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php Elasticsearch: 検索結果の並べ替えアルゴリズムを最適化するにはどうすればよいですか?

WBOY
WBOYオリジナル
2023-09-13 10:49:411280ブラウズ

php Elasticsearch: 如何优化搜索结果的排序算法?

php Elasticsearch: 検索結果の並べ替えアルゴリズムを最適化するにはどうすればよいですか?

検索機能は、最新のアプリケーションで一般的かつ重要な機能の 1 つです。検索結果を並べ替える目的は、ユーザーが必要な情報をより迅速かつ正確に見つけられるようにすることです。 Elasticsearch を検索エンジンとして使用する開発者にとって、検索結果のランキング アルゴリズムをどのように最適化するかは、注意が必要な重要な問題です。この記事では、いくつかの最適化方法を紹介し、具体的なコード例を示します。

  1. 並べ替えに重み値を使用する

Elasticsearch はデフォルトでスコアリング アルゴリズムを使用して、関連性の高い結果を上位にランク付けします。ただし、価格や販売量などによる並べ替えなど、カスタム基準に基づいて並べ替える必要がある場合もあります。 Elasticsearchでは、ソートに重み値(ブースト)を使用できます。重みの値が大きいほど、対応する検索結果が高くなります。

たとえば、フィールド名と価格を含む製品インデックスがあるとします。結果を価格の降順に並べ替えることができます。コードは次のとおりです:

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

上記のコードは、match_all クエリを使用してすべての製品を照合し、結果を価格の降順に並べ替えます。特定のビジネス ニーズや分野に基づいて調整できます。

  1. 複雑な並べ替えルールを定義する

さまざまな条件に基づいて並べ替える必要がある場合、関数スクリプトを使用して複雑な並べ替えルールを定義できます。たとえば、評価の重みを 0.7、売上の重みを 0.3 として、評価と売上に基づいて製品を並べ替えたいとします。関数スクリプトを使用して、全体のスコアを計算し、並べ替えることができます。

まず、インデックスの作成時に評価フィールドと売上フィールドを追加する必要があります:

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

次に、関数スクリプトを使用して並べ替えルールを定義できます:

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

上記のコードは評価を結合し、売上の加重平均が並べ替えの基準として使用されます。実際のニーズに応じて重量値と計算方法を調整できます。

  1. フィールド マッピング タイプと設定の使用

Elasticsearch には、検索結果の並べ替えアルゴリズムを最適化するために使用できるさまざまなマッピング タイプと設定が用意されています。その中には、いくつかの重要なオプションが含まれます:

  • "index": "not_analyzed": フィールドの並べ替え結果をテキストの内容と一致させたい場合は、フィールドのマッピング タイプを設定できます。フィールドを「not_analyzed」に設定します。これにより、並べ替え中の単語の分割を回避し、並べ替え結果の正確性を確保できます。
  • "fielddata": true: フィールドを頻繁に並べ替える必要がある場合は、fielddata を有効にできます。 fielddata はフィールド値をメモリにロードして、並べ替えのパフォーマンスを向上させることができます。

たとえば、ユーザーを年齢ごとに並べ替えたいとします。まず、インデックスを作成するときにマッピング タイプを設定する必要があります:

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

次に、sort パラメーターを使用して年齢を並べ替えます:

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

上記のコードは結果を昇順で並べ替えます。年齢順に並べます。

概要:

並べ替えに重み値を使用し、複雑な並べ替えルールを定義し、フィールド マッピングの種類と設定を最適化することで、検索結果の並べ替えアルゴリズムをより適切に最適化できます。上記のコード例は、これらの最適化メソッドの実装方法を理解するのに役立ちます。もちろん、具体的な実装方法は、特定のビジネス ニーズとデータ構造に応じて調整する必要があります。この記事が、PHP Elasticsearch の検索結果の並べ替えアルゴリズムの最適化に役立つことを願っています。

以上がphp Elasticsearch: 検索結果の並べ替えアルゴリズムを最適化するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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