He calculado cómo calcular las facetas dinámicas sensibles para los rangos de precios de los productos. La solución implica un preprocesamiento de documentos y un procesamiento posterior de los resultados de la consulta, pero solo requiere una consulta a Solr, e incluso debería funcionar en la versión anterior de Solr como 1.4.
Round Up precios antes de su presentación
En primer lugar, antes de presentar el documento, ronda hasta el el precio más cercana a la "buena faceta límite redonda" y almacenarlo en un campo "rounded_price". A los usuarios les gustan sus facetas para que parezcan "250-500", no "247-483", y el redondeo también significa que recuperas cientos de facetas de precio, no millones de ellas.Con un poco de esfuerzo el siguiente código se puede generalizar para redondear muy bien en cualquier escala de precios:
public static decimal RoundPrice(decimal price)
{
if (price < 25)
return Math.Ceiling(price);
else if (price < 100)
return Math.Ceiling(price/5) * 5;
else if (price < 250)
return Math.Ceiling(price/10) * 10;
else if (price < 1000)
return Math.Ceiling(price/25) * 25;
else if (price < 2500)
return Math.Ceiling(price/100) * 100;
else if (price < 10000)
return Math.Ceiling(price/250) * 250;
else if (price < 25000)
return Math.Ceiling(price/1000) * 1000;
else if (price < 100000)
return Math.Ceiling(price/2500) * 2500;
else
return Math.Ceiling(price/5000) * 5000;
}
precios permisibles van 1,2,3, ..., 24,25,30,35, ..., 95100110 , ..., 240,250,275,300,325, ..., 975,1000 y así sucesivamente.
conseguir todas las facetas de los precios redondeados
En segundo lugar, el momento de presentar la consulta, solicitar todas las facetas sobre los precios redondeados ordenados por precio: facet.field=rounded_price. Gracias al redondeo, obtendrás como máximo unos cientos de facetas.
Combinar facetas adyacentes en las facetas más grandes
En tercer lugar, después de tener los resultados, el usuario quiere ver sólo de 3 a 7 facetas, no cientos de facetas. Por lo tanto, combine las facetas adyacentes en algunas facetas grandes (llamadas "segmentos") tratando de obtener una cantidad aproximadamente igual de documentos en cada segmento. El siguiente código bastante más complicado hace esto, devolviendo tuplas de (inicio, fin, recuento) adecuadas para realizar consultas de rango. Los recuentos devueltos serán precios proporcionados correctas se han redondeado hasta al límite más cercano:
public static List<Tuple<string, string, int>> CombinePriceFacets(int nSegments, ICollection<KeyValuePair<string, int>> prices)
{
var ranges = new List<Tuple<string, string, int>>();
int productCount = prices.Sum(p => p.Value);
int productsRemaining = productCount;
if (nSegments < 2)
return ranges;
int segmentSize = productCount/nSegments;
string start = "*";
string end = "0";
int count = 0;
int totalCount = 0;
int segmentIdx = 1;
foreach (KeyValuePair<string, int> price in prices)
{
end = price.Key;
count += price.Value;
totalCount += price.Value;
productsRemaining -= price.Value;
if (totalCount >= segmentSize * segmentIdx)
{
ranges.Add(new Tuple<string, string, int>(start, end, count));
start = end;
count = 0;
segmentIdx += 1;
}
if (segmentIdx == nSegments)
{
ranges.Add(new Tuple<string, string, int>(start, "*", count + productsRemaining));
break;
}
}
return ranges;
}
Filtrar los resultados por faceta
En cuarto lugar, supongamos seleccionado ("250", "500", 38) era uno de los segmentos resultantes. Si el usuario selecciona "$ 250 a $ 500" como un filtro, simplemente hacer una consulta de filtro fq=price:[250 TO 500]
podría ser de seis años tarde a la fiesta, pero los enlaces no funcionan. – Bucket
@DesertIvy Por supuesto, búsquelos en archive.org o en otro lugar y edite la respuesta. –
Wow, ni siquiera sabía que existía. ¡Gran herramienta! – Bucket