ElasticSearch之排序,fielddata和docvalue

news2024/11/17 20:30:51

写在前面

es搜索返回结果的排序默认是按照得分的高低来排的,本文来看下如何按照字段来排序,实现类似于MySQL的order by xxx的效果。

1:什么是fileddata和doc_value

参考ElasticSearch之零碎知识点 和一文带你彻底弄懂ES中的doc_values和fielddata 。

2:实例

测试数据参考这篇文章 。

  • 先来看日期字段排序的查询:
POST kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
    "size": 5,
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "sort": [
        {
            "order_date": {
                "order": "desc"
            }
        }
    ]
}

在这里插入图片描述
可以正常查询,但是注意此时因为不需要根据算分来排序,所以是就没有计算得分了。

  • 看下多字段排序
POST kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
    "size": 5,
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "sort": [
        {
            "order_date": {
                "order": "desc"
            },
            "_doc": {
                "order": "asc"
            },
            "_score": {
                "order": "desc"
            }
        }
    ]
}

_doc 是按照文档的索引顺序排序。

_score是按照得分来排序,因此此时就要计算得分了。

在这里插入图片描述

  • 基于text字段的排序
POST kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
    "size": 5,
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "sort": [
        {
            "customer_full_name": {
                "order": "desc"
            }
        }
    ]
}

在这里插入图片描述
报错了,这是因为text字段类型默认是关闭fielddata的,因此想要对text类型使用排序,需要显式的在mapping中打开。

上述,日期不报错,是因为日期是默认打开doc_values的,因为在实际业务中我们按照日期排序的场景很多,类似的整形也是打开doc_values的。但text类型因为数据结构本身的限制,所以是不支持doc_values的,所以只能通过打开fielddata来完成排序需求。

  • 打开text的fielddata
PUT kibana_sample_data_ecommerce/_mapping
{
    "properties": {
        "customer_full_name": {
            "type": "text",
            "fielddata": true,
            "fields": {
                "keyword": {
                    "type": "keyword",
                    "ignore_above": 256
                }
            }
        }
    }
}

在执行上述的查询就正常了:
在这里插入图片描述

  • 最佳实践
    在业务中,如果是确定不需要的字段可以显式的关闭doc_values和fielddata。减少索引的速度,以及jvm heap和磁盘空间的占用。

写在后面

参考文章列表

ElasticSearch之零碎知识点 。

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