的function_score查询可以影响算分，算分高了，自然排名也就高了。而function_score包含3个要素：
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过滤条件：哪些文档要加分
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算分函数：如何计算function score
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加权方式：function score 与 query score如何运算
这里的需求是：让指定酒店排名靠前。因此我们需要给这些酒店添加一个标记，这样在过滤条件中就可以根据这个标记来判断，是否要提高算分。
比如，我们给酒店添加一个字段：isAD，Boolean类型：
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true：是广告
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false：不是广告
这样function_score包含3个要素就很好确定了：
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过滤条件：判断isAD 是否为true
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算分函数：我们可以用最简单暴力的weight，固定加权值
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加权方式：可以用默认的相乘，大大提高算分
因此，业务的实现步骤包括：
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给HotelDoc类添加isAD字段，Boolean类型
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挑选几个你喜欢的酒店，给它的文档数据添加isAD字段，值为true
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修改search方法，添加function score功能，给isAD值为true的酒店增加权重
2.4.2. 修改HotelDoc实体
给包下的HotelDoc类添加isAD字段：
2.4.3. 添加广告标记
接下来，我们挑几个酒店，添加isAD字段，设置为true：
2.4.4. 添加算分函数查询
接下来我们就要修改查询条件了。之前是用的boolean 查询，现在要改成function_socre查询。
function_score查询结构如下：
对应的JavaAPI如下：
我们可以将之前写的boolean查询作为原始查询条件放到query中，接下来就是添加过滤条件、算分函数、加权模式了。所以原来的代码依然可以沿用。
修改包下的类中的方法，添加算分函数查询：