dto.page = dto.page ? dto.page * 1 : 1;什么意思

这行代码的作用是将 `dto` 对象中的 `page` 属性值转换为数字类型，如果 `dto.page` 不存在或者为空，则将其赋值为 `1`。

具体来说， `(dto.page ? dto.page * 1 : 1)` 这个三元表达式中的条件判断部分 `dto.page ? dto.page * 1` 表示如果 `dto.page` 存在且不为 `null` 或空字符串，则将其转换为数字类型；否则，返回 `null`。然后，如果返回的值为 `null`，则使用 `1` 作为 `dto.page` 的值。最终，将转换或赋值后的 `dto.page` 值赋给 `dto.page` 属性。

简单来说，这行代码的目的是确保 `dto.page` 的值为数字类型，并且如果不存在或为空，则默认为 `1`。

相关问题

const queryParam = { query: { bool: { must: [], filter: [], }, }, aggs: {}, size: dto.limit, from: (dto.page - 1) * dto.limit, track_total_hits: true, };

这段代码是定义了一个 Elasticsearch 的查询参数对象 `queryParam`，其中包含了查询条件、聚合信息、分页信息等。

具体来说，`queryParam` 对象包含以下属性：

- `query`：表示查询条件，采用布尔查询（`bool`）的方式进行组合。其中，`must` 表示必须满足的查询条件，`filter` 表示不计算相关度得到的查询条件。这些查询条件可以是一个或多个，根据具体情况进行组合。

- `aggs`：表示聚合信息，即需要对查询结果进行聚合统计的信息。这里为空对象，表示不需要进行聚合统计。

- `size`：表示查询结果的最大数量，这里采用的是传入的 `dto.limit` 值，即每页查询的记录数。

- `from`：表示查询结果的起始位置，这里采用的是 `(dto.page - 1) * dto.limit` 的方式计算，即根据页码和每页记录数计算出起始位置。

- `track_total_hits`：表示是否返回匹配的总记录数，这里设置为 `true`，表示需要返回总记录数。

总的来说，这段代码是定义了一个 Elasticsearch 的查询参数对象，用于执行查询操作，并限制了查询结果的数量和分页信息。

async searchNewsSemi(dto: SearchDto) { dto.page = dto.page ? dto.page * 1 : 1; dto.limit = dto.limit ? dto.limit * 1 : 10; const queryParam = { query: { bool: { must: [], filter: [], }, }, aggs: {}, size: dto.limit, from: (dto.page - 1) * dto.limit, track_total_hits: true, }; if (dto.keyword) { const k = dto.keyword.split('_'); queryParam.query.bool.must.push({ match: { [k[0]]: k[1], }, }); } else { queryParam.query.bool.must.push({ match_all: {}, }); } if (dto.category) { if (Array.isArray(dto.category)) { dto.category.forEach((c) => { queryParam.aggs[`${c}Terms`] = { terms: { field: `${c}`, }, }; }); } else { // @ts-ignore queryParam.aggs[`${dto.category}Terms`] = { terms: { field: `${dto.category}`, }, }; } } if (dto.endTime) { let startTime = dto.startTime; if (!startTime) { const endTimeNew = new Date(dto.endTime); const startTimeStamp = endTimeNew.setDate(endTimeNew.getDate() - 7); startTime = dateUtil.pattern( new Date(startTimeStamp), 'yyyy-MM-ddTHH:mm:ssZ', ); } // 时间范围 queryParam.query.bool.filter.push({ range: { insert_time: { gte: startTime, lte: dto.endTime, }, }, }); // 时间范围分组 queryParam.aggs['insertTimeTerms'] = { date_histogram: { field: 'insert_time', interval: 'day', format: 'yyyy-MM-dd hh:MM:ss', }, }; } console.log('param:' + JSON.stringify(queryParam)); const result = await this.elasticSearchService.search({ index: 'news_semi', body: queryParam, }); const resultBody = result['body']; const resultData = resultBody['hits']['hits']; const aggregations = resultBody['aggregations']; const rest = { total: resultBody['hits']['total']['value'], data: resultData.map((item) => { const obj = { ...item }; if (obj.highlight) { obj['_source']['content'] = obj['highlight']['content'][0]; // 删除高亮字段 delete obj.highlight; } return obj; }), category: {}, }; if (aggregations) { for (const agg in aggregations) { rest.category[agg] = aggregations[agg]['buckets']; } } return aggregations; }

这是一段使用 ElasticSearch 进行半结构化数据搜索的代码，输入一个 SearchDto 对象，根据其中的条件构造一个 ElasticSearch 查询，从 ElasticSearch 中查询数据并返回结果。其中包括查询结果及聚合结果。查询条件包括：关键词、类别、起始时间和结束时间。如果有关键词，则根据关键词构造 match 查询，如果没有，则构造 match_all 查询。如果有类别，则根据类别构造聚合查询。如果有起始时间和结束时间，则根据时间范围构造时间过滤查询和时间范围分组聚合查询。最后返回查询结果和聚合结果。