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距离特征查询

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距离特征查询编辑

提升更接近提供的 origin 日期或点的文档的相关度分数。例如，您可以使用此查询为更接近某个日期或位置的文档赋予更高的权重。

您可以使用 distance_feature 查询查找某个位置的最近邻。您还可以在 bool 搜索的 should 过滤器中使用此查询，以将提升的相关度分数添加到 bool 查询的分数中。

示例请求编辑

索引设置编辑

要使用 distance_feature 查询，您的索引必须包含 date、date_nanos 或 geo_point 字段。

要查看如何为 distance_feature 查询设置索引，请尝试以下示例。

使用以下字段映射创建一个 items 索引

name，一个 keyword 字段
production_date，一个 date 字段
location，一个 geo_point 字段

response = client.indices.create(
  index: 'items',
  body: {
    mappings: {
      properties: {
        name: {
          type: 'keyword'
        },
        production_date: {
          type: 'date'
        },
        location: {
          type: 'geo_point'
        }
      }
    }
  }
)
puts response

PUT /items
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "keyword"
      },
      "production_date": {
        "type": "date"
      },
      "location": {
        "type": "geo_point"
      }
    }
  }
}

将多个文档索引到此索引。

response = client.index(
  index: 'items',
  id: 1,
  refresh: true,
  body: {
    name: 'chocolate',
    production_date: '2018-02-01',
    location: [
      -71.34,
      41.12
    ]
  }
)
puts response

response = client.index(
  index: 'items',
  id: 2,
  refresh: true,
  body: {
    name: 'chocolate',
    production_date: '2018-01-01',
    location: [
      -71.3,
      41.15
    ]
  }
)
puts response

response = client.index(
  index: 'items',
  id: 3,
  refresh: true,
  body: {
    name: 'chocolate',
    production_date: '2017-12-01',
    location: [
      -71.3,
      41.12
    ]
  }
)
puts response

PUT /items/_doc/1?refresh
{
  "name" : "chocolate",
  "production_date": "2018-02-01",
  "location": [-71.34, 41.12]
}

PUT /items/_doc/2?refresh
{
  "name" : "chocolate",
  "production_date": "2018-01-01",
  "location": [-71.3, 41.15]
}


PUT /items/_doc/3?refresh
{
  "name" : "chocolate",
  "production_date": "2017-12-01",
  "location": [-71.3, 41.12]
}

示例查询编辑

根据日期提升文档编辑

以下 bool 搜索返回 name 值为 chocolate 的文档。该搜索还使用 distance_feature 查询来提高 production_date 值更接近 now 的文档的相关度分数。

response = client.search(
  index: 'items',
  body: {
    query: {
      bool: {
        must: {
          match: {
            name: 'chocolate'
          }
        },
        should: {
          distance_feature: {
            field: 'production_date',
            pivot: '7d',
            origin: 'now'
          }
        }
      }
    }
  }
)
puts response

GET /items/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match": {
          "name": "chocolate"
        }
      },
      "should": {
        "distance_feature": {
          "field": "production_date",
          "pivot": "7d",
          "origin": "now"
        }
      }
    }
  }
}

根据位置提升文档编辑

以下 bool 搜索返回 name 值为 chocolate 的文档。该搜索还使用 distance_feature 查询来提高 location 值更接近 [-71.3, 41.15] 的文档的相关度分数。

response = client.search(
  index: 'items',
  body: {
    query: {
      bool: {
        must: {
          match: {
            name: 'chocolate'
          }
        },
        should: {
          distance_feature: {
            field: 'location',
            pivot: '1000m',
            origin: [
              -71.3,
              41.15
            ]
          }
        }
      }
    }
  }
)
puts response

GET /items/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match": {
          "name": "chocolate"
        }
      },
      "should": {
        "distance_feature": {
          "field": "location",
          "pivot": "1000m",
          "origin": [-71.3, 41.15]
        }
      }
    }
  }
}

`distance_feature` 的顶级参数编辑

field

（必填，字符串）用于计算距离的字段的名称。此字段必须满足以下条件

是一个 date、date_nanos 或 geo_point 字段
具有 index 映射参数值为 true，这是默认值
具有 doc_values 映射参数值为 true，这是默认值

origin

（必填，字符串）用于计算距离的原点日期或点。

如果 field 值是一个 date 或 date_nanos 字段，则 origin 值必须是一个日期。支持日期数学，例如 now-1h。

如果 field 值是一个 geo_point 字段，则 origin 值必须是一个地理点。

pivot

（必填，时间单位或距离单位）距离 origin 的距离，在该距离处，相关度分数将获得 boost 值的一半。

如果 field 值是一个 date 或 date_nanos 字段，则 pivot 值必须是一个时间单位，例如 1h 或 10d。

如果 field 值是一个 geo_point 字段，则 pivot 值必须是一个距离单位，例如 1km 或 12m。

boost

（可选，浮点数）用于乘以匹配文档的相关度分数的浮点数。此值不能为负数。默认为 1.0。

注意编辑

`distance_feature` 查询如何计算相关度分数编辑

distance_feature 查询动态计算 origin 值与文档的字段值之间的距离。然后，它使用此距离作为特征来提升更接近的文档的相关度分数。

distance_feature 查询按如下方式计算文档的相关度分数

relevance score = boost * pivot / (pivot + distance)

distance 是 origin 值与文档的字段值之间的绝对差。

跳过无竞争力的匹配编辑

与 function_score 查询或其他更改相关度分数的方法不同，当 track_total_hits 参数不是 true 时，distance_feature 查询会有效地跳过无竞争力的匹配。

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