OpenSearch:Open Search を使用した E コマース検索プロトタイプの構築

データソースへの接続

データベース接続の詳細を入力します。

[データベースに接続] ダイアログボックスで、[RDSインスタンスID]、[データベース名]、[ユーザー名]、[パスワード] を入力し、[接続] をクリックします。

データソースの選択

インポートするテーブルを選択します。

[データソースの選択] ダイアログボックスで、[RDS] タブをクリックします。 [データベースの選択] を opensearch に設定します (接続インスタンスは rm-bp1pgu04tn0ia280e です)。 [テーブルの選択] セクションで、product_1 と price_detail_1 を選択済みリストに追加し、[OK] をクリックします。

テーブルスキーマの設定

この例では、2 つのテーブルを使用します。

• プライマリテーブル：商品テーブル (商品カタログ)

• セカンダリテーブル：商品価格テーブル

商品価格テーブルの主キー ID は、商品テーブルの外部キー ID に関連付けられています。

アプリケーションスキーマを定義すると、プライマリーテーブル product_1 には以下の 15 個のフィールドが含まれています。

• category_name （カテゴリ名, TEXT）

• image_url (リテラル配列)

• description (製品の説明, テキスト)

• brand_name (ブランド名、テキスト)

• thumbnail_url (リテラル配列)

• title (製品タイトル, TEXT)

• is_onsale (整数)

• url (リテラル)

• brand_id (リテラル)

• series_id （リテラル）

• sold_num (販売数、INT)

• category_id (整数)

• onsale_time (販売開始時間、INT)

• price (DOUBLE)

• series_name (テキスト)

各フィールドに対して、主キー、フィールドタグ、フィールドの型、およびセカンダリテーブルへの結合を設定できます。

セカンダリテーブル price_detail_1 (データソース opensearch:price_detail_1) は、以下の 4 つのフィールドを定義します。

• discount_price、DOUBLE 型

• pid、INT 型、主キーとして設定

• sale_price、型 DOUBLE

• act_price、DOUBLE 型

インデックススキーマの定義

商品テーブルと商品価格テーブルのすべての検索可能なフィールドを、「default」という名前のインデックスリストに追加します。これにより、query=default:"keyword" のようなクエリが可能になります。

業界を [E コマース] に、テンプレートを [一般] に設定します。インデックスフィールドリストには、以下のインデックス設定が含まれます。

• default (デフォルトインデックス)：category_name、description、brand_name、title、create_by、および update_by のフィールドが含まれます。 アナライザー：インダストリー - E コマース汎用アナライザー

• category_name (カテゴリ名インデックス): アナライザー: 業界 - E コマース汎用アナライザー

• category_id：アナライザー：キーワード

• series_name: アナライザー: 中国語 - 汎用アナライザー

• brand_name: アナライザー: 中国語汎用アナライザー

• id：アナライザー：キーワード

• title (タイトルインデックス): アナライザー: 業界 - E コマース汎用アナライザー

• seller_id: アナライザー：キーワード

• brand_id: アナライザー: キーワード

• series_id：アナライザー：キーワード

データ同期の有効化

データソースの更新が自動的に Open Search にプッシュされるように、自動データ同期を設定します。

データソース設定ページでは、product_1 テーブルと price_detail_1 テーブルはどちらも同じ ApsaraDB RDS インスタンスに関連付けられており、[自動データ同期] スイッチがオンになっています。

アプリケーションの完成

[完了] をクリックします。[アプリケーション詳細] ページに、アプリケーションステータスが初期化中と表示されます。

例：スペル修正の設定

以下の手順は、スペル修正ルールの設定方法を示しています。

粗次ソート式の作成

1. Open Search コンソールで、[検索アルゴリズムセンター] > [ソート設定] を選択して [ポリシー管理] ページを開きます。

2. [作成] をクリックして粗ソート式を追加します。テキストスコアや鮮度スコアなどの代表的なフィールドを選択します。粗ソートは検索パフォーマンスに大きな影響を与えるため、フィールドは慎重に選択してください。

   基本情報ステップで、[対象アプリケーション] とその環境を選択し、[ポリシー名] を入力します。名前は 1～30 文字で、英字で始まり、大文字、小文字、数字、アンダースコア (_) を含めることができます。[タイプ] を [式] に設定し、[次へ] をクリックします。

   並べ替え設定手順では、[Scoring Feature] を static_bm250 に、[Weight] を 1 に設定し、[Finish] をクリックします。

精次ソート式の作成

テキスト関連度スコアリング用の精次ソート式を追加します。

[ポリシーの作成] ウィザードの基本情報ページで、[ポリシー名] を入力し、[適用範囲] を [精次ソート] に、[タイプ] を [式] に設定し、[次へ] をクリックしてソート設定ステップに進みます。

ソート式エディタに text_relevance(title) を入力し、[完了] をクリックします。

ソート結果の比較

[検索テスト] ページで、標準クエリの結果と、ソート式を適用したクエリの結果を比較します。

test_han_indexes インデックスを選択し、アプリケーションタイプを[オンラインアプリケーション]に設定します。query=title:'裙子' を入力し、config 句を start:0 に設定します。ページには 2 つのファインソートポリシーの結果が並べて表示され、ファインソート設定の効果を確認できます。

ドロップダウンサジェスト

ドロップダウンサジェストは、ユーザーが入力する際にクエリをより速く見つけるのに役立ち、E コマース検索での入力作業を削減します。設定手順については、「ドロップダウンサジェスト」をご参照ください。

カテゴリ予測

カテゴリ予測は、検索クエリが対象とする可能性が最も高い商品カテゴリを識別します。設定手順については、「カテゴリ予測」をご参照ください。

Distinct 句

単一のベンダーの複数の商品が高スコアの場合、結果ページが独占される可能性があります。distinct 句は多様性を確保し、結果に複数のベンダーの商品が含まれるようにします。詳細については、「Distinct 句」をご参照ください。

Filter 句

filter 句を使用すると、ユーザーは価格などの属性範囲で結果を絞り込むことができます。詳細については、「Filter 句」をご参照ください。

以下の Java コードは、価格範囲でフィルタリングする方法を示しています。

if(!lowPrice.equals("")){
  queryElement.addFilter("price>=" + lowPrice);
}
if(!highPrice.equals("")){
  queryElement.addFilter("price<=" + highPrice);
}