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# 索引字段说明 v2
本文档详细说明 `search_products` 索引的字段结构、类型、数据来源和用途。
## 索引概述
- **索引名称**: `search_products`
- **索引维度**: SPU(Standard Product Unit)级别
- **多租户隔离**: 通过 `tenant_id` 字段实现
- **Mapping 文件**: `mappings/search_products.json`
## 字段分类
### 1. 基础标识字段
| 字段名 | ES类型 | 说明 | 数据来源 |
|--------|--------|------|----------|
| `tenant_id` | keyword | 租户ID,用于多租户隔离 | MySQL: `shoplazza_product_spu.tenant_id` |
| `spu_id` | keyword | SPU唯一标识 | MySQL: `shoplazza_product_spu.id` |
| `create_time` | date | 创建时间 | MySQL: `shoplazza_product_spu.created_at` |
| `update_time` | date | 更新时间 | MySQL: `shoplazza_product_spu.updated_at` |
### 2. 多语言文本字段
所有文本字段都支持中英文双语,后端根据请求的 `language` 参数自动选择对应语言字段返回。
#### 2.1 标题字段
| 字段名 | ES类型 | 分析器 | 说明 | 数据来源 |
|--------|--------|--------|------|----------|
| `title_zh` | text | hanlp_index / hanlp_standard | 中文标题 | MySQL: `shoplazza_product_spu.title` |
| `title_en` | text | english | 英文标题 | 暂为空(待翻译服务填充) |
#### 2.2 描述字段
| 字段名 | ES类型 | 分析器 | 说明 | 数据来源 |
|--------|--------|--------|------|----------|
| `brief_zh` | text | hanlp_index / hanlp_standard | 中文短描述 | MySQL: `shoplazza_product_spu.brief` |
| `brief_en` | text | english | 英文短描述 | 暂为空 |
| `description_zh` | text | hanlp_index / hanlp_standard | 中文详细描述 | MySQL: `shoplazza_product_spu.description` |
| `description_en` | text | english | 英文详细描述 | 暂为空 |
#### 2.3 供应商/品牌字段
| 字段名 | ES类型 | 分析器 | 子字段 | 说明 | 数据来源 |
|--------|--------|--------|--------|------|----------|
| `vendor_zh` | text | hanlp_index / hanlp_standard | `vendor_zh.keyword` (keyword, normalizer: lowercase) | 中文供应商/品牌 | MySQL: `shoplazza_product_spu.vendor` |
| `vendor_en` | text | english | `vendor_en.keyword` (keyword, normalizer: lowercase) | 英文供应商/品牌 | 暂为空 |
**用途**:
- `text` 类型:用于全文搜索(支持模糊匹配)
- `keyword` 子字段:用于精确匹配过滤和分面聚合
### 3. 标签字段
| 字段名 | ES类型 | 说明 | 数据来源 |
|--------|--------|------|----------|
| `tags` | keyword | 标签列表(数组) | MySQL: `shoplazza_product_spu.tags`(逗号分隔字符串,转换为数组) |
**数据格式**: `["新品", "热卖", "爆款"]`
### 4. 类目字段
#### 4.1 类目路径(用于搜索)
| 字段名 | ES类型 | 分析器 | 说明 | 数据来源 |
|--------|--------|--------|------|----------|
| `category_path_zh` | text | hanlp_index / hanlp_standard | 中文类目路径(如"服装/男装/衬衫") | MySQL: `shoplazza_product_spu.category_path` |
| `category_path_en` | text | english | 英文类目路径 | 暂为空 |
#### 4.2 类目名称(用于搜索)
| 字段名 | ES类型 | 分析器 | 说明 | 数据来源 |
|--------|--------|--------|------|----------|
| `category_name_zh` | text | hanlp_index / hanlp_standard | 中文类目名称 | MySQL: `shoplazza_product_spu.category` |
| `category_name_en` | text | english | 英文类目名称 | 暂为空 |
#### 4.3 类目标识(用于过滤和分面)
| 字段名 | ES类型 | 说明 | 数据来源 |
|--------|--------|------|----------|
| `category_id` | keyword | 类目ID | MySQL: `shoplazza_product_spu.category_id` |
| `category_name` | keyword | 类目名称(用于过滤) | MySQL: `shoplazza_product_spu.category` |
| `category_level` | integer | 类目层级(1/2/3) | MySQL: `shoplazza_product_spu.category_level` |
| `category1_name` | keyword | 一级类目名称 | 从 `category_path` 解析 |
| `category2_name` | keyword | 二级类目名称 | 从 `category_path` 解析 |
| `category3_name` | keyword | 三级类目名称 | 从 `category_path` 解析 |
**用途**:
- `category_path_zh/en`, `category_name_zh/en`: 用于全文搜索,支持模糊匹配
- `category_id`, `category_name`, `category_level`, `category1/2/3_name`: 用于精确过滤和分面聚合
### 5. 规格字段(Specifications)
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| 字段名 | ES类型 | 说明 | 数据来源 |
|--------|--------|------|----------|
| `specifications` | nested | 规格列表(嵌套对象数组) | MySQL: `shoplazza_product_option` + `shoplazza_product_sku.option1/2/3` |
**嵌套结构**:
```json
{
"specifications": [
{
"sku_id": "sku_123",
"name": "color",
"value": "white"
},
{
"sku_id": "sku_123",
"name": "size",
"value": "256GB"
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]
}
```
**数据来源**:
- `name`: 从 `shoplazza_product_option` 表获取(选项名称,如"color"、"size")
- `value`: 从 `shoplazza_product_sku` 表的 `option1`, `option2`, `option3` 字段获取(选项值,如"white"、"256GB")
- `sku_id`: SKU ID,用于关联
**API 过滤示例**:
```json
{
"query": "手机",
"filters": {
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构造测试数据用于测试分类 和 三种...
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"specifications": {
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"name": "color",
"value": "white"
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}
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}
}
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**多个规格过滤(按维度分组)**:
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```json
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索引重构
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{
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"query": "手机",
"filters": {
"specifications": [
{"name": "color", "value": "white"},
{"name": "size", "value": "256GB"}
]
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构造测试数据用于测试分类 和 三种...
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}
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说明:不同维度(不同name)是AND关系,相同维度(相同name)的多个值是OR关系。
**示例:相同维度的多个值(OR)**:
```json
{
"query": "手机",
"filters": {
"specifications": [
{"name": "size", "value": "3"},
{"name": "size", "value": "4"},
{"name": "size", "value": "5"},
{"name": "color", "value": "green"}
]
}
}
```
生成查询:(size=3 OR size=4 OR size=5) AND color=green
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**ES 查询结构**(后端自动生成):
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"filter": [
{
"nested": {
"path": "specifications",
"query": {
"bool": {
"should": [
{"bool": {"must": [{"term": {"specifications.name": "size"}}, {"term": {"specifications.value": "3"}}]}},
{"bool": {"must": [{"term": {"specifications.name": "size"}}, {"term": {"specifications.value": "4"}}]}},
{"bool": {"must": [{"term": {"specifications.name": "size"}}, {"term": {"specifications.value": "5"}}]}}
],
"minimum_should_match": 1
}
}
}
},
{
"nested": {
"path": "specifications",
"query": {
"bool": {
"must": [
{"term": {"specifications.name": "color"}},
{"term": {"specifications.value": "green"}}
]
}
}
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索引重构
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}
}
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过滤逻辑
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]
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索引重构
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```
**API 分面示例**:
所有规格名称的分面:
```json
{
"query": "手机",
"facets": ["specifications"]
}
```
指定规格名称的分面:
```json
{
"query": "手机",
"facets": ["specifications.color", "specifications.size"]
}
```
**ES 聚合结构**(后端自动生成):
所有规格名称:
```json
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索引重构
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{
"aggs": {
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"specifications_facet": {
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索引重构
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"nested": { "path": "specifications" },
"aggs": {
"by_name": {
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"terms": { "field": "specifications.name", "size": 20 },
|
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索引重构
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|
"aggs": {
"value_counts": {
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"terms": { "field": "specifications.value", "size": 10 }
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索引重构
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}
}
}
}
}
}
}
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构造测试数据用于测试分类 和 三种...
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指定规格名称:
```json
{
"aggs": {
"specifications_color_facet": {
"nested": { "path": "specifications" },
"aggs": {
"filter_by_name": {
"filter": { "term": { "specifications.name": "color" } },
"aggs": {
"value_counts": {
"terms": { "field": "specifications.value", "size": 10 }
}
}
}
}
}
}
}
```
### 6. 选项名称字段
| 字段名 | ES类型 | 说明 | 数据来源 |
|--------|--------|------|----------|
| `option1_name` | keyword | 选项1名称(如"color") | MySQL: `shoplazza_product_option` |
| `option2_name` | keyword | 选项2名称(如"size") | MySQL: `shoplazza_product_option` |
| `option3_name` | keyword | 选项3名称 | MySQL: `shoplazza_product_option` |
### 7. 价格字段
| 字段名 | ES类型 | 说明 | 数据来源 |
|--------|--------|------|----------|
| `min_price` | float | 最低价格 | 从所有 SKU 价格计算 |
| `max_price` | float | 最高价格 | 从所有 SKU 价格计算 |
| `compare_at_price` | float | 原价/对比价 | MySQL: `shoplazza_product_spu.compare_at_price` |
| `sku_prices` | float | 所有 SKU 价格列表(数组) | 从所有 SKU 价格汇总 |
### 8. 重量字段
| 字段名 | ES类型 | 说明 | 数据来源 |
|--------|--------|------|----------|
| `sku_weights` | long | 所有 SKU 重量列表(数组) | 从所有 SKU 重量汇总 |
| `sku_weight_units` | keyword | 所有 SKU 重量单位列表(数组) | 从所有 SKU 重量单位汇总 |
### 9. 库存字段
| 字段名 | ES类型 | 说明 | 数据来源 |
|--------|--------|------|----------|
| `total_inventory` | long | 总库存(所有 SKU 库存之和) | 从所有 SKU 库存汇总 |
### 10. SKU 嵌套字段
| 字段名 | ES类型 | 说明 | 数据来源 |
|--------|--------|------|----------|
| `skus` | nested | SKU 详细信息列表(嵌套对象数组) | MySQL: `shoplazza_product_sku` |
**嵌套结构**:
```json
{
"skus": [
{
"sku_id": "sku_123",
"price": 99.99,
"compare_at_price": 149.99,
"sku_code": "SKU001",
"stock": 100,
"weight": 0.5,
"weight_unit": "kg",
"option1_value": "white",
"option2_value": "256GB",
"option3_value": null,
"image_src": "https://example.com/image.jpg"
}
]
}
```
**字段说明**:
- `sku_id`: SKU 唯一标识
- `price`: SKU 价格
- `compare_at_price`: SKU 原价
- `sku_code`: SKU 编码
- `stock`: 库存数量
- `weight`: 重量
- `weight_unit`: 重量单位
- `option1_value`, `option2_value`, `option3_value`: 选项值(对应 `option1_name`, `option2_name`, `option3_name`)
- `image_src`: SKU 图片地址(`index: false`,仅用于返回)
### 11. 图片字段
| 字段名 | ES类型 | 说明 | 数据来源 |
|--------|--------|------|----------|
| `image_url` | keyword | 主图URL(`index: false`,仅用于返回) | MySQL: `shoplazza_product_spu.image_url` |
### 12. 向量字段(不返回给前端)
| 字段名 | ES类型 | 维度 | 说明 | 数据来源 |
|--------|--------|------|------|----------|
| `title_embedding` | dense_vector | 1024 | 标题向量(用于语义搜索) | 由 BGE-M3 模型生成 |
| `image_embedding` | nested | - | 图片向量(用于图片搜索) | 由 CN-CLIP 模型生成 |
**注意**: 这些字段仅用于搜索,不会返回给前端。
## 字段用途总结
### 搜索字段(参与相关性计算)
- `title_zh`, `title_en` (boost: 3.0)
- `brief_zh`, `brief_en` (boost: 1.5)
- `description_zh`, `description_en` (boost: 1.0)
- `vendor_zh`, `vendor_en` (boost: 1.5)
- `tags` (boost: 1.0)
- `category_path_zh`, `category_path_en` (boost: 1.5)
- `category_name_zh`, `category_name_en` (boost: 1.5)
- `title_embedding` (向量召回,boost: 0.2)
### 过滤字段(精确匹配)
- `tenant_id` (必需,多租户隔离)
- `category_id`, `category_name`, `category1_name`, `category2_name`, `category3_name`
- `vendor_zh.keyword`, `vendor_en.keyword`
- `specifications` (嵌套查询)
- `min_price`, `max_price` (范围过滤)
### 分面字段(聚合统计)
- `category1_name`, `category2_name`, `category3_name`
- `specifications` (所有规格名称的分面,嵌套聚合,按 name 分组,然后按 value 聚合)
- `specifications.{name}` (指定规格名称的分面,如 `specifications.color`,只返回该 name 的 value 列表)
### 返回字段(前端展示)
除 `title_embedding` 和 `image_embedding` 外,所有字段都会根据 `language` 参数自动选择对应的中英文字段返回。
## 数据映射规则
### 多语言字段映射
后端根据请求的 `language` 参数(`zh` 或 `en`)自动选择:
- `language="zh"`: 优先返回 `*_zh` 字段,如果为空则回退到 `*_en` 字段
- `language="en"`: 优先返回 `*_en` 字段,如果为空则回退到 `*_zh` 字段
映射到前端字段:
- `title_zh/en` → `title`
- `brief_zh/en` → `brief`
- `description_zh/en` → `description`
- `vendor_zh/en` → `vendor`
- `category_path_zh/en` → `category_path`
- `category_name_zh/en` → `category_name`
### 规格数据构建
1. 从 `shoplazza_product_option` 表获取选项名称(`option1_name`, `option2_name`, `option3_name`)
2. 从 `shoplazza_product_sku` 表获取选项值(`option1`, `option2`, `option3`)
3. 将每个 SKU 的选项组合构建为 `specifications` 数组:
```python
for sku in skus:
if sku.option1 and option1_name:
specifications.append({
"sku_id": sku.id,
"name": option1_name, # 如"color"
"value": sku.option1 # 如"white"
})
# 同样处理 option2, option3
```
## 查询架构
### 查询结构
```
filters AND (text_recall OR embedding_recall)
```
- **filters**: 前端传递的过滤条件(永远起作用)
- **text_recall**: 文本相关性召回(同时搜索中英文字段)
- **embedding_recall**: 向量召回(KNN)
- **function_score**: 包装召回部分,支持提权字段(新鲜度、销量等)
### 文本召回字段
默认同时搜索以下字段(中英文都包含):
- `title_zh^3.0`, `title_en^3.0`
- `brief_zh^1.5`, `brief_en^1.5`
- `description_zh^1.0`, `description_en^1.0`
- `vendor_zh^1.5`, `vendor_en^1.5`
- `category_path_zh^1.5`, `category_path_en^1.5`
- `category_name_zh^1.5`, `category_name_en^1.5`
- `tags^1.0`
## 注意事项
1. **索引维度**: 所有数据以 SPU 为单位索引,SKU 信息作为嵌套字段存储
2. **多租户隔离**: 所有查询必须包含 `tenant_id` 过滤条件
3. **多语言支持**: 文本字段支持中英文,后端根据 `language` 参数自动选择
4. **规格分面**: `specifications` 使用嵌套聚合,按 `name` 分组,然后按 `value` 聚合
5. **向量字段**: `title_embedding` 和 `image_embedding` 仅用于搜索,不返回给前端
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构造测试数据用于测试分类 和 三种...
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