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es搜索返回结果的排序默认是按照得分的高低来排的#xff0c;本文来看下如何按照字段来排序#xff0c;实现类似于MySQL的order by xxx的效果。
1#xff1a;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fi…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}}]
}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。 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}}]
}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
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 。
