具有特定输出的 Elasticsearch DSL 查询答案

【问题标题】：Elasticsearch DSL query with specific Output具有特定输出的 Elasticsearch DSL 查询
【发布时间】：2020-04-08 14:57:24
【问题描述】：

我在数据库中有一些对象：对象 1, 对象 2, 对象 3, .., 对象 n

现在我正在做这样的过滤器

MyDocument.search().filter("match", is_active=True).sort('id').execute()

输出：

searchDocumentobject 1, searchDocumentobject 2,searchDocumentobject 3, ....

现在我需要在列表的最后一个搜索Documentobject 2。

需要这样的输出：

searchDocumentobject 1,searchDocumentobject 3, .... , searchDocumentobject 2

谢谢

【问题讨论】：

如果有100个文档，你只返回10个文档，那么文档2会变成第10个还是第100个文档？
感谢@TuyenLuong 的回复。实际上我需要所有文档，所以如果我有 100 个文档，那么我需要文档 2 在最后一个元素上。
从 ES 获取后，如何根据需要对结果进行排序？

标签： python django elasticsearch search-engine

【解决方案1】：

在 MyModel 中，添加一个新方法，如果您想最后保留该文档，则返回 0，否则返回 1。

class MyModel(models.Model):

    # Add new method here
    def get_rank(self):
        if self.id == 2:  # your condition here
            return 0      # return 0, if you want to keep it at last
        return 1

现在，您可以在 MyDocument 中使用此方法。在 MyDocument 中添加一个新字段，我们将使用它进行排序。

class MyDocument(Document):
    # Add new field here
    rank = fields.IntegerField(attr='get_rank')

现在，可以这样查询了，

MyDocument.search().filter("match", is_active=True).sort('-rank', 'id').execute()

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用函数 score 在搜索请求中实现此行为，其想法是每个其他文档的得分为 1（默认），而文档 2 的得分较低，然后按“_score”排序，“ ID”。这是 DSL，尝试从你的 python API 构造查询：

{
  "_source": ["id"], 
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "bool": {
           //add your query here
           "must": [
             {
               "terms": {
                 "id": [1, 2, 3, 70]
               }
             }
           ]
         }
      },
      "functions": [
        {
          "filter": {
            "term": {
              "id": 2
            }
          },
          "weight": 0.5
        }
      ]
    }
  }, 

  "sort": [
    "_score",
    {
      "id": {
        "order": "asc"
      }
    }
  ]
}

也正如一峰在评论部分所说，您可以在从 ES 查询后重新排序结果。

【讨论】：

weight 影响所有查询，而不仅仅是这个。因此，如果您定期搜索字段，ID 为 2 的文档将以较低的排名开始。不过，这可能是想要的效果。
谢谢@Risadinha 我听不懂你，你能举例解释一下吗？如何设置较低的排名？
在常规搜索中，例如在字段中搜索“红鞋”。假设 id 为 2 的文档包含精确的“red shoes”作为短语，而 id 为 1 的文档包含文本“blue shoes ... ... red something”。 ID 1 的得分应该低于 id 2，但是，0.5 的权重会降低 id 2 的得分 - 即使它与给定的搜索输入更相关，它也可能最终低于其他文档。