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单域名、泛域名 适用场景 适用于大型政企/电商/教育/金融/银行/医疗等行业的平台网站、APP应用、小程序等，证书加密算法更强 适用于大型政企/电商/教育/金融/银行/医疗等行业的平台网站、APP应用、小程序等 适用于中小企业的网站、APP应用、小程序等，证书加密算法更强 适用于中小企业的网站、APP应用、小程序等
华为IoT解决方案推出设备发放服务，设备出厂统一烧录设备发放的地址，通过在设备发放服务预置不同的发放策略，设备上电后自动发放到对应的IoT接入实例，并把对应的IoT接入实例地址下发给设备，设备就可以和目的接入实例实现通信。 在线开发MQTT协议的智慧路灯 以“智慧路灯”为示例，通过MQTT.fx的设备模拟器替代
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电商定制小程序开发
通过Elasticsearch集群可以对搜索结果进行自定义规则排序。
应用场景
- 电子商务：根据销量、用户评价、价格等因素对商品进行排序。
- 内容管理：根据阅读量、发布时间对文章或博客帖子进行排序。
- 金融服务：根据交易金额、频率或风险评分对交易记录进行排序。
- 客户支持：根据工单的紧急程度或打开时间对客户请求进行排序。
方案架构
通过自定义规则对搜索结果进行排序是通过Elasticsearch的排序API实现的。通过调用排序API查询数据，实现数据按自定义规则排序。
自定义规则查询有两种方式。
- 用绝对好评率计算总分，按照总分由高到低的顺序排列出查询结果。
总分 = 匹配得分 * （好评率 * 绝对因子）
- 匹配得分：根据查询结果计分，内容匹配记1分，否则记0分，得分之和即为匹配得分。
- 好评率：从匹配项的数据内容中获取好评率的值，一般指单条数据的评分。
- 绝对因子：自定义的好评比例。
- 用相对好评率计算总分，按照总分由高到低的顺序排列查询结果。
总分 = 匹配得分 * （好评率 * 相对分数）
- 匹配得分：根据查询结果计分，内容匹配记1分，否则记0分，得分之和即为匹配得分。
- 好评率：从匹配项的数据内容中获取好评率的值，一般指单条数据的评分。
- 相对分数：自定义一个好评率阈值，当好评率大于阈值时，返回一个自定义的相对分数；当好评率小于等于阈值时，返回另一个自定义的相对分数。通过这种方式可以避免异常好评率对查询结果的影响。
方案优势
- 灵活性：自定义排序规则可以满足各种复杂的业务需求。
- 扩展性：Elasticsearch的分布式特性支持水平扩展，适应不断增长的数据量。
- 性能：Elasticsearch的优化机制确保了排序操作的高效性，即使在大规模数据集上也能保持良好的性能。
- 实时性：Elasticsearch的近实时搜索能力确保排序结果的时效性。
前提条件
已经准备好Elasticsearch集群，且集群处于可用状态。
操作步骤
本文的代码示例仅适用于Elasticsearch 7.x及以上版本的集群。
- 登录 云搜索服务 管理控制台。
- 在左侧导航栏，选择“集群管理”，进入Elasticsearch集群列表页面。
- 在集群列表页面中，单击集群操作列的“Kibana”登录Kibana页面。
- 在Kibana的左侧导航中选择“Dev Tools”，进入命令执行页面。
- 创建索引，并指定自定义映射来定义数据类型。
{ "tv":[ { "name": "tv1", "description": "USB, DisplayPort", "vote": 0.98 } { "name": "tv2", "description": "USB, HDMI", "vote": 0.99 } { "name": "tv3", "description": "USB", "vote": 0.5 } { "name": "tv4", "description": "USB, HDMI, DisplayPort", "vote": 0.7 } ] }可以执行如下命令，创建索引“mall”，并指定自定义映射来定义数据类型。
PUT /mall?pretty { "mappings": { "properties": { "name": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword" } } }, "description": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword" } } }, "vote": { "type": "float" } } } } - 导入数据。
执行如下命令，将“tv.json”文件中的数据导入到“mall”索引中。
POST /mall/_bulk?pretty { "index": {"_id": "1"}} { "name": "tv1", "description": "USB, DisplayPort", "vote": 0.98 } { "index": {"_id": "2"}} { "name": "tv2", "description": "USB, HDMI", "vote": 0.99 } { "index": {"_id": "3"}} { "name": "tv3", "description": "USB", "vote": 0.5 } { "index": {"_id": "4"}} { "name": "tv4", "description": "USB, HDMI, DisplayPort", "vote": 0.7 } - 自定义规则查询数据。分别列举了绝对好评率和相对好评率查询方式。
假设用户想要查询有USB接口、HDMI接口、DisplayPort接口的电视机，并根据好评率计算各款电视机的总分，根据总分由高到低的顺序排列结果。
- 用绝对好评率计算总分
总分的计算公式为“new_score = query_score * (vote * factor)”，执行的命令如下：
GET /mall/_doc/_search?pretty { "query":{ "function_score":{ "query":{ "bool":{ "should":[ {"match": {"description": "USB"}}, {"match": {"description": "HDMI"}}, {"match": {"description": "DisplayPort"}} ] } }, "field_value_factor":{ "field":"vote", "factor":1 }, "boost_mode":"multiply", "max_boost":10 } } }返回结果如下所示，按照总分由高到低的顺序排列查询结果。{ "took" : 4, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { "total" : { "value" : 4, "relation" : "eq" }, "max_score" : 0.8388366, "hits" : [ { "_index" : "mall", "_type" : "_doc", "_id" : "4", "_score" : 0.8388366, "_source" : { "name" : "tv4", "description" : "USB, HDMI, DisplayPort", "vote" : 0.7 } }, { "_index" : "mall", "_type" : "_doc", "_id" : "2", "_score" : 0.7428025, "_source" : { "name" : "tv2", "description" : "USB, HDMI", "vote" : 0.99 } }, { "_index" : "mall", "_type" : "_doc", "_id" : "1", "_score" : 0.7352994, "_source" : { "name" : "tv1", "description" : "USB, DisplayPort", "vote" : 0.98 } }, { "_index" : "mall", "_type" : "_doc", "_id" : "3", "_score" : 0.03592815, "_source" : { "name" : "tv3", "description" : "USB", "vote" : 0.5 } } ] } } - 用相对好评率计算总分。
总分的计算公式为“new_score = query_score * inline”，本示例中设置的好评率阈值为0.8，当vote>0.8时，inline取值为1；当vote≤0.8时，inline取值为0.5。执行命令如下：
GET /mall/_doc/_search?pretty { "query":{ "function_score":{ "query":{ "bool":{ "should":[ {"match":{"description":"USB"}}, {"match":{"description":"HDMI"}}, {"match":{"description":"DisplayPort"}} ] } }, "script_score": { "script": { "params": { "threshold": 0.8 }, "inline": "if (doc[\"vote\"].value > params.threshold) {return 1;} return 0.5;" } }, "boost_mode":"multiply", "max_boost":10 } } }返回结果如下所示，按照总分由高到低的顺序排列查询结果。
{ "took" : 4, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { "total" : { "value" : 4, "relation" : "eq" }, "max_score" : 0.75030553, "hits" : [ { "_index" : "mall", "_type" : "_doc", "_id" : "1", "_score" : 0.75030553, "_source" : { "name" : "tv1", "description" : "USB, DisplayPort", "vote" : 0.98 } }, { "_index" : "mall", "_type" : "_doc", "_id" : "2", "_score" : 0.75030553, "_source" : { "name" : "tv2", "description" : "USB, HDMI", "vote" : 0.99 } }, { "_index" : "mall", "_type" : "_doc", "_id" : "4", "_score" : 0.599169, "_source" : { "name" : "tv4", "description" : "USB, HDMI, DisplayPort", "vote" : 0.7 } }, { "_index" : "mall", "_type" : "_doc", "_id" : "3", "_score" : 0.03592815, "_source" : { "name" : "tv3", "description" : "USB", "vote" : 0.5 } } ] } }
- 用绝对好评率计算总分
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