Elasticsearch按子项排序

Question

两个实体：收集和产品。集合是Product的父级。

我需要通过产品的条款搜索，并显示每4个产品的集合。

藏品和产品可以部分匹配，但先要最好的匹配。如果匹配未满，则某些项具有优先权。

示例：搜索“color：red”和“Material：stone”需要首先显示红色石头，然后显示任何其他红色（这是关于收藏匹配和产品匹配）。

因此，所有这些都通过以下请求得到解决：

{
  "query": {
    "has_child": {
      "type": "products",
      "query": {
        "bool": {
          "should": [
            {
              "constant_score": {
                "filter": {
                  "match_all": {}
                },
                "boost": 1
              }
            },
            {
              "constant_score": {
                "filter": {
                  "terms": { "_name": "colors", "colors": [5] }
                },
                "boost": 1.2
              }
            },
            {
              "constant_score": {
                "filter": {
                  "terms": { "_name": "materials", "productTypes": [6] }
                },
                "boost": 1
              }
            }
          ]
        }
      },
      "score_mode": "max",
      "inner_hits": {
        "size": 4,
        "sort": [
          "_score"
        ]
      }
    }
  },
  "sort": [
    "_score"
  ]
}

好了，现在麻烦来了。

需要按价格排序。作为ASC，作为DESC。价格是产品的属性。

需要按照匹配产品的价格进行排序，所以不能把价格移到集合中。需要按价格排序作为一个集合作为产品。按匹配产品的最小（或最大）价格排序的集合。

需要排序的价格只有100%匹配的产品（好吧，部分匹配可以排序太，但后）。我是说，排序必须像按分数，价格排序一样

例如，我想要得到的，按价格asc排序，[nn]表示部分匹配的产品：

Collection1
100 - 200 - 800 - [99]
Collection2
300 - 500 - [10] - [20]
Collection3
400 - 450 - 500 - [100]

我发现不支持按孩子排序。以及重新计算分数的建议。但我用分数来按匹配排序。我的尝试是

{
  "query": {
    "has_child": {
      "type": "products",
      "query": {
        "function_score": {
          "query": {
            "bool": {
              "should": [
                ... same query as above ...
              ]
            }
          },
          "functions": [
            {
              "script_score": {
                "script": "ceil(_score * 100) * 100000 + (99999 - doc['price'].value/100)",
                "lang": "expression"
              }
            }
          ]
        }
      },
      "score_mode": "max",
      "inner_hits": {
        "size": 4,
        "sort": [
          "_score",
          {
            "price": {
              "order": "desc"
            }
          }
        ]
      }
    }
  },
  "sort": [
    "_score"
  ]
}

但是我真的很困惑于我可以在答案中看到的结果。寻求帮助：）或者，也许，删除这个并创建一个嵌套索引？

UPD：发现分数不对。默认情况下，弹性组合script_score的得分和结果。所以score是ceil(_score*100)*100000+(99999-doc['price'].value/100)*_score-这可能会打破想法，但很容易用function_score的boost_mode参数来修正。结果查询：

{
  "query": {
    "has_child": {
      "type": "products",
      "query": {
        "function_score": {
          "query": {
            "bool": {
              "should": [
                ... same query as above ...
              ]
            }
          },
          "functions": [
            {
              "script_score": {
                "script": "ceil((log10(_score)+10) * 100) * 100000 + (99999 - doc['price'].value)",
                "lang": "expression"
              }
            }
          ],
          "boost_mode": "replace"
        }
      },
      "score_mode": "max",
      "inner_hits": {
        "size": 4,
        "sort": [
          "_score",
          {
            "price": {
              "order": "desc"
            }
          }
        ]
      }
    }
  },
  "sort": [
    "_score"
  ]
}

boost_mode=='replace表示“使用函数结果作为分数”。另外，使用log10来确定_score中有多少位数字。对于按价格排序，DESC需要将公式更改为ceil((log10(_score)+10)*100)*100000+(doc['price'].value)

UPD2

公式CEIL((log10(_score)+10)*100)*100000+(99999-doc['price'].value)返回100099952，对于price48，对于price50(boost==1，queryNorm==1)，因为有单个精度限制。

新公式ceil((log10(_score)+5)*100)*10000+(9999-ceil(log10(doc['price'].value)*1000))-减少了score的位数，并从price转换为lg的price和减少了位数。欢迎反馈。

Answer 1

感谢您的分享，将最新公式更新为ceil((log10(_score+1)+5)*100)*10000+(9999-ceil(log10(doc['price'].value+1)*1000))添加+1来得分，因为在某些情况下它返回如下错误：

 "function score query returned an invalid score: -Infinity for doc: 4580"

更新：得到另一个错误：

 "function score query returned an invalid score: NaN for doc: 1739"

将公式更改为ceil((log10(_score+1)+5)*100)*10000+(9999-ceil(log10(doc['price'].value+1)*1000))将+1添加到doc value以修复此问题

更新2：得到另一个错误：

 "function score query returned an invalid score: NaN for doc: 1739"

将公式更改为ceil((log10(_score+1)+5)*100)*10000+(9999-ceil(log10(doc['price'].value>0？doc['price'].value:1)*1000)将+1替换为表达式

更新3：得到另一个错误：

不再有错误消息，现在很难找到，但它与前面的类似：（

将公式更改为ceil(_score+1)+ceil((doc['price'].value>0？doc['price'].value:1)*100)简化公式，这样我就可以理解了，它现在仍然有效：）