如何優化PHP Elasticsearch 搜索結果的排序算法？提升效率與準確度

使用權重值進行排序

在Elasticsearch 中，默認的排序方式是基於評分算法（即相關度）進行排序。然而，有時候我們需要根據特定的業務需求，比如價格、銷量等來排序搜索結果。為此，可以使用權重值（boost）來調整排序的優先級，權重值越高，結果排名越靠前。

假設我們有一個商品索引，其中包含字段`name`（名稱）和`price`（價格）。如果希望按照價格降序排序，可以使用以下代碼：

GET /products/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "price": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

這段代碼將會返回所有商品，並按價格降序排列結果。你可以根據實際需求修改排序字段。

定義復雜的排序規則

有時我們需要根據多個條件進行排序，這時可以使用函數腳本來實現。假設我們要根據商品的評分和銷量來排序，其中評分的權重為0.7，銷量的權重為0.3。以下是實現這一目標的代碼：

首先，在創建索引時，我們需要添加評分（rating）和銷量（sales）字段：

PUT /products
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "rating": {
        "type": "float"
      },
      "sales": {
        "type": "integer"
      }
    }
  }
}

接下來，使用函數腳本來定義排序規則：

GET /products/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "_script": {
        "type": "number",
        "script": {
          "source": "(0.7 * doc['rating'].value) + (0.3 * doc['sales'].value)"
        },
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

這段代碼將根據評分和銷量的加權平均值對搜索結果進行排序。你可以根據具體的需求調整權重值和計算方式。

優化字段的映射類型和設置

Elasticsearch 提供了多種映射類型和設置，可以幫助我們優化搜索結果的排序。特別是，以下選項在排序中非常有用：

• "index": "not_analyzed" ：如果需要避免字段被分詞，可以將字段設置為不分詞模式，確保排序的準確性。
• "fielddata": true ：對於經常需要排序的字段，啟用`fielddata` 可以將字段值加載到內存中，從而提升排序性能。

例如，我們要根據用戶的年齡進行排序。首先，創建索引時，我們需要設置字段映射：

PUT /users
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "age": {
        "type": "keyword",
        "index": "not_analyzed",
        "fielddata": true
      }
    }
  }
}

接著，使用以下代碼根據年齡升序排序：

GET /users/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "asc"
      }
    }
  ]
}

這段代碼將會根據用戶的年齡進行升序排序。

總結

通過使用權重值排序、定義復雜排序規則以及優化字段映射類型和設置，我們可以大大提高Elasticsearch 中搜索結果排序的效率與準確度。根據不同的業務需求，你可以靈活地調整這些優化方法，達到更好的搜索體驗。