将模糊匹配与地理距离排序相结合的 Elasticsearch

Question

我有一个 Elasticsearch 查询，其中包括一个布尔必须匹配查询以及一个地理距离排序。我在比赛中允许模糊度为 1。我遇到的问题是排序导致匹配的文档分数被忽略，因此如果模糊匹配在地理上更接近搜索位置，则在完全匹配之前有可能在结果列表中出现几个模糊匹配.

有没有办法将模糊匹配与地理距离排序结合起来，这样精确匹配仍然优先于距离较近的模糊匹配？或者 - 我是否以错误的方式思考这个问题，我需要采取不同的方法吗？

我考虑过的另一个选项是使用地理距离过滤器（5、10、25 英里等）在不同的搜索半径范围内执行多个查询不进行距离排序，并组合结果。如果可能的话，我想避免多次查询，因为这完全是为了提前输入功能并且性能至关重要。

目前我的查询类似于：

GET <myindex>/_search
{
  "from": 0, "size": 10,
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "searchName": {
              "query" : "my query",
              "operator" : "AND",
              "fuzziness" : "1",
              "fuzzy_transpositions" : true
            }
          }
        }
      ]
    }
  },
  "sort": [
    {
      "_geo_distance" : {
          "location" : [-93.26000213623047, 44.970001220703125],
          "order" : "asc",
          "unit" : "mi",
          "mode" : "min",
          "distance_type" : "arc"
      }
    }
  ]
}

Answer 1

我建议您按_geo_distance 和 _score 排序，_score 排序在前。

"sort": [
    "_score",
    {
      "_geo_distance" : {
          "location" : [-93.26000213623047, 44.970001220703125],
          "order" : "asc",
          "unit" : "mi",
          "mode" : "min",
          "distance_type" : "arc"
      }
    }
  ]

在这种情况下，您将首先按匹配排序，这会使完全匹配看起来更高，而对于相同的分数，您将按距离排序。