php Elasticsearch : Comment optimiser l'algorithme de tri des résultats de recherche ?

php Elasticsearch : Comment optimiser l'algorithme de tri des résultats de recherche ?

La fonction de recherche est l'une des fonctions courantes et importantes des applications modernes. Le tri des résultats de recherche a pour objectif de permettre aux utilisateurs de trouver les informations dont ils ont besoin plus rapidement et plus précisément. Pour les développeurs qui utilisent Elasticsearch comme moteur de recherche, la manière d'optimiser l'algorithme de classement des résultats de recherche est une question importante qui mérite attention. Cet article présentera quelques méthodes d'optimisation et fournira des exemples de code spécifiques.

1. Utiliser la valeur de poids pour le tri

Elasticsearch utilise un algorithme de notation par défaut pour classer plus haut les résultats très pertinents. Mais parfois, nous devons trier en fonction de critères personnalisés, comme le tri par prix, volume de ventes, etc. Dans Elasticsearch, nous pouvons utiliser les valeurs de poids (boost) pour le tri. Plus la valeur du poids est élevée, plus les résultats de recherche correspondants sont élevés.

Par exemple, nous avons un index de produits qui contient les champs nom et prix. Nous pouvons trier les résultats par ordre décroissant par prix, le code est le suivant :

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

Le code ci-dessus utilise la requête match_all pour faire correspondre tous les produits et trier les résultats par ordre décroissant par prix. Vous pouvez l'ajuster en fonction des besoins et des domaines spécifiques de votre entreprise.

2. Définir des règles de tri complexes

Parfois, nous devons trier en fonction de différentes conditions. Dans ce cas, nous pouvons utiliser des scripts de fonction pour définir des règles de tri complexes. Par exemple, nous souhaitons trier les produits en fonction de leurs notes et de leurs ventes, avec un poids de note de 0,7 et un poids de ventes de 0,3. Nous pouvons utiliser des scripts de fonction pour calculer le score global et le trier.

Tout d'abord, vous devez ajouter les champs note et ventes lors de la création de l'index :

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

Ensuite, nous pouvons utiliser le script de fonction pour définir les règles de tri :

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

Le code ci-dessus utilise la moyenne pondérée des notes et des ventes comme base de tri. Vous pouvez ajuster la valeur du poids et la méthode de calcul en fonction des besoins réels.

3. Utiliser les types et paramètres de mappage de champs

Elasticsearch fournit une variété de types et de paramètres de mappage qui peuvent être utilisés pour optimiser l'algorithme de tri des résultats de recherche. Parmi elles, plusieurs options importantes incluent :

• "index": "not_analyzed" : Si nous voulons que le résultat du tri d'un champ soit cohérent avec son contenu textuel, nous pouvons définir le type de mappage du champ sur "not_analyzed". Cela peut éviter la segmentation des mots lors du tri et garantir l'exactitude des résultats du tri.
• "fielddata": true : Si nous devons trier fréquemment un champ, nous pouvons activer fielddata. fielddata peut charger les valeurs de champ en mémoire pour améliorer les performances de tri.

Par exemple, nous souhaitons trier l'âge des utilisateurs. Tout d'abord, nous devons définir le type de mappage lors de la création de l'index :

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

Ensuite, nous pouvons trier l'âge à l'aide du paramètre de tri :

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

Le code ci-dessus triera les résultats par ordre croissant par âge.

Résumé :

En utilisant des valeurs de poids pour le tri, en définissant des règles de tri complexes et en optimisant les types et les paramètres de mappage de champs, nous pouvons mieux optimiser l'algorithme de tri des résultats de recherche. Les exemples de code fournis ci-dessus peuvent vous aider à comprendre comment implémenter ces méthodes d'optimisation. Bien entendu, la méthode de mise en œuvre spécifique doit être ajustée en fonction des besoins spécifiques de l'entreprise et de la structure des données. J'espère que cet article pourra vous aider à optimiser l'algorithme de tri des résultats de recherche dans PHP Elasticsearch.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!