Resaltado de resultados de búsqueda
Añada resaltado a sus resultados de búsqueda para enfatizar visualmente los términos coincidentes en los documentos devueltos y mejorar la experiencia del usuario.
Resaltado de resultados de búsqueda es una lección gratuita de Elasticsearch & Full Text Search Systems en CoddyKit. Esta es la lección 3 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de Elasticsearch & Full Text Search Systems, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de Elasticsearch & Full Text Search Systems incluye 4 lecciones en total.
Partes de esta lección aún no han sido traducidas y se muestran en inglés.
Why Highlight Results?
Imagine searching for a recipe and seeing 'chicken' highlighted exactly where it appears in the ingredients and steps. That's highlighting!
It visually emphasizes the matching terms in your search results, making it much easier for users to quickly scan and find relevant information.
- Improved User Experience: Users quickly spot why a document is relevant.
- Contextual Clues: Provides snippets of text around the match, giving context.
- Faster Information Retrieval: Reduces time spent reading irrelevant parts.
Your First Highlight
Adding basic highlighting to your Elasticsearch search is straightforward. You just need to include a highlight block in your search request.
This block specifies which fields you want to highlight. By default, Elasticsearch wraps the matching terms with <em> and </em> tags.
curl -X GET "localhost:9200/products/_search?pretty" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d'
{
"query": {
"match": {
"description": "lightweight laptop"
}
},
"highlight": {
"fields": {
"description": {}
}
}
}'Highlighting Specific Fields
In the previous example, we told Elasticsearch to highlight matches found in the description field.
The highlight.fields object is where you list all the fields you want to apply highlighting to. For each field, you can provide an empty object {} for default behavior, or specify custom options.
Only fields that are indexed for full-text search (like text fields) can be highlighted effectively.
Highlighting Multiple Fields
Often, you'll want to highlight matching terms across several fields within the same document, such as a product's title and its content.
Simply add more fields to the fields object in your highlight section. Elasticsearch will process each field independently.
curl -X GET "localhost:9200/articles/_search?pretty" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d'
{
"query": {
"match": {
"text": "Elasticsearch indexing"
}
},
"highlight": {
"fields": {
"title": {},
"content": {}
}
}
}'Customizing Highlight Tags
The default <em> tags are fine, but you might want to use different HTML tags or CSS classes for styling your highlighted terms.
You can change these using the pre_tags and post_tags parameters within your highlight block. These parameters accept arrays of strings.
curl -X GET "localhost:9200/products/_search?pretty" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d'
{
"query": {
"match": {
"name": "wireless headphones"
}
},
"highlight": {
"pre_tags": ["<span class=\"highlight\">"],
"post_tags": ["</span>"],
"fields": {
"name": {}
}
}
}'Controlling Snippet Length (fragment_size)
When a document is very long, you usually don't want to return the entire field with highlights. Instead, you want short, relevant snippets.
The fragment_size parameter controls the maximum length (in characters) of the highlighted fragments. Elasticsearch tries to break fragments at sentence boundaries or natural breaks.
curl -X GET "localhost:9200/blogs/_search?pretty" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d'
{
"query": {
"match": {
"body": "data analytics"
}
},
"highlight": {
"fragment_size": 100,
"fields": {
"body": {}
}
}
}'Multiple Fragments & No Matches
You can also control the number of snippets returned per field using number_of_fragments. Set it to 0 to return the entire field content as a single fragment (if fragment_size is also 0).
What if there are no matches in a field, but you still want to see its content? Use no_match_size to specify the length of the fragment to return if no matches are found. By default, if there's no match, no fragment is returned for that field.
Advanced Fragment Boundaries
For even more precise control over how fragments are generated, you can use boundary_scanner, boundary_chars, and boundary_max_scan.
boundary_scanner: Defines how fragments are split (e.g.,sentence,word,chars).boundary_chars: Custom characters to use as fragment boundaries whenboundary_scannerischars.boundary_max_scan: How far to scan for boundary characters.
These are useful for languages without clear sentence structures or for specific content types.
Highlighting from Matched Fields
Sometimes, your search query matches in one field (e.g., content), but you want to highlight the corresponding terms in another field (e.g., a shorter summary or title) for display.
The matched_fields parameter allows you to specify a list of fields that will be used to generate highlights for the current field. This is powerful for showing concise, highlighted snippets from a related, more prominent field.
curl -X GET "localhost:9200/documents/_search?pretty" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d'
{
"query": {
"match": {
"full_text": "distributed systems"
}
},
"highlight": {
"fields": {
"abstract": {
"matched_fields": ["full_text"],
"fragment_size": 100
}
}
}
}'Highlighting Options Quiz
Which of the following parameters can be used to customize how Elasticsearch generates search result highlights?
Recap: Emphasize Key Finds
You've learned how to bring your search results to life with highlighting! This powerful feature is crucial for improving user experience by visually emphasizing matching terms.
- We started with basic highlighting using the
highlightblock. - You can specify
fieldsto highlight and customizepre_tags/post_tags. fragment_sizeandnumber_of_fragmentsgive you control over snippet length and count.- Advanced options like
boundary_scannerandmatched_fieldsprovide fine-grained control for complex scenarios.
Go forth and make your search results sparkle!
Aprende Elasticsearch & Full Text Search Systems con un tutor de IA — gratis
Escribe y ejecuta código real en tu navegador, obtén ayuda instantánea de un tutor de IA disponible 24/7 y continúa donde lo dejaste en la web o en la aplicación.
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Preguntas frecuentes
¿La lección «Resaltado de resultados de búsqueda» es gratis?
Sí — el texto completo de «Resaltado de resultados de búsqueda» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de Elasticsearch & Full Text Search Systems, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de Elasticsearch & Full Text Search Systems incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Resaltado de resultados de búsqueda»?
Añada resaltado a sus resultados de búsqueda para enfatizar visualmente los términos coincidentes en los documentos devueltos y mejorar la experiencia del usuario. Practicas Elasticsearch & Full Text Search Systems con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar Elasticsearch & Full Text Search Systems?
No se requiere experiencia previa. Elasticsearch & Full Text Search Systems en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 3 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Resaltado de resultados de búsqueda»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de Elasticsearch & Full Text Search Systems?
Sí. Cada lección de Elasticsearch & Full Text Search Systems incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
- Búsquedas de frases y proximidad
- Consultas difusas y con comodines
- Resaltado de resultados de búsqueda
- Agregaciones para búsqueda facetada