Elasticsearch-排序
在上一篇博客中，我们记录了如何使用Elasticsearch的查询表达式进行一些简单的搜索。接下来将记录如何对查询的数据进行排序。
默认排序
在之前的博客中有提到，Elasticsearch默认是按照_score的值来进行倒叙排序的：
curl -XGET 'http://localhost:9200/pycharm/python/_search' -d '
{
"query":{
"match":{
"name":"老王"
}
}
}
'将获得如下数据：
{
"hits": {
"total": 2,
"max_score": 0.51623213,
"hits": [
{
"_index": "pycharm",
"_type": "python",
"_id": "AV91thbjDeJV7vg4lrC0",
"_score": 0.51623213,
"_source": {
"name": "老王",
"age": 20,
"single": true,
"sinature": "一切皆有可能",
"addr": "广西"
}
},
{
"_index": "pycharm",
"_type": "python",
"_id": "AV91tbWcDeJV7vg4lrCz",
"_score": 0.25811607,
"_source": {
"name": "老张",
"age": 18,
"single": false,
"sinature": "一切皆不可能",
"addr": "江西"
}
}
]
}
}从查询到的数据结果可以看出，数据是按照_score的大小进行排序的，_score值越大，越靠前，而且匹配程度越高，_score值越大。
按照指定的字段值排序
在日常的开发中，我们不可能每次都是按照默认的排序进行获取数据，有时，需要数据按照我们指定的字段的值来进行排序，此时，我们可以使用sort参数来进行实现：
curl -XGET 'http://localhost:9200/pycharm/python/_search' -d '
{
"query":{
"match":{
"name":"老王"
}
},
"sort":{
"age":{
"order":"asc"
}
}
}
'将获得如下结果：
"hits": {
"total": 2,
"max_score": null,
"hits": [
{
"_index": "pycharm",
"_type": "python",
"_id": "AV91tbWcDeJV7vg4lrCz",
"_score": null,
"_source": {
"name": "老张",
"age": 18,
"single": false,
"sinature": "一切皆不可能",
"addr": "江西"
},
"sort": [
18
]
},
{
"_index": "pycharm",
"_type": "python",
"_id": "AV91thbjDeJV7vg4lrC0",
"_score": null,
"_source": {
"name": "老王",
"age": 20,
"single": true,
"sinature": "一切皆有可能",
"addr": "广西"
},
"sort": [
20
]
}
]
}从结果数据可以看出，数据真的按照指定的字段值进行排序。因为修改了默认排序的缘故，数据将不再返回_score值。
值得注意的是，修改了默认排序之后，在每个的结果中都会有一个新的名为
sort的元素，它包含了我们用于排序的值。倘若数据是按照日期进行排序，即假设数据中包含了一个日期字段，并且按照日期进行排序，那么sort将会包含这个日期的long类型，即将日期转换成毫秒数的值。
多级排序
在日常开发中，只对一个字段进行排序往往不能满足我们的需求，此时，我们需要对多个字段进行排序，我们可以这样：
curl -XGET 'http://localhost:9200/pycharm/python/_search' -d '
{
"query":{
"match":{
"name":"老王"
}
},
"sort":{
"age":{
"order":"asc"
},
"_score":{
"order":"desc"
}
}
}
'将会获得如下结果：
"hits": {
"total": 2,
"max_score": null,
"hits": [
{
"_index": "pycharm",
"_type": "python",
"_id": "AV91tbWcDeJV7vg4lrCz",
"_score": 0.25811607,
"_source": {
"name": "老张",
"age": 18,
"single": false,
"sinature": "一切皆不可能",
"addr": "江西"
},
"sort": [
18,
0.25811607
]
},
{
"_index": "pycharm",
"_type": "python",
"_id": "AV91thbjDeJV7vg4lrC0",
"_score": 0.51623213,
"_source": {
"name": "老王",
"age": 20,
"single": true,
"sinature": "一切皆有可能",
"addr": "广西"
},
"sort": [
20,
0.51623213
]
}
]
}此时我们就能够根据多个条件进行排序了。如果我们将排序中age和_score的顺序调换一下，你会发现有这截然不同的结果（这里我就补贴代码进行举证了，有兴趣的同学可以自己进行验证一下），此时我们可以判断sort排序是根据字段的前后顺序来进行优先级排序的。
字段多值排序
有的字段是列表类型的，那我们该如何根据这个类型的字段进行排序呢？此时，我们可以将此字段减为单值，这样就可以通过使用min，max，sum或者是avg模式进行排序，假设有这样一组数据：
"hits": {
"hits": [
{
"_index": "pycharm",
"_type": "python",
"_id": "2",
"_source": {
"name": "laozhang",
"info": [
80,
95,
85
]
}
},
{
"_index": "pycharm",
"_type": "python",
"_id": "1",
"_source": {
"name": "laowang",
"info": [
80,
95,
77
]
}
}
]
}从数据可以看出，字段info是数组类型，接下来我们通过info字段进行排序，info列表中的最小值进行升序排序：
curl -XGET 'http://localhost:9200/pycharm/python/_search' -d '
{
"sort":{
"info":{
"order":"asc",
"mode":"min"
}
}
}
'将会获得如下结果：
"hits": {
"total": 2,
"max_score": null,
"hits": [
{
"_index": "pycharm",
"_type": "python",
"_id": "1",
"_score": null,
"_source": {
"name": "laowang",
"info": [
80,
95,
77
]
},
"sort": [
77
]
},
{
"_index": "pycharm",
"_type": "python",
"_id": "2",
"_score": null,
"_source": {
"name": "laozhang",
"info": [
80,
95,
85
]
},
"sort": [
80
]
}
]
}从结果数据中可以看出，在每个的结果中都会有一个新的名为sort的元素，它包含了我们用于排序的值，第一组数组中是77，即info列表中的最小值。可以看出数据正是按照我们想要的排序方式进行获取数据。
字段多值排序(二)
上面的栗子是针对于字段为列表类型，然后对该字段的最小值，最大值，平均值或者和来进行排序，如果字段是字典类型，那么该怎么对其进行排序呢？下面有这样一组数据：
"hits": {
"total": 2,
"hits": [
{
"_index": "pycharm",
"_type": "python",
"_id": "2",
"_score": 1,
"_source": {
"name": "laozhang",
"userInfo": {
"addr":"深圳",
"age":18
}
}
},
{
"_index": "pycharm",
"_type": "python",
"_id": "1",
"_score": 1,
"_source": {
"name": "laowang",
"userInfo": {
"addr":"广州",
"age":20
}
}
}
]
}我们需要对userInfo中的age值进行倒序排序，如下：
curl -XGET 'http://localhost:9200/pycharm/python/_search' -d '
{
"sort":{
"userInfo.age":{
"order":"desc"
}
}
}
'将会获得如下数据：
"hits": {
"total": 2,
"max_score": null,
"hits": [
{
"_index": "pycharm",
"_type": "python",
"_id": "1",
"_score": null,
"_source": {
"name": "laowang",
"userInfo": {
"addr": "广州",
"age": 20
}
},
"sort": [
20
]
},
{
"_index": "pycharm",
"_type": "python",
"_id": "2",
"_score": null,
"_source": {
"name": "laozhang",
"userInfo": {
"addr": "深圳",
"age": 18
}
},
"sort": [
18
]
}
]
}从结果数据可以看出，数据的排列正是按照我们想要的排序方式排列的。