ElasticSearch 学习笔记 - 9.排序

在 Elasticsearch 中， 相关性得分 由一个浮点数进行表示，并在搜索结果中通过 _score 参数返回
默认排序是 _score 降序

有时，相关性评分对你来说并没有意义。例如，下面的查询返回所有 user_id 字段包含 1 的结果：

GET /_search
{
    "query" : {
        "bool" : {
            "filter" : {
                "term" : {
                    "user_id" : 1
                }
            }
        }
    }
}

如果不需要为0分

GET /_search
{
    "query" : {
        "constant_score" : {
            "filter" : {
                "term" : {
                    "user_id" : 1
                }
            }
        }
    }
}

按照字段值排序

通过时间来对 tweets 进行排序是有意义的，最新的 tweets 排在最前。 我们可以使用 sort 参数进行实现：

GET /_search
{
    "query" : {
        "bool" : {
            "filter" : { "term" : { "user_id" : 1 }}
        }
    },
    "sort": { "date": { "order": "desc" }}
}

可以简写为

  "sort": "number_of_children"

字段将会默认升序排序 ，而按照 _score 的值进行降序排序。

多级排序

排序条件的顺序是很重要的。结果首先按第一个条件排序，仅当结果集的第一个 sort 值完全相同时才会按照第二个条件进行排序，以此类推。

GET /_search
{
    "query" : {
        "bool" : {
            "must":   { "match": { "tweet": "manage text search" }},
            "filter" : { "term" : { "user_id" : 2 }}
        }
    },
    "sort": [
        { "date":   { "order": "desc" }},
        { "_score": { "order": "desc" }}
    ]
}

字符串排序与多字段

被解析的字符串字段也是多值字段， 但是很少会按照你想要的方式进行排序。
如果你想分析一个字符串，如 fine old art ， 这包含 3 项。
我们很可能想要按第一项的字母排序，然后按第二项的字母排序，诸如此类，
但是 Elasticsearch 在排序过程中没有这样的信息。

一个简单的方法是用两种方式对同一个字符串进行索引，这将在文档中包括两个字段：
analyzed 用于搜索，
not_analyzed 用于排序

"tweet": {
    "type":     "string",
    "analyzer": "english"
}

将上面的转为下面的格式

"tweet": { 
    "type":     "string",
    "analyzer": "english",
    "fields": {
        "raw": { 
            "type":  "string",
            "index": "not_analyzed"
        }
    }
}

使用 tweet 字段用于搜索，tweet.raw 字段用于排序

GET /_search
{
    "query": {
        "match": {
            "tweet": "elasticsearch"
        }
    },
    "sort": "tweet.raw"
}