php Elasticsearch: Bagaimana untuk mengoptimumkan algoritma pengisihan hasil carian?

php Elasticsearch: Bagaimana untuk mengoptimumkan algoritma pengisihan hasil carian?

Fungsi carian ialah salah satu fungsi biasa dan penting dalam aplikasi moden. Tujuan pengisihan hasil carian adalah untuk membolehkan pengguna mencari maklumat yang mereka perlukan dengan lebih cepat dan tepat. Bagi pembangun yang menggunakan Elasticsearch sebagai enjin carian, cara mengoptimumkan algoritma kedudukan hasil carian adalah isu penting yang memerlukan perhatian. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa kaedah pengoptimuman dan memberikan contoh kod khusus.

1. Gunakan nilai berat untuk mengisih

Elasticsearch menggunakan algoritma pemarkahan secara lalai untuk menentukan kedudukan hasil yang sangat relevan dengan lebih tinggi. Tetapi kadangkala kita perlu mengisih berdasarkan kriteria tersuai, seperti mengisih mengikut harga, volum jualan, dsb. Dalam Elasticsearch, kita boleh menggunakan nilai berat (boost) untuk menyusun. Semakin tinggi nilai berat, semakin tinggi hasil carian yang sepadan.

Sebagai contoh, kami mempunyai indeks produk yang mengandungi nama medan dan harga. Kita boleh mengisih keputusan dalam susunan menurun mengikut harga Kodnya adalah seperti berikut:

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

Kod di atas menggunakan pertanyaan padanan_semua untuk memadankan semua produk dan mengisih keputusan dalam susunan menurun mengikut harga. Anda boleh melaraskannya berdasarkan keperluan dan bidang perniagaan khusus anda.

2. Tentukan peraturan pengisihan kompleks

Kadangkala, kita perlu mengisih berdasarkan keadaan yang berbeza, kita boleh menggunakan skrip fungsi untuk mentakrifkan peraturan pengisihan yang kompleks. Sebagai contoh, kami ingin mengisih produk berdasarkan penilaian dan jualan mereka, dengan berat rating 0.7 dan berat jualan 0.3. Kita boleh menggunakan skrip fungsi untuk mengira skor keseluruhan dan menyusunnya.

Pertama, anda perlu menambah medan penilaian dan jualan semasa membuat indeks:

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

Kemudian, kita boleh menggunakan skrip fungsi untuk mentakrifkan peraturan pengisihan: #🎜🎜 #

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

#🎜🎜 #Kod di atas menggunakan purata wajaran penilaian dan jualan sebagai asas untuk mengisih. Anda boleh melaraskan nilai berat dan kaedah pengiraan mengikut keperluan sebenar.

Gunakan jenis dan tetapan pemetaan medan

Elasticsearch menyediakan pelbagai jenis dan tetapan pemetaan yang boleh digunakan untuk mengoptimumkan algoritma pengisihan carian keputusan. Antaranya, beberapa pilihan penting termasuk:

"index": "not_analyzed": Jika kita mahu hasil pengisihan medan selaras dengan kandungan teksnya, kita boleh menetapkan pemetaan daripada medan Jenisnya ialah "not_analyzed". Ini boleh mengelakkan pembahagian perkataan semasa pengisihan dan memastikan ketepatan hasil pengisihan.

• "fielddata": true: Jika kita perlu mengisih medan dengan kerap, kita boleh mendayakan data medan. data medan boleh memuatkan nilai medan ke dalam memori untuk meningkatkan prestasi pengisihan.
Sebagai contoh, kami ingin menyusun umur pengguna. Mula-mula, kita perlu menetapkan jenis pemetaan apabila mencipta indeks:

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

Kemudian, kita boleh menggunakan parameter isihan untuk mengisih umur:

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

Kod di atas akan diisih keputusan dalam tertib menaik mengikut umur.

Ringkasan:

Dengan menggunakan nilai berat untuk mengisih, mentakrifkan peraturan pengisihan yang kompleks dan mengoptimumkan jenis dan tetapan pemetaan medan, kami boleh mengoptimumkan algoritma pengisihan hasil carian dengan lebih baik. Contoh kod yang disediakan di atas boleh membantu anda memahami cara melaksanakan kaedah pengoptimuman ini. Sudah tentu, kaedah pelaksanaan khusus mesti diselaraskan mengikut keperluan perniagaan dan struktur data khusus. Saya harap artikel ini dapat membantu anda mengoptimumkan algoritma pengisihan hasil carian dalam PHP Elasticsearch.

Atas ialah kandungan terperinci php Elasticsearch: Bagaimana untuk mengoptimumkan algoritma pengisihan hasil carian?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!