Skip to content

Latest commit

 

History

History
executable file
·
62 lines (50 loc) · 2.44 KB

88_String_sorting.md

File metadata and controls

executable file
·
62 lines (50 loc) · 2.44 KB

多值字段字符串排序

译者注: 多值字段是指同一个字段在ES索引中可以有多个含义,即可使用多个分析器(analyser)进行分词与排序,也可以不添加分析器,保留原值。

被分析器(analyser)处理过的字符称为analyzed field(译者注:即已被分词并排序的字段,所有写入ES中的字段默认圴会被analyzed), analyzed字符串字段同时也是多值字段,在这些字段上排序往往得不到你想要的值。 比如你分析一个字符 "fine old art",它最终会得到三个值。例如我们想要按照第一个词首字母排序, 如果第一个单词相同的话,再用第二个词的首字母排序,以此类推,可惜 ElasticSearch 在进行排序时 是得不到这些信息的。

当然你可以使用 minmax 模式来排(默认使用的是 min 模式)但它是依据art 或者 old排序, 而不是我们所期望的那样。

为了使一个string字段可以进行排序,它必须只包含一个词:即完整的not_analyzed字符串(译者注:未经分析器分词并排序的原字符串)。 当然我们需要对字段进行全文本搜索的时候还必须使用被 analyzed 标记的字段。

_source 下相同的字符串上排序两次会造成不必要的资源浪费。 而我们想要的是同一个字段中同时包含这两种索引方式,我们只需要改变索引(index)的mapping即可。 方法是在所有核心字段类型上,使用通用参数 fields对mapping进行修改。 比如,我们原有mapping如下:

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

改变后的多值字段mapping如下:

"tweet": { <1>
    "type":     "string",
    "analyzer": "english",
    "fields": {
        "raw": { <2>
            "type":  "string",
            "index": "not_analyzed"
        }
    }
}

<1> tweet 字段用于全文本的 analyzed 索引方式不变。 <2> 新增的 tweet.raw 子字段索引方式是 not_analyzed

现在,在给数据重建索引后,我们既可以使用 tweet 字段进行全文本搜索,也可以用tweet.raw字段进行排序:

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

警告: 对 analyzed 字段进行强制排序会消耗大量内存。 详情请查阅《字段类型简介》相关内容。