ElasticSearch之排序使用-ES常用排序方法
在搜尋系統中,最常遇到的一個需求就是排序,同時排序也是搜尋引擎需要改造最多的地方。
常見排序一般有如下兩類:(1)按照相似度匹配得分排序
(2)按照指定欄位排序
相似度得分排序是系統預設的排序方式,更多時候,我們需要按照指定欄位排序。lucene中,基於欄位內容的排序是由FieldComparator介面來實現的,在排序中又分為單欄位排序和多欄位排序。在排序速度方面,數值型別排序速度最快,在lucene中數值型別的排序是由 NumericComparator 的派生類來實現,NumericComparator派生類支援 float、double、int 、long 四鍾型別(日期在底層會轉化為long型儲存)。字串型別的欄位一般都需要進行搜尋的,那麼需要對其進行分詞處理。分詞處理的結果就是將該字串解析為多個詞條。在lucene層面,根據docid可以取到多個索引詞條,而無論採用哪個索引詞條來進行排序其實都正確。
所以為了對字串型別欄位進行排序,需要儲存整個字串作為一個索引詞條,同時為了保證該欄位能夠被搜尋,還要儲存該字串analyzed的結果(即需要儲存完整的字串作為一個詞條,同時又分詞索引)。
在ES中為實現該功能,ES提供了 multi-field mapping 機制,配置通過配置即可實現欄位即分詞,又可排序:
"title": {
"type": "string",
"analyzer": "ansj",
"fields": {
"sort": {
"type": "string",
"index": "not_analyzed"
}
}
}
通過title欄位作為搜尋,而用title.sort欄位作為排序:
GET /_search
{
"query": {
"match": {
"title": "elasticsearch"
}
},
"sort": "title.sort"
}
{
"from": 0,
"size": 10,
"query": {
"query_string": { "query": "*:*", "default_operator": "and" }
},
"sort": [
{
"title.sort": { "order": "desc" },
"_score": { "order": "desc" }}
]
}
預設欄位排序:
{
"from": 0,
"size": 10,
"query": {
"query_string": { "query": "title:test", "default_operator": "and" }
},
"sort": [
{
"rpgendatetime": { "order": "desc", "missing": "_last" }
}
]
}
使用指令碼排序:
{ "query" : { "query_string": { "query": "", "default_operator": "and" } }, "sort" : { "_script" : { "type" : "number", "script" : { "inline": "doc['field_name'].value * factor", "params" : { "factor" : 1.1 } }, "order" : "asc" } } }
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