Hierarchical facets avec Elasticsearch

Elasticsearch est devenu un outil incontournable pour l’indexation de documents et la recherche textuelle. Un des rares reproches qui pouvait lui être fait il y a quelques mois était son absence de support des facets hiérarchiques. Il s’agit en effet d’une fonctionnalité très utile et demandée dans les sites e-commerce.

Pour ceux qui ne seraient pas familiers avec le vocabulaire des moteurs de recherche, une « facet » (ou recherche à facette en français) permet de regrouper des données sur des résultats de recherche. Elles sont calculées en temps réel et on les retrouve très souvent sur les catégories d’un site e-commerce. Les facets permettent par exemple de retrouver toutes les catégories associées à des résultats de recherche, avec le nombre d’éléments correspondants.

Les facets hiérarchiques sont basées sur le même système mais avec une notion de hiérarchie (de profondeur) supplémentaire. On voit cette technique sur des sites e-commerce très connus, comme Amazon.fr comme vous pouvez voir sur la capture d’écran suivante :

Jusqu’à la version 1.0 d’Elasticsearch il était impossible de faire ce style de requête tandis que Solr les proposait via ses « Pivot Facets ». En réponse à ce manque et aux limitations des facets, l’équipe d’Elasticsearch a introduit le concept d’agrégations. Outre le fait que le nom est beaucoup plus explicite, les agrégations sont également beaucoup plus flexibles. Leurs 2 atouts majeurs sont de pouvoir être définies en cascade (autrement dit de façon hiérarchique, une agrégation peut avoir une ou plusieurs sous-agrégations), et de pouvoir combiner différents types de filtre / groupe (comme des facets ou des calculs de statistiques).

Nous allons maintenant voir comment utiliser ces agrégations, et notre cas pratique sera un site e-commerce avec des catégories à plusieurs niveaux. Par simplicité l’exemple ci-dessous sera illustré via le service en ligne Play de found.no qui permet de définir son schéma, ses données et ses recherches Elasticsearch sur une instance publique. (La communication avec Elasticsearch se fait normalement en JSON, là où found.no a choisi un format Yaml un peu plus lisible.)

Supposons que nous ayons 3 produits, rangés dans 3 niveaux de catégories :

Source : https://www.found.no/play/gist/c6fc7c11b8a4b5967008#documents

Le schéma Elasticsearch associé est le suivant :

Source : https://www.found.no/play/gist/c6fc7c11b8a4b5967008#mappings

On choisi de ne pas analyser les catégories pour qu’elles soient indexées strictement comme spécifié. Elles ne seront donc pas optimisées pour être retrouvées via un moteur de recherche mais le seront pour nos agrégations.

Nous avons vu que les agrégations peuvent être définies en cascade, nous allons donc définir une agrégation sur le terme de la catégorie de 1er niveau et ainsi de suite jusqu’au niveau 3 :

Source : https://www.found.no/play/gist/c6fc7c11b8a4b5967008#search

Avec cette recherche, Elasticsearch va être capable de nous agréger les résultats des 3 produits sur les 3 niveaux de catégories :

Avec ces données, nous allons facilement pouvoir afficher une liste de ce type :

- Books (3)
    - Computers & Technology (2)
        - Network Programming (1)
        - Online Searching (1)
    - Arts & Photography (1)
        - Photography & Video (1)

Pour aller plus loin avec les agrégations d’Elasticsearch je vous recommande les 2 lectures suivantes :

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