DSL（Domain Specific Language）提供了丰富的查询和结果处理能力。在实际应用中，我们经常需要对搜索结果进行排序、分页和高亮显示，以提升用户体验。本文将详细介绍如何使用Elasticsearch DSL对搜索结果进行处理，并结合酒店搜索的实际案例进行演示。

上一篇我们讲解了导入的宾馆数据库tb_hotel表结构的具体含义，并分析如何建立其索引库。本篇我们来正式进入链接Elasticsearch的Java代码的编写阶段，先进行RestClient的初始化。

上一篇我们已经完成了RestHighLevelClient的初始化工作，本篇将正式进入索引库的创建阶段。我们将使用Java代码来创建酒店数据的索引库。

上一篇我们讲解了ElasticSearch的DSL搜索结果处理（排序、分页及高亮）。经过前面的学习，我们已经可以使用DSL来实现ElasticSearch文档查询和结果处理了。本篇我们就来学习使用Java的RestClient实现类似的功能。

上一篇我们完成了使用RestHighLevelClient创建索引库的代码实现，本篇将讲解如何判断索引库是否存在并删除它，以及如何对索引库中的文档进行增删改查操作。

上一篇我们学习了ElasticSearch的索引库的操作，以及mapping映射属性以及CRUD操作。本篇我们来学习文档的薪资、查询、删除和修改操作。

在Elasticsearch中，复合查询（Compound Query）是构建复杂搜索逻辑的核心工具。它允许将多个查询条件组合起来，灵活控制匹配逻辑和相关性算分。本篇博文将深入探讨BooleanQuery和FunctionScoreQuery的使用场景、原理及优化技巧，帮助大家解决实际业务中的搜索需求。

本文详细介绍了Elasticsearch中三种分页查询方式的原理与实现：传统from+size方式存在深度分页性能瓶颈；search_after基于游标机制高效处理深度分页；scroll适用于大数据量导出场景。通过Java API示例演示了search_after的基础查询、连续分页及结合PIT保证一致性的用法，并对比了三种方式的性能差异：search_after在深度分页场景表现最优，scrol

本文详细介绍了Elasticsearch高级搜索功能的实现方法，包括分页查询、结果排序和搜索结果高亮三大核心功能。通过Java API示例代码，展示了如何实现分页参数设置、多级排序规则配置以及关键词高亮显示，帮助构建专业高效的酒店搜索系统。文章还强调了性能优化注意事项和最佳实践，如避免深度分页、合理使用高亮功能等，为开发人员提供了全面的技术指导。

上一篇我们讲解了使用Java程序实现ElasticSearch查询文档的各项功能。本篇我们来继续讲解，使用RestClient进行term、range、bool查询，以及封装公用方法简化查询代码。