Elasticsearch排序

Question

我有一個查詢，像這樣：

{ 
    "sort": [ 
     { 
      "_geo_distance": { 
       "geo": { 
        "lat": 39.802763999999996, 
        "lon": -105.08748399999999 
       }, 
       "order": "asc", 
       "unit": "mi", 
       "mode": "min", 
       "distance_type": "sloppy_arc" 
      } 
     } 
    ], 
    "query": { 
     "bool": { 
      "minimum_number_should_match": 0, 
      "should": [ 
       { 
        "match": { 
         "name": "" 
        } 
       }, 
       { 
        "match": { 
         "credit": true 
        } 
       } 
      ] 
     } 
    } 
} 

我想我的搜索總是返回所有結果，剛剛整理與那些有匹配的標誌更靠前。

我想分類優先級去是這樣的：

1. SEARCHTERM（姓名，字符串）
2. 標誌（信用卡/ ATM/ADA /等，布爾值）
3. 距離

這是如何實現的？

到目前爲止，您在上面看到的查詢是我所得到的。我一直無法弄清楚如何總是返回所有結果，也不知道如何將附加查詢合併到排序中。

Answer 1

我不相信「排序」是你正在尋找的答案，實際上。我相信你需要一個試驗和錯誤的方法，從一個簡單的「bool」查詢開始，在其中放置所有標準（名稱，標誌，距離）。然後你給你的名字標準更多的重量（提升），然後少一點你的旗幟，甚至更少的距離計算。

「bool」「應該」能夠根據每個文件的_score給出一個排序的文檔列表，並且根據您對每個標準的評分方式，_score會或多或少地受到影響。另外，返回所有元素並不困難：只需在您的「bool」「should」查詢中添加一個"match_all": {}即可。

從我的角度來看，這將是一個起點，並且根據您的文檔和您的要求（請參閱我對您的帖子有關混淆的評論），您需要調整「提升」值並進行測試，再次調整並再次測試等：

{ 
    "query": { 
    "bool": { 
     "should": [ 
     { "constant_score": { 
      "boost": 6, 
      "query": { 
       "match": { "name": { "query": "something" } } 
      } 
     }}, 
     { "constant_score": { 
      "boost": 3, 
      "query": { 
       "match": { "credit": { "query": true } } 
      } 
     }}, 
     { "constant_score": { 
      "boost": 3, 
      "query": { 
       "match": { "atm": { "query": false } } 
      } 
     }}, 
     { "constant_score": { 
      "boost": 3, 
      "query": { 
       "match": { "ada": { "query": true } } 
      } 
     }}, 
     { "constant_score": { 
      "query": { 
       "function_score": { 
       "functions": [ 
        { 
        "gauss": { 
         "geo": { 
         "origin": { 
          "lat": 39.802763999999996, 
          "lon": -105.08748399999999 
         }, 
         "offset": "2km", 
         "scale": "3km" 
         } 
        } 
        } 
       ] 
       } 
      } 
      } 
     }, 
     { 
      "match_all": {} 
     } 
     ] 
    } 
    } 
}