1. 排序

• ES 默认采用相关性算分对结果进行降序排序
• 可以通过设置 sorting 参数，自行设定排序
• 如果不指定_score, 算分为 null

2. 单字段排序

POST /kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
  "size": 5,
  "query": {
    "match_all": {

    }
  },
  "sort": [
    {"order_date": {"order": "desc"}}
  ]
}

算分为空

3. 多字段排序

• 组合多个条件
• 优先考虑写在前面的排序
• 支持对相关性算分进行排序

POST /kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
  "size": 5,
  "query": {
    "match_all": {

    }
  },
  "sort": [
    {"order_date": {"order": "desc"}},
    {"_doc":{"order": "asc"}},
    {"_score":{ "order": "desc"}}
  ]
}

GET kibana_sample_data_ecommerce/_mapping

有相关性算分

4. 对 text 字段进行排序

默认会报错，需打开fielddata

POST /kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
  "size": 5,
  "query": {
    "match_all": {

    }
  },
  "sort": [
    {"customer_full_name": {"order": "desc"}}
  ]
}

#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
            }
          }
        }
  }
}

再次执行查询可返回结果

5. 排序的过程

• 排序是针对字段原始内容进行的。倒排索引无法发挥作用
• 需要用到正排索引。通过文档 ID 和字段快速得到字段原始内容

ES 有 2 种实现方式

• Fielddata
• Doc Values (列式存储，对 Text 类型无效）

6. Doc Values vs. Field Data

	Doc Values	Field data
何时创建	索引时，和倒排索引一起创建	搜索时候动态创建
创建位置	磁盘文件	JVM Heap
优点	避免大量内存占用	索引速度快，不占用额外的磁盘空间
缺点	降低索引速度，占用额外磁盘空间	文档过多时，动态创建开销大，占用过多 JVM Heap
缺省值	ES 2.x 之后	ES1.x 及之前

7. 打开 Fielddata

• 默认关闭，可以通过 Mapping 设置打开。修改设置后，即时生效，无需缩减索引

其他字段类型不支持，支持对 Text 进行设定
打开后，可以对 Text 字段进行排序，但是结果无法满足预期，不建议使用
部分情况下打开，满足一些聚合分析的特定需求

8. 关闭 keyword的 doc values

默认启动，可以通过 Mapping 设置关闭

• 增减索引速度 / 减少磁盘空间

如果重新打开，需要重建索引
什么时候需要关闭

• 明确不需要做排序及聚合分析

PUT test_keyword
PUT test_keyword/_mapping
{
  "properties": {
    "user_name":{
      "type": "keyword",
      "doc_values":false
    }
  }
}

DELETE test_keyword

PUT test_text
PUT test_text/_mapping
{
  "properties": {
    "intro":{
      "type": "text",
      "doc_values":true
    }
  }
}

DELETE test_text

9. 获取 Doc Values & Fielddata 中储存的内容

Text 类型的不支持 Doc Values
Text 类型打开 Fielddata 后，可以查看分词后的数据

DELETE temp_users
PUT temp_users
PUT temp_users/_mapping
{
  "properties": {
    "name":{"type": "text","fielddata": true},
    "desc":{"type": "text","fielddata": true}
  }
}

Post temp_users/_doc
{"name":"Jack","desc":"Jack is a good boy!","age":10}

#打开fielddata 后，查看 docvalue_fields数据
POST  temp_users/_search
{
  "docvalue_fields": [
    "name","desc"
    ]
}

#查看整型字段的docvalues
POST  temp_users/_search
{
  "docvalue_fields": [
    "age"
    ]
}