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  • 对象信息匹配排序
    千次阅读
    2019-12-13 17:44:10

    场景:有数组arr,需要根据obj对象里面的managerId来排序arr数组的顺序,如果obj里面的managerId在arr数组里面是在第4位,就把arr里面的第四个数据排序到第一个来,代码如下:

    <script>
        var arr = [{
            managerId: "xiaohong",
            managerName: "小红"
        }, {
            managerId: "xiaobai",
            managerName: "小白"
        }, {
            managerId: "xiaohuang",
            managerName: "小黄"
        }, {
            managerId: "xiaozhang",
            managerName: "小张"
        }, {
            managerId: "xiaolan",
            managerName: "小兰"
        }, {
            managerId: "xiaopan",
            managerName: "小潘"
        }, {
            managerId: "xiaodeng",
            managerName: "小登"
        }, {
            managerId: "xiaoshui",
            managerName: "小水"
        }]
    
        var obj = {
            clientSource: "4",
            createBy: "robot",
            createDate: "2019-12-12 00:00:00",
            managedId: "C654771945891958805",
            managedName: "童乐俊",
            managerId: "xiaobai",
            managerName: "小白",
        }
        var newArr = [];
        var newObj = '';
       // 有两种犯法,第一种:
        // newArr = arr.filter(item => {
        //     if (obj.managerId == item.managerId) {
        //         newObj = item;
        //     }
        //     return item.managerId != obj.managerId;
        // });
        // if (newObj) {
        //     newArr.unshift(newObj)
        // }
        // console.log(newArr)
      // 有两种犯法,第二种:
        var k = 1;
        for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
            if (arr[i].managerId == obj.managerId) {
                newArr[0] = arr[i]
            } else {
                newArr[k++] = arr[i]
            }
        }
        console.log(newArr)
    </script>
    

    有更好的建议欢迎留言评论,谢谢~
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  • js数组按照下标对象的属性排序

    千次阅读 2017-12-19 12:02:12
    微信小程序开发交流qq群 173683895 承接微信小程序开发。扫码加微信。 根据数组中某个参数的值的大小进行升序 <script type="text/javascript"> function compare(val) { ... var value1 = a[...

    微信小程序开发交流qq群   173683895

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    根据数组中某个参数的值的大小进行升序       

     

    	<script type="text/javascript">
    	   function compare(val) {
    	      return function (a, b) {
    	      var value1 = a[val];
    	      var value2 = b[val];
    	      return value1 - value2;
    	      }
    	   }
    	   var arr =[{a:3},{a:2},{a:1},{a:4},{a:6},{a:0}];
    	   arr.sort(compare('a'));
    	   console.log(arr);
    	</script>

    打印结果"[{"a":0},{"a":1},{"a":2},{"a":3},{"a":4},{"a":6}]"

     

    取数组中最小值    打印结果 1

     

    	<script type="text/javascript">
    	    var arr =[1,2,3,4,5,6];
    	    var b= Math.min.apply(null, arr)
    	    console.log(b)
    	</script>

     

     

    取数组中最大值   打印结果 6

     

    	<script type="text/javascript">
    	   var arr =[1,2,3,4,5,6];
    	   var b= Math.max.apply(null, arr)
    	   console.log(b)
    	</script>

     

     

    根据数组中某个参数的值的大小进行倒序

     

    	<script type="text/javascript">
    	   var arr =[{a:3},{a:2},{a:1},{a:4},{a:6},{a:0}];
    	   arr.sort(compare('a')).reverse();
    	   console.log(JSON.stringify(arr));
    	   function compare(val) {
    	      return function (a, b) {
    	      var value1 = a[val];
    	      var value2 = b[val];
    	      return value1 - value2;
    	   }
    	}
    	</script>

    打印结果"[{"a":6},{"a":4},{"a":3},{"a":2},{"a":1},{"a":0}]"

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  • ElasticSearch (ES)学习之路(五)ES 复杂搜索( 匹配 过滤 精准 排序 高亮) 在上文中,我们查询小红 其kinbana 语法是这样写的 GET /lei/one/_search?q=name:小丽 前文中,也是做了分析,由于有多个包含‘小丽’...

    ElasticSearch (ES)学习之路(五)ES 复杂搜索( 匹配 过滤 精准 排序 高亮)

    在上文中,我们查询小丽在kinbana中,查询语法是这样写的

    GET /lei/one/_search?q=name:小丽
    

    image-20200705145720805

    前文中,也是做了分析,由于有多个包含‘小丽’的数据,所以我们在搜索’小丽’ 时将与之相匹配的数据全部搜索了出来,并且 ,搜索出的每条数据都包含了一个_score 分值字段

    其实质意义:_score=分值=匹配度 结果匹配度越高 分值则越高,则排名越是考前


    在实际查询语法时候,我们大多不会写q=xxxxx ,而是写查询参数体 类似于 添加数据时的请求体,其查询语法如下

    GET /索引名/类型名/_search
    {
      "query":{
      	"查询参数体 查询条件"
      }
    }
    

    例如,我们还是接着 查询小丽的例子进行编写

    单条件查询

    使用kinbanna的好处,语法可以提示 如下 field 列名 match 匹配

    image-20200705150435473

    GET /lei/one/_search
    {
      "query": {
        "match": {
          "name": "小丽"
        }
      }
    }
    

    此操作就对应着我们开始编写的一行 语句 GET /lei/one/_search?q=name:小丽 ,只是更具有层次性,可读性更好,看,查询结果也是一模一样的。 这里匹配是什么意思呢 就是只要包含小丽的就算匹配 小丽 小丽2 都会命中

    image-20200705151303654

    这个hits 就是查询出的结果集对象,其中即包含了文档数以及索引信息概括,以及包含了每个具体的文档数据

    image-20200705150555209

    查询结果字段过滤

    何为结果字段过滤呢?我们在写sql语句的时候,可以select * ,也可以select 列1,列2 , 根据我们select 的不同,返回不同的字段信息

    那么在es 中也是有这个功能的

    例如,在上方查询结果的,我们发现文档中的 三个字段 name age birthday 都被查询出来了

    本文当前呢,为了演示,字段则返回 name age

    GET /lei/one/_search
    {
      "query": {
        "match": {
          "name": "小丽"
        }
      }
      , "_source": ["name","age"]
    }
    

    image-20200705152446036

    分页

    为什么要分页,,,我这里就不用细说了吧(都学到es了,还不懂为啥要分页,那切雀雀吧)

    由于我这里只有两条数据哈,所以分页呢,暂时一页一条即可

    GET /lei/one/_search
    {
      "query": {
        "match": {
          "name": "小丽"
        }
      }
      , "_source": ["name","age"]
      ,"from": 0
      , "size": 1
    }
    

    from =(当前页-1)*每页长度

    size= 每页长度(即每页要展示的长度)

    注意的是.from size 都是与query为同级

    image-20200705153247354

    image-20200705153509445

    排序

    由于我之前添加文档一个采用了put指定_id,一个采用post 随机生成_ _ id ,我这里故采用年龄进行排序吧

    排序,只需要在与 query同级别下 输入"sort" 其Kinbanba 就会自动帮我们补全 排序语法

    GET /lei/one/_search
    {
      "query": {
        "match": {
          "name": "小丽"
        }
      },
      "sort": [
        {
          "age": {
            "order": "desc"
          }
        }
      ]
    }
    

    image-20200705153815443

    多条件匹配查询

    等价于 sql 中 where xxx =?? and xxx=?? 查询名字为小丽 并且年龄为22岁

    and

    must 必须的意思 等价于 and 条件

    GET /lei/one/_search
    {
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            {
              "match": {
                "name": "小丽"
              }
            },
            {
               "match": {
                "age": "22"
              }
            }
          ]
        }
      }
    }
    

    image-20200705155155049

    or

    等价于 sql 中 where xxx =?? or xxx=?? 查询名字为小丽 或者年龄为222岁

    or 条件 很简单 将上方的 must 改为 should (应该 )

    should 应该的意思 等价于or 条件 拼接

    GET /lei/one/_search
    {
      "query": {
        "bool": {
          "should": [
            {
              "match": {
                "name": "小丽"
              }
            },
            {
               "match": {
                "age": "222"
              }
            }
          ]
        }
      }
    }
    

    image-20200705155547728

    新增字段

    查询某列中的值 包含xxx的数据 可以是数组中某一元素值等等 (我先前准备的数据没有哈,所以这里添加一个列,并添加一些数据)

    POST /lei/one
    {
         "properties": {
            "hobby": {
                "type": "array"
            }
        }
    }
    
    POST /lei/one/2/_update
    {
      "doc":{
        "hobby":["篮球","击剑"]
      }
    }
    POST /lei/one/7ErnHHMBjoLvVc_LTjx_/_update
    {
      "doc":{
        "hobby":["足球","爬山"]
      }
    }
    

    查询某列中 包含XXX 的文档信息

    查询某列中 包含某些值得文档 查询时 “列名”:" 包含的值 多个用空格隔开"

    等价于 mysql 中 where xxx like “xxx”

    我们可以看到 匹配度越高 其分值越高 排名也是靠前

    image-20200705162246270

    != 条件查询

    不等于 等价于msql中的 where xxx!= ??

    我这里查询年龄不为222岁

    GET /lei/one/_search
    {
      "query": {
        "bool": {
          "must_not": [
            {
               "match": {
                "age": "222"
              }
            }
          ]
        }
      }
    }
    

    image-20200705155815592

    条件过滤

    此方法与 where and 语法类似 但是 不同的是 其可以做大小于等一些逻辑判断 must 的话,仅仅只表示=匹配

    语法解释 : 查询匹配名为小丽 并且 年龄大于等于30 where name=‘小丽’ and age >=30

    GET /lei/one/_search
    {
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            {
               "match": {
                "name": "小丽"
              }
            }
          ],
          "filter": {
            "range": {
              "age": {
                "gte": 30
              }
            }
          }
        }
      }
    }
    

    image-20200705160359102

    还可以区间过滤 ,例如 查询名字为小丽 且年龄在22-30之间

    image-20200705160741964

    精确查询

    trem 精确查询 与match匹配不同 只会查询其精确到具体的条件

    新建索引库 并插入数据

    PUT /tremdb
    {
      "mappings": {
        "properties": {
          "name":{
            "type": "keyword"
          },
          "desc":{
            "type": "text"
          }
        }
      }
    }
    PUT /tremdb/_doc/1
    {
      "name":"曹操魏武帝",
      "desc":"魏武帝,爱人妻,三国"
    }
    PUT /tremdb/_doc/2
    {
      "name":"刘备汉昭烈帝",
      "desc":"汉昭烈帝,人称大耳贼,三国"
    }
    PUT /tremdb/_doc/3
    {
      "name":"孙权吴大帝",
      "desc":"吴大帝,江东小霸王之弟,三国"
    }
    

    我们先前也讲过 keyword 是不会被分词的 那么我们这里可以测试一下

    我们以名字作为精确搜索,“帝” 没有结果

    image-20200705170243125

    以武帝 作为精确搜索条件----还是未命中

    image-20200705170353553

    以曹操魏武 为精确搜索条件 ----还是未命中

    image-20200705170453816

    以曹操魏武帝 为精确搜索条件 ----命中

    image-20200705170523597

    可以得出结论 字段类型为keyword 的时候 ,其不会被分词器进行解析 只有以完整的值进行查询才会被命中


    测试desc text 类型 text 会被分词 包含 帝 所以我们以帝 进行查询 则能获取到结果

    image-20200705170644049

    精确查询多个

    image-20200705171152861

    高亮显示

    高亮,在搜索网站时 很常见 ,例如,我们的京东 /百度

    搜一波 外星人 可以看到 外星人关键字 全部高亮显示了,那么是怎么做到的呢??

    image-20200705172225918

    高亮!

    image-20200705172015503

    可以看到 我搜索的小丽 结果 都添加了一个高亮字段 并用 标签包裹起来了,这就是高亮!

    可能有人想问,高亮 为什么呢 ?别人都是红色的 ,我也想要!

    可以,这个需求可以做的!

    自定义高亮颜色

    es 高亮 是支持我们自定义颜色的! 如何自定义呢 注意两个json 字段的使用!

    "pre_tags": "<font color=red>",  前缀
    "post_tags": "</font>",   后缀
    

    设置这两个标签后呢,其搜索的高亮 将会被前后缀包裹

    完整查询语句:

    注意,我这里定义了 标签,为了在 typora 以及csdn 上直接显示

    GET /lei/one/_search
    {
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            {
               "match": {
                "name": "小丽"
              }
            }
          ]
        }
      },
      "highlight": {
        "pre_tags": "<font color=red>",
        "post_tags": "</font>", 
        "fields": {
          "name":{}
        }
      }
    }
    

    image-20200705173319019

    image-20200705173338941

    基本的ES 语法差不多就到这里了! 后续随着学习的深度不断添加 !!!

    展开全文
  • Elasticsearch(039):es中搜索之排序

    千次阅读 2021-02-22 21:28:55
    默认情况下,结果集会按照相关性进行排序 – 相关性越高,排名越靠前。为了使结果可以按照相关性进行排序,我们需要一个相关性的值。在ElasticSearch的查询结果中, 相关性分值会用_score字段来给出一个浮点型的数值...

    一、概述

    默认情况下,结果集会按照相关性进行排序 – 相关性越高,排名越靠前。为了使结果可以按照相关性进行排序,我们需要一个相关性的值。在ElasticSearch的查询结果中, 相关性分值会用_score字段来给出一个浮点型的数值,所以默认情况下,结果集以_score进行倒序排列.

    二、Es中排序使用

    2.1 简单排序

    例如下面的按照创建时间的倒序排序。

    GET example/docs/_search
    {
      "query": {
        "match_all": {}
      },
      "sort": [
        {
          "createTime": {
            "order": "desc"
          }
        }
      ]
    }
    
    #按照创建时间降序 -> 简化成
    GET example/docs/_search
    {
      "query": {
        "match_all": {}
      },
      "sort": [
        {
          "createTime": "desc"
        }
      ]
    }
    
    #按照创建时间升序
    GET example/docs/_search
    {
      "query": {
        "match_all": {}
      },
      "sort": [
        {
          "createTime": "asc"
        }
      ]
    }
    
    #按照创建时间升序 -> 简化成
    GET example/docs/_search
    {
      "query": {
        "match_all": {}
      },
      "sort": [
        "createTime"
      ]
    }
    

    order选项可以具有以下值:

    asc: 升序排列

    desc: 降序排列

    在_score上排序时,该顺序默认为desc;在其他任何内容上排序时,该顺序默认为asc.

    2.2 排序模式选项

    Elasticsearch支持按数组或多值字段排序。模式选项控制选择哪个数组值对它所属的文档进行排序。模式选项可以具有以下值:

    min: 选择最低值

    max: 选择最高值

    sum: 使用所有值的总和作为排序值。仅适用于基于数字的数组字段

    avg: 使用所有值的平均值作为排序值。仅适用于基于数字的数组字段

    median: 使用所有值的中位数作为排序值。仅适用于基于数字的数组字段

    示例使用

    PUT example/docs/1?refresh
    {
        "product": "chocolate",
        "price": [20, 10, 7]
    }
    
    #查询示例
    GET example/docs/_search
    {
        "query": {
            "match_all": {}
        },
        "sort": [
            {
                "price": {
                    "order": "asc",
                    "mode": "avg"
                }
            }
        ]
    }
    

    2.3 嵌套对象中排序

    Elasticsearch还支持按一个或多个嵌套对象内部的字段排序。“按嵌套字段排序”支持具有以下属性的嵌套排序选项:

    • path

    定义要在哪个嵌套对象上排序。实际的排序字段必须是此嵌套对象内的直接字段。当按嵌套字段排序时,此字段是必填字段

    • filter

    嵌套路径内的内部对象应与其匹配的过滤器,以便通过排序将其字段值考虑在内。常见的情况是在嵌套的过滤器或查询中重复查询/过滤器。默认情况下,没有nested_filter处于活动状态

    • nested

    与顶级嵌套相同,但适用于当前嵌套对象内的另一个嵌套路径

    注意:在Elasticsearch 6.1版本之前。不推荐使用nested_path和nested_filter选项,而推荐使用上面的选项

    GET example/docs/_search
    {
        "query": {
            "match_all": {}
        },
        "sort": [
            {
                "items.goodPrice": {
                    "order": "asc",
                    "mode": "max",
                    "nested": {
                        "path": "items"
                    }
                }
            }
        ]
    }
    

    上面的例子中,items是一个嵌套类型的字段。需要指定嵌套路径;否则,Elasticsearch不知道需要捕获哪些嵌套级别的排序值。

    下面是多级嵌套的例子。代码仅做参考:

    POST example/docs/_search
    {
       "query": {
          "nested": {
             "path": "parent",
             "query": {
                "bool": {
                    "must": {"range": {"parent.age": {"gte": 21}}},
                    "filter": {
                        "nested": {
                            "path": "parent.child",
                            "query": {"match": {"parent.child.name": "matt"}}
                        }
                    }
                }
             }
          }
       },
       "sort" : [
          {
             "parent.child.age" : {
                "mode" :  "min",
                "order" : "asc",
                "nested": {
                   "path": "parent",
                   "filter": {
                      "range": {"parent.age": {"gte": 21}}
                   },
                   "nested": {
                      "path": "parent.child",
                      "filter": {
                         "match": {"parent.child.name": "matt"}
                      }
                   }
                }
             }
          }
       ]
    }
    

    嵌套排序支持按脚本排序和按地理位置距离排序。

    此外还有地理距离排序、脚本字段排序这种比较高级的方式。感兴趣的同学可以自己研究下。

    脚本排序的示例如下

    POST example/docs/_search
    {
        "query" : {
            "match_all" : {}
        },
        "sort" : {
            "_script" : {
                "type" : "number",
                "script" : {
                    "lang": "painless",
                    "source": "doc[orderAmount].value * params.factor",
                    "params" : {
                        "factor" : 1.1
                    }
                },
                "order" : "desc"
            }
        }
    }
    

    注意

    排序时,Elasticsearch会将相关的排序字段值加载到内存中。这意味着每个分片应该有足够的内存来容纳它们。对于字符串的类型,不应是分词或标记的的字段。对于数字类型,如果可能,建议将类型显式设置为较窄的类型(如short,integer和float)

    在实际开发中,真正使用ElasticSearch来搜索时,通常还是使用score来打分,来实现相关性高的记录在前,相关性低的记录在后。而架构也远远不止按照权重划分来打分,有可能我们的搜索权重是动态的,这时知识图谱的知识就会映入我们的眼帘,感兴趣的同学可以深入的了解和学习下。

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