1、实战问题
如何根据输入的id 的顺序输出结果，id 个数有500个，还有分页？
问题来源：https://t.zsxq.com/0cdyq7tzr
2、方案探讨
2.1 Elasticsearch 默认排序机制
- 在 Elasticsearch 中，如果未指定排序规则，检索结果的默认排序方式是按照文档的相关性得分（_score）进行降序排序。相关性得分表示了文档与查询的匹配程度。得分越高，文档与查询的匹配程度越高。
- 有些情况下，查询结果的评分可能不相关或无法计算。例如，在过滤查询（如 term、terms 或 ids 查询）或布尔查询的 filter、must_not上下文中，Elasticsearch 不会计算评分。在这些情况下，文档的评分通常为 1.0 或其他默认值(filter、must_not 评分为0）。
2.2 如何基于用于指定的 ID 顺序召回数据？
原生的 Elasticsearch 检索机制没有这个功能。那就意味着，咱们得自己实现。
如何实现呢？把用户给定的序列（非递增也非递减的无规律序列，如3、1、5、7），看成一维数组数据。
他们的数组的下标只能是0、1、2、3.....也就是说，下标是有序的。
那么接下来问题就转嫁为如何基于数组下标进行升序排序的问题？
借助 sort 排序的 script 脚步排序即可实现。
3、前置条件
PUT /_cluster/settings { "transient": { "indices.id_field_data.enabled": true } }
解读如下：
PUT /_cluster/settings 请求是 Elasticsearch 中用于更新集群设置的 API。这个特定请求的含义是，我们要更新集群的临时（transient）设置。
{"transient": {"indices.id_field_data.enabled": true}}
在这个请求中，我们设置了 indices.id_field_data.enabled 为 true。
这个设置用于控制 Elasticsearch 是否允许对 _id 字段进行 fielddata 访问。
默认情况下，这个设置是禁用的（false），因为访问 _id 字段的 fielddata 可能会消耗大量内存，并可能导致性能下降。
这里使用的 transient 属性意味着设置的更改是临时的，只在集群重启之前有效。当集群重新启动时，这个设置会被重置为默认值。如果您希望永久更改此设置，可以使用 persistent 属性：
PUT /_cluster/settings {"persistent": {"indices.id_field_data.enabled": true}}
请注意，在实际应用中，我们通常不建议启用 _id 字段的 fielddata 访问，因为它可能会导致性能问题。
4、给出样例数据
给出批量数据，以备后用！
PUT test_index/_bulk {"index":{"_id":1}} {"title":"001"} {"index":{"_id":3}} {"title":"003"} {"index":{"_id":5}} {"title":"005"} {"index":{"_id":7}} {"title":"007"}
5、给出实现
POST test_index/_search { "query": { "ids": { "values": [ "3", "1", "5", "7" ] } }, "sort": [ { "_script": { "type": "number", "script": { "lang": "painless", "source": """ List ids_list = params.ids; String cur_id = doc['_id'].value; for(int i = 0; i < ids_list.length; i++) { if(cur_id.equals(ids_list[i])) { return i; } } return -1; """, "params": { "ids": ["3","1","5","7"] } }, "order": "asc" } } ] }
实现解读：
这个 Elasticsearch 查询用于从名为 test_index 的索引中搜索文档。查询的主要目的是根据给定的 ID 列表检索文档，并按照 ID 列表的顺序对检索到的文档进行排序。
以下是查询的各个部分的详细解释：
- size: 设置为 10，表示查询将返回最多 10 个文档。在这种情况下，由于我们的 ID 列表只包含 4 个 ID，因此查询将返回最多 4 个文档。
- query: 使用 ids 查询来筛选给定 ID 列表中的文档。在这个例子中，我们要检索 ID 为 "3"、"1"、"5" 和 "7" 的文档。
- sort: 使用脚本排序（_script）按照给定的 ID 列表的顺序对返回的文档进行排序。-- type: 设置为 "number"，表示脚本返回的值将被视为数字。
- script: 定义了一个 Painless 脚本，用于计算每个文档的排序值。
- lang: 设置为 "painless"，表示脚本使用 Painless 语言编写。
- source: 脚本的源代码。这个脚本遍历给定的 ID 列表，查找与当前文档 _id 匹配的 ID。如果找到匹配项，则返回匹配项在 ID 列表中的索引作为排序值。如果没有找到匹配项，返回 -1（在这个例子中，实际上不会发生）。
- params: 脚本的参数，包含一个名为 ids 的列表，其中包含了要排序的 ID。这里，我们将 ID 列表作为参数传递给脚本。
- order: 设置为 "asc"，表示按升序对文档进行排序。这意味着查询结果将按照 ID 列表的顺序返回。
通过这个查询，您可以从 test_index 索引中获取指定 ID 的文档，并按照给定的 ID 顺序（"3"、"1"、"5"、"7"）对结果进行排序。
6、小结
关于分页，参考普通检索实现即可。
本文结合脚本排序的方式实现了基于用户指定顺序召回结果数据。视频解读如下：
大家有没有更好的实现方式呢？欢迎留言交流。
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