Фильтрация результатов поиска

Вы можете использовать два метода для фильтрации результатов поиска:

Когда вы используете параметр post_filter для фильтрации результатов поиска, результаты поиска фильтруются после расчета агрегаций. Пост-фильтр не влияет на результаты агрегаций.

Например, вы продаете рубашки со следующими свойствами:

PUT /shirts
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "brand": { "type": "keyword"},
      "color": { "type": "keyword"},
      "model": { "type": "keyword"}
    }
  }
}

PUT /shirts/_doc/1?refresh
{
  "brand": "gucci",
  "color": "red",
  "model": "slim"
}

Представьте, что пользователь задал два фильтра:

color:red и brand:gucci. Вы хотите показать им только красные рубашки Gucci в результатах поиска. Обычно это делается с помощью bool запроса:

GET /shirts/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        { "term": { "color": "red"   }},
        { "term": { "brand": "gucci" }}
      ]
    }
  }
}

Однако, вы также хотите использовать навигацию по категориям для отображения списка других опций, которые пользователь может выбрать. Возможно, у вас есть поле model, которое позволит пользователю ограничить результаты поиска красными рубашками Gucci t-shirts или dress-shirts.

Это можно сделать с помощью terms агрегации:

GET /shirts/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        { "term": { "color": "red"   }},
        { "term": { "brand": "gucci" }}
      ]
    }
  },
  "aggs": {
    "models": {
      "terms": { "field": "model" } 
    }
  }
}

Но, возможно, вы также хотите сказать пользователю, сколько рубашек Gucci есть в других цветах. Если вы просто добавите terms агрегацию по полю color, вы получите только цвет red, потому что ваш запрос возвращает только красные рубашки Gucci.

Вместо этого, вы хотите включить рубашки всех цветов во время агрегации, а затем применить colors фильтр только к результатам поиска. В этом и состоит назначение post_filter:

GET /shirts/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "term": { "brand": "gucci" } 
      }
    }
  },
  "aggs": {
    "colors": {
      "terms": { "field": "color" } 
    },
    "color_red": {
      "filter": {
        "term": { "color": "red" } 
      },
      "aggs": {
        "models": {
          "terms": { "field": "model" } 
        }
      }
    }
  },
  "post_filter": { 
    "term": { "color": "red" }
  }
}

Переранжировка может помочь повысить точность, переупорядочив только верхние (например, 100-500) документов, возвращенные фазами query и post_filter, используя вторичный (обычно более затратный) алгоритм, вместо применения дорогостоящего алгоритма ко всем документам в индексе.

Запрос rescore выполняется на каждом фрагменте перед возвратом результатов для сортировки узлом, обрабатывающим общий запрос поиска.

В настоящее время API переранжирования имеет только одно реализацию: переранжировщик запросов, который использует запрос для изменения оценки. В будущем могут быть доступны альтернативные переранжировщики, например, парный переранжировщик.

Переранжировщик запросов выполняет второй запрос только для Top-K результатов, возвращенных фазами query и post_filter. Количество документов, которые будут проверены на каждом фрагменте, можно контролировать с помощью параметра window_size, который по умолчанию равен 10.

По умолчанию оценки от исходного запроса и запроса переранжирования комбинируются линейно для получения окончательной оценки _score для каждого документа. Степень важности исходного запроса и запроса переранжирования можно контролировать с помощью параметров query_weight и rescore_query_weight соответственно. Оба по умолчанию равны 1.

Например:

POST /_search
{
   "query" : {
      "match" : {
         "message" : {
            "operator" : "or",
            "query" : "the quick brown"
         }
      }
   },
   "rescore" : {
      "window_size" : 50,
      "query" : {
         "rescore_query" : {
            "match_phrase" : {
               "message" : {
                  "query" : "the quick brown",
                  "slop" : 2
               }
            }
         },
         "query_weight" : 0.7,
         "rescore_query_weight" : 1.2
      }
   }
}

Способ объединения оценок можно контролировать параметром score_mode:

Также можно выполнить несколько переранжирований последовательно:

POST /_search
{
   "query" : {
      "match" : {
         "message" : {
            "operator" : "or",
            "query" : "the quick brown"
         }
      }
   },
   "rescore" : [ {
      "window_size" : 100,
      "query" : {
         "rescore_query" : {
            "match_phrase" : {
               "message" : {
                  "query" : "the quick brown",
                  "slop" : 2
               }
            }
         },
         "query_weight" : 0.7,
         "rescore_query_weight" : 1.2
      }
   }, {
      "window_size" : 10,
      "query" : {
         "score_mode": "multiply",
         "rescore_query" : {
            "function_score" : {
               "script_score": {
                  "script": {
                    "source": "Math.log10(doc.count.value + 2)"
                  }
               }
            }
         }
      }
   } ]
}

Первое получает результаты запроса, затем второе — результаты первого и т. д. Второе переранжирование «увидит» сортировку, выполненную первым переранжированием, поэтому можно использовать большой диапазон для первого переранжирования, чтобы получить документы в меньший диапазон для второго переранжирования.