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Elasticsearch:如何获取按匹配分数排序的字段的最高唯一值?

distinct-values distinct unique elasticsearch sorting

John Smith Optional · 技术社区 · 8 年前

postcode , city , street streetnumber 和 name 我想当用户输入邮政编码、城市和对街道的一些查询时,可以建议一个街道列表。

postcode: 75010
city: Paris
street: rue des

我想要一张街道的名单

'rue des petites Ã©curies'
'rue des messageries'
...
'rue du faubourg poissonniÃ¨re'
...

我可以向用户建议。

返回文档的查询如下所示:

{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {{"term": {"postcode": "75010"}},
                {{"term": {city": "Paris"}},
                {{"match": {"street": "rue des"}}
            ]    
        }
     }
}

但当然,同一条街会出现很多次,因为每个街道都可以在集合中的不同地址出现多次。

我尝试使用“聚合”框架并添加了一个aggs:

{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {{"term": {"postcode": "75010"}},
                    {{"term": {city": "Paris"}},
                    {{"match": {"street": "rue des"}}
            ]    
        }
     },
     "aggs": {
        "street_agg": {
            "terms": {
                "field": "street",
                "size": 10
             }
         }           
     }
}

1 回复 | 直到 8 年前

John Smith Optional 8 年前

好的,所以解决方案可以在 Elasticsearch aggregation order by top hit score 但前提是你读了Shadocko的评论: Elasticsearch aggregation order by top hit score ,但我没有。

因此,对于任何感兴趣的人和我未来的自己,这里有一个解决方案:

{                                 
    'query': {
        'bool': {
            'must': [
                {'term': {'postcode': '75010'}},
                {'term': {'city': 'Paris'}},
                {'match': {'street.autocomplete': 'rue des'}}
            ]
         }
    },
    'aggs': {
        'street_agg': {
            'terms': {
                'field': 'street',
                'size': 10,
                'order': {
                    'max_score': 'desc'
                }
            },
            'aggs': {
                'max_score': {
                    'max': {'script': '_score'}
                }
            }
        }
    }
}

max 聚合函数,这意味着它进行不必要的计算(只需从bucket中取出一个文档的分数就足够了)。但似乎没有“选择一个”聚合函数,只是 min , 最大值 , avg 和 sum

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