如何优化 PHP Elasticsearch 搜索结果的排序算法？提升效率与准确度

使用权重值进行排序

在 Elasticsearch 中，默认的排序方式是基于评分算法（即相关度）进行排序。然而，有时候我们需要根据特定的业务需求，比如价格、销量等来排序搜索结果。为此，可以使用权重值（boost）来调整排序的优先级，权重值越高，结果排名越靠前。

假设我们有一个商品索引，其中包含字段 `name`（名称）和 `price`（价格）。如果希望按照价格降序排序，可以使用以下代码：

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

这段代码将会返回所有商品，并按价格降序排列结果。你可以根据实际需求修改排序字段。

定义复杂的排序规则

有时我们需要根据多个条件进行排序，这时可以使用函数脚本来实现。假设我们要根据商品的评分和销量来排序，其中评分的权重为 0.7，销量的权重为 0.3。以下是实现这一目标的代码：

首先，在创建索引时，我们需要添加评分（rating）和销量（sales）字段：

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

接下来，使用函数脚本来定义排序规则：

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

这段代码将根据评分和销量的加权平均值对搜索结果进行排序。你可以根据具体的需求调整权重值和计算方式。

优化字段的映射类型和设置

Elasticsearch 提供了多种映射类型和设置，可以帮助我们优化搜索结果的排序。特别是，以下选项在排序中非常有用：

• "index": "not_analyzed"：如果需要避免字段被分词，可以将字段设置为不分词模式，确保排序的准确性。
• "fielddata": true：对于经常需要排序的字段，启用 `fielddata` 可以将字段值加载到内存中，从而提升排序性能。

例如，我们要根据用户的年龄进行排序。首先，创建索引时，我们需要设置字段映射：

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

接着，使用以下代码根据年龄升序排序：

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

这段代码将会根据用户的年龄进行升序排序。

总结

通过使用权重值排序、定义复杂排序规则以及优化字段映射类型和设置，我们可以大大提高 Elasticsearch 中搜索结果排序的效率与准确度。根据不同的业务需求，你可以灵活地调整这些优化方法，达到更好的搜索体验。