再検索集計は、各グループの上位5つを返します

最初：
使用しない機能を必ず無効にしてください（ NOOFFSETS 、 NOHL 、 NOFREQS 、 STOPWORDS 0 ）
SORTABLEを使用する NUMERICの場合 スコア。
 
 テストに使用したスキーマは次のとおりです。
 FT.CREATE product_tags NOOFFSETS NOHL NOFREQS STOPWORDS 0
    SCHEMA product_name TEXT tags TAG score NUMERIC SORTABLE
 
   FT.AGGREGATEについて考えたい パイプラインとして。 
 
 最初のステップは、製品を@scoreで並べ替えることです。これにより、後でパイプラインで REDUCE TOLIST 1 @product_nameを実行します。 、リストは並べ替えられて表示されます：
 SORTBY 2 @score DESC
 
 すでにLOADを実行していると思います /適用  TAGとしてタグを処理します それ以外の場合、フィールドは、製品ごとに、完全なコンマ区切りの文字列タグリストによってグループ化されます。タグフィールドの問題でGROUPBYを許可するを参照してください。したがって、次のステップはパイプラインです：
 LOAD 1 @tags 
APPLY split(@tags) as TAG 
 
 次に、@ TAGでグループ化し、2つの削減を適用します。私たちの製品リストはソートされて出てきます。
 GROUPBY 1 @TAG
    REDUCE SUM 1 @score AS total_score
    REDUCE TOLIST 1 @product_name AS products
 
 最後に、 @total_scoreで並べ替えます ：
 SORTBY 2 @total_score DESC
 
 コマンドの最終ビューは次のとおりです。
 FT.AGGREGATE product_tags *
    SORTBY 2 @score DESC 
    LOAD 1 @tags 
    APPLY split(@tags) as TAG
    GROUPBY 1 @TAG
        REDUCE SUM 1 @score AS total_score 
        REDUCE TOLIST 1 @product_name AS products
    SORTBY 2 @total_score DESC
 
 ここに結果を説明するためのコマンドの完全なリストがあります。  productXXを使用しました スコアXX 製品の分類を視覚的に簡単に確認できます。
 > FT.CREATE product_tags NOOFFSETS NOHL NOFREQS STOPWORDS 0 SCHEMA product_name TEXT tags TAG score NUMERIC SORTABLE
OK
> FT.ADD product_tags pt:product10 1 FIELDS product_name product10 tags tag2,tag3,tag4 score 10
OK
> FT.ADD product_tags pt:product1 1 FIELDS product_name product1  tags tag1,tag2,tag3 score 1
OK
> FT.ADD product_tags pt:product100 1 FIELDS product_name product100 tags tag2,tag3 score 100
OK
> FT.ADD product_tags pt:product5 1 FIELDS product_name product5 tags tag1,tag4 score 5
OK
> FT.SEARCH product_tags *
1) (integer) 4
2) "pt:product5"
3) 1) "product_name"
   2) "product5"
   3) "tags"
   4) "tag1,tag4"
   5) "score"
   6) "5"
4) "pt:product100"
5) 1) "product_name"
   2) "product100"
   3) "tags"
   4) "tag2,tag3"
   5) "score"
   6) "100"
6) "pt:product1"
7) 1) "product_name"
   2) "product1"
   3) "tags"
   4) "tag1,tag2,tag3"
   5) "score"
   6) "1"
8) "pt:product10"
9) 1) "product_name"
   2) "product10"
   3) "tags"
   4) "tag2,tag3,tag4"
   5) "score"
   6) "10"
> FT.AGGREGATE product_tags * SORTBY 2 @score DESC LOAD 1 @tags APPLY split(@tags) as TAG GROUPBY 1 @TAG REDUCE SUM 1 @score AS total_score REDUCE TOLIST 1 @product_name AS products SORTBY 2 @total_score DESC
1) (integer) 4
2) 1) "TAG"
   2) "tag2"
   3) "total_score"
   4) "111"
   5) "products"
   6) 1) "product100"
      2) "product10"
      3) "product1"
3) 1) "TAG"
   2) "tag3"
   3) "total_score"
   4) "111"
   5) "products"
   6) 1) "product100"
      2) "product10"
      3) "product1"
4) 1) "TAG"
   2) "tag4"
   3) "total_score"
   4) "15"
   5) "products"
   6) 1) "product10"
      2) "product5"
5) 1) "TAG"
   2) "tag1"
   3) "total_score"
   4) "6"
   5) "products"
   6) 1) "product5"
      2) "product1"
 
 上位5つだけでなく、並べ替えられた製品の完全なリストを取得しています。複雑さに関しては、違いはありません。価格を支払いました。影響は、バッファリング、ネットワークペイロード、およびクライアントにあります。
 
 Luaスクリプトを使用して上位5つに制限できます：
 eval "local arr = redis.call('FT.AGGREGATE', KEYS[1], '*', 'SORTBY', '2', '@score', 'DESC', 'LOAD', '1', '@tags', 'APPLY', 'split(@tags)', 'as', 'TAG', 'GROUPBY', '1', '@TAG', 'REDUCE', 'SUM', '1', '@score', 'AS', 'total_score', 'REDUCE', 'TOLIST', '1', '@product_name', 'AS', 'products', 'SORTBY', '2', '@total_score', 'DESC') \n for i=2,(arr[1]+1) do \n arr[i][6] = {unpack(arr[i][6], 1, ARGV[1])} \n end \n return arr" 1 product_tags 5
 
 上記のLuaスクリプトのわかりやすいビュー：
 local arr = redis.call('FT.AGGREGATE', KEYS[1], ..., 'DESC')
for i=2,(arr[1]+1) do 
    arr[i][6] = {unpack(arr[i][6], 1, ARGV[1])}
end
return arr
 
 1つのキー（インデックス）と1つの引数（上位の製品の制限、あなたの場合は5）を渡します： 1 product_tags 3  。
 
 これにより、影響をバッファリングのみに限定し、ネットワークペイロードとクライアントの負荷を節約しました。