ElasticSearch之排序，fielddata和docvalue

写在前面

es搜索返回结果的排序默认是按照得分的高低来排的，本文来看下如何按照字段来排序，实现类似于MySQL的order by xxx的效果。

1：什么是fileddata和doc_value

参考ElasticSearch之零碎知识点和一文带你彻底弄懂ES中的doc_values和fielddata 。

2：实例

测试数据参考这篇文章。

先来看日期字段排序的查询：

POST kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
    "size": 5,
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "sort": [
        {
            "order_date": {
                "order": "desc"
            }
        }
    ]
}

在这里插入图片描述
可以正常查询，但是注意此时因为不需要根据算分来排序，所以是就没有计算得分了。

看下多字段排序

POST kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
    "size": 5,
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "sort": [
        {
            "order_date": {
                "order": "desc"
            },
            "_doc": {
                "order": "asc"
            },
            "_score": {
                "order": "desc"
            }
        }
    ]
}

_doc 是按照文档的索引顺序排序。

_score是按照得分来排序，因此此时就要计算得分了。

在这里插入图片描述

基于text字段的排序

POST kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
    "size": 5,
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "sort": [
        {
            "customer_full_name": {
                "order": "desc"
            }
        }
    ]
}

在这里插入图片描述
报错了，这是因为text字段类型默认是关闭fielddata的，因此想要对text类型使用排序，需要显式的在mapping中打开。

上述，日期不报错，是因为日期是默认打开doc_values的，因为在实际业务中我们按照日期排序的场景很多，类似的整形也是打开doc_values的。但text类型因为数据结构本身的限制，所以是不支持doc_values的，所以只能通过打开fielddata来完成排序需求。

打开text的fielddata

PUT kibana_sample_data_ecommerce/_mapping
{
    "properties": {
        "customer_full_name": {
            "type": "text",
            "fielddata": true,
            "fields": {
                "keyword": {
                    "type": "keyword",
                    "ignore_above": 256
                }
            }
        }
    }
}

在执行上述的查询就正常了：
在这里插入图片描述