被解析的字符串字段也是多值字段, 但是很少会按照你想要的方式进行排序。如果你想分析一个字符串,如 fine old art
,
这包含 3 项。我们很可能想要按第一项的字母排序,然后按第二项的字母排序,诸如此类,但是 Elasticsearch 在排序过程中没有这样的信息。
你可以使用 min
和 max
排序模式(默认是 min
),但是这会导致排序以 art
或是 old
,任何一个都不是所希望的。
为了以字符串字段进行排序,这个字段应仅包含一项:
整个 not_analyzed
字符串。 但是我们仍需要 analyzed
字段,这样才能以全文进行查询
一个简单的方法是用两种方式对同一个字符串进行索引,这将在文档中包括两个字段: analyzed
用于搜索, not_analyzed
用于排序
但是保存相同的字符串两次在 source
字段是浪费空间的。
我们真正想要做的是传递一个 _单字段 但是却用两种方式索引它。所有的 _core_field 类型 (strings, numbers, Booleans, dates) 接收一个 fields
参数
该参数允许你转化一个简单的映射如:
"tweet": {
"type": "string",
"analyzer": "english"
}
为一个多字段映射如:
"tweet": { (1)
"type": "string",
"analyzer": "english",
"fields": {
"raw": { (2)
"type": "string",
"index": "not_analyzed"
}
}
}
-
tweet
主字段与之前的一样: 是一个analyzed
全文字段。 -
新的
tweet.raw
子字段是not_analyzed
.
现在,至少只要我们重新索引了我们的数据,使用 tweet
字段用于搜索,tweet.raw
字段用于排序:
GET /_search
{
"query": {
"match": {
"tweet": "elasticsearch"
}
},
"sort": "tweet.raw"
}
Warning
|
以全文 analyzed 字段排序会消耗大量的内存。获取更多信息请看 [aggregations-and-analysis] 。
|