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更新时间：2024-12-19 GMT+08:00
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使用Elasticsearch自定义规则排序搜索结果

通过Elasticsearch集群可以对搜索结果进行自定义规则排序。

应用场景

Elasticsearch是一个高度可扩展的开源搜索和分析引擎，支持用户通过自定义规则对搜索结果进行排序。自定义排序允许开发者根据业务需求，定义特定的排序规则，以优化搜索结果的相关性和用户体验。该方案可以用于以下场景：
  • 电子商务：根据销量、用户评价、价格等因素对商品进行排序。
  • 内容管理：根据阅读量、发布时间对文章或博客帖子进行排序。
  • 金融服务：根据交易金额、频率或风险评分对交易记录进行排序。
  • 客户支持：根据工单的紧急程度或打开时间对客户请求进行排序。

方案架构

通过自定义规则对搜索结果进行排序是通过Elasticsearch的排序API实现的。通过调用排序API查询数据，实现数据按自定义规则排序。

自定义规则查询有两种方式。

  • 用绝对好评率计算总分，按照总分由高到低的顺序排列出查询结果。 
    总分 = 匹配得分 * （好评率 * 绝对因子）
    • 匹配得分：根据查询结果计分，内容匹配记1分，否则记0分，得分之和即为匹配得分。
    • 好评率：从匹配项的数据内容中获取好评率的值，一般指单条数据的评分。
    • 绝对因子：自定义的好评比例。
  • 用相对好评率计算总分，按照总分由高到低的顺序排列查询结果。 
    总分 = 匹配得分 * （好评率 * 相对分数）
    • 匹配得分：根据查询结果计分，内容匹配记1分，否则记0分，得分之和即为匹配得分。
    • 好评率：从匹配项的数据内容中获取好评率的值，一般指单条数据的评分。
    • 相对分数：自定义一个好评率阈值，当好评率大于阈值时，返回一个自定义的相对分数；当好评率小于等于阈值时，返回另一个自定义的相对分数。通过这种方式可以避免异常好评率对查询结果的影响。

方案优势

  • 灵活性：自定义排序规则可以满足各种复杂的业务需求。
  • 扩展性：Elasticsearch的分布式特性支持水平扩展，适应不断增长的数据量。
  • 性能：Elasticsearch的优化机制确保了排序操作的高效性，即使在大规模数据集上也能保持良好的性能。
  • 实时性：Elasticsearch的近实时搜索能力确保排序结果的时效性。

前提条件

已经准备好Elasticsearch集群，且集群处于可用状态。

操作步骤

本文的代码示例仅适用于Elasticsearch 7.x及以上版本的集群。

  1. 登录云搜索服务管理控制台。
  2. 在左侧导航栏，选择“集群管理”，进入Elasticsearch集群列表页面。
  3. 在集群列表页面中，单击集群操作列的“Kibana”登录Kibana页面。
  4. 在Kibana的左侧导航中选择“Dev Tools”，进入命令执行页面。
  5. 创建索引，并指定自定义映射来定义数据类型。

    例如，数据文件“tv.json”的内容如下所示。

    {
"tv":[
{ "name": "tv1", "description": "USB, DisplayPort", "vote": 0.98 }
{ "name": "tv2", "description": "USB, HDMI", "vote": 0.99 }
{ "name": "tv3", "description": "USB", "vote": 0.5 }
{ "name": "tv4", "description": "USB, HDMI, DisplayPort", "vote": 0.7 }
]
}

    可以执行如下命令，创建索引“mall”，并指定自定义映射来定义数据类型。

    PUT /mall?pretty
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      },
      "description": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      },
      "vote": {
        "type": "float"
      }
    }
  }
}
  6. 导入数据。
    执行如下命令，将“tv.json”文件中的数据导入到“mall”索引中。 
    POST /mall/_bulk?pretty
{ "index": {"_id": "1"}}
{ "name": "tv1", "description": "USB, DisplayPort", "vote": 0.98 }
{ "index": {"_id": "2"}}
{ "name": "tv2", "description": "USB, HDMI", "vote": 0.99 }
{ "index": {"_id": "3"}}
{ "name": "tv3", "description": "USB", "vote": 0.5 }
{ "index": {"_id": "4"}}
{ "name": "tv4", "description": "USB, HDMI, DisplayPort", "vote": 0.7 }
  7. 自定义规则查询数据。分别列举了绝对好评率和相对好评率查询方式。
    假设用户想要查询有USB接口、HDMI接口、DisplayPort接口的电视机，并根据好评率计算各款电视机的总分，根据总分由高到低的顺序排列结果。
    • 用绝对好评率计算总分

      总分的计算公式为“new_score = query_score * (vote * factor)”，执行的命令如下：

      GET /mall/_doc/_search?pretty
{
  "query":{
    "function_score":{
      "query":{
        "bool":{
          "should":[
            {"match": {"description": "USB"}},
            {"match": {"description": "HDMI"}},
            {"match": {"description": "DisplayPort"}}
          ]
        }
      },
      "field_value_factor":{
        "field":"vote",
        "factor":1
      },
      "boost_mode":"multiply",
      "max_boost":10
    }
  }
}
      返回结果如下所示，按照总分由高到低的顺序排列查询结果。 
      {
  "took" : 4,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 4,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.8388366,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "mall",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "4",
        "_score" : 0.8388366,
        "_source" : {
          "name" : "tv4",
          "description" : "USB, HDMI, DisplayPort",
          "vote" : 0.7
        }
      },
      {
        "_index" : "mall",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 0.7428025,
        "_source" : {
          "name" : "tv2",
          "description" : "USB, HDMI",
          "vote" : 0.99
        }
      },
      {
        "_index" : "mall",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.7352994,
        "_source" : {
          "name" : "tv1",
          "description" : "USB, DisplayPort",
          "vote" : 0.98
        }
      },
      {
        "_index" : "mall",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 0.03592815,
        "_source" : {
          "name" : "tv3",
          "description" : "USB",
          "vote" : 0.5
        }
      }
    ]
  }
}
    • 用相对好评率计算总分。

      总分的计算公式为“new_score = query_score * inline”，本示例中设置的好评率阈值为0.8，当vote>0.8时，inline取值为1；当vote≤0.8时，inline取值为0.5。执行命令如下：

      GET /mall/_doc/_search?pretty
{
  "query":{
    "function_score":{
      "query":{
        "bool":{
          "should":[
            {"match":{"description":"USB"}},
            {"match":{"description":"HDMI"}},
            {"match":{"description":"DisplayPort"}}
          ]
        }
      },
      "script_score": {
        "script": {
          "params": {
            "threshold": 0.8
          },
          "inline": "if (doc[\"vote\"].value > params.threshold) {return 1;} return 0.5;"
        }
      },
      "boost_mode":"multiply",
      "max_boost":10
    }
  }
}

      返回结果如下所示，按照总分由高到低的顺序排列查询结果。

      {
  "took" : 4,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 4,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.75030553,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "mall",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.75030553,
        "_source" : {
          "name" : "tv1",
          "description" : "USB, DisplayPort",
          "vote" : 0.98
        }
      },
      {
        "_index" : "mall",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 0.75030553,
        "_source" : {
          "name" : "tv2",
          "description" : "USB, HDMI",
          "vote" : 0.99
        }
      },
      {
        "_index" : "mall",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "4",
        "_score" : 0.599169,
        "_source" : {
          "name" : "tv4",
          "description" : "USB, HDMI, DisplayPort",
          "vote" : 0.7
        }
      },
      {
        "_index" : "mall",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 0.03592815,
        "_source" : {
          "name" : "tv3",
          "description" : "USB",
          "vote" : 0.5
        }
      }
    ]
  }
}

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