Question

如何在给定以下场景的情况下查询索引。

文档具有以下属性：

body: # text
shares: # array of share(s)
    share:
        orgid: # text
        role: # text

以下是一些示例文档：

docs = [
    {'body':'hello', 'shares':[{'orgid':'abc.de.1', 'role':'11'}, 
                                       {'orgid':'abc', 'role':'1'}]},
    {'body':'world', 'shares':[{'orgid':'abc.de', 'role':'111'}]},
    {'body':'today', 'shares':[{'orgid':'abc', 'role':'111'}]}
]

使用ElasticSearch语法，我想进行以下查询：

Give me all docs where prefix of 'shares.orgid' = 'abc' and prefix of shares.role = '11'
    Should return: all of them
Give me all docs where prefix of 'shares.orgid' = 'abc.de' and prefix of shares.role = '111'
    Should return: world
Give me all docs where prefix of 'shares.orgid' = 'abc.de.1' and prefix of shares.role = '11'
    Should return: nothing
Give me all docs where prefix of 'shares.orgid' = 'abc' and prefix of shares.role = '111'
    Should return: world, today

在我研究这个问题时，我发现了以下感兴趣的info：

特别是：的 ElasticSearch

ElasticSearch允许您使用两种类型的查询 - has_children和 top_children查询操作子文档。第一个查询接受在ElasticSearch Query DSL中表达的查询以及子类型，它会导致所有具有子项的父文档匹配给定的查询。第二种类型的查询是针对a运行的设置子文档的数量，然后将它们聚合到一起父文件。我们也可以选择分数计算第二种查询类型。

也感兴趣：http://www.elasticsearch.org/guide/reference/query-dsl/has-child-query.html

更多重新编制索引：http://www.elasticsearch.org/guide/reference/api/index_.html 父母与父母儿童

可以通过在建立索引时指定子文档来为其编制索引。例如：

$ curl -XPUT localhost:9200/blogs/blog_tag/1122?parent=1111 -d '{
    "tag" : "something"
}'

索引子文档时，除非使用路由参数显式指定路由值，否则路由值将自动设置为与其父级相同。

编辑：

我越来越近了。这是一个使用我正在尝试的包装器的测试，它演示了一种方法。我将编写一个测试来演示问题/问题的解决方案。 https://github.com/aparo/pyes/blob/master/tests/test_nested.py。我运行了测试并调整它以使用PrefixQuery，它可以工作。

每个评论者javanna，儿童查询不是要去的方向。以下是使用pyes的示例摘录：

from pyes.filters import TermFilter, NestedFilter
from pyes.query import FilteredQuery, MatchAllQuery, BoolQuery, TermQuery, PrefixQuery



# from their unit test setup
self.conn.index({"field1": "value1",
                 "nested1": [{"n_field1": "n_value1_1",
                              "n_field2": "n_value2_1"},
                         {"n_field1": "n_value1_2",
                          "n_field2": "n_value2_2"}]},
    self.index_name, self.document_type, 1)
self.conn.index({"field1": "value1",
                 "nested1": [{"n_field1": "n_value1_1",
                              "n_field2": "n_value2_2"},
                         {"n_field1": "n_value1_2",
                          "n_field2": "n_value2_1"}]},
    self.index_name, self.document_type, 2)

self.conn.index({"field1": "value1",
                 "nested1": [{"n_field1": "ni",
                              "n_field2": "11"},
                         {"n_field1": "n_value1_2",
                          "n_field2": "n_value2_1"}]},
    self.index_name, self.document_type, 3)

self.conn.index({"field1": "value1",
                 "nested1": [{"n_field1": "ni.kirmse.104",
                              "n_field2": "111"},
                         {"n_field1": "n_value1_2",
                          "n_field2": "n_value2_1"}]},
    self.index_name, self.document_type, 4)

self.conn.refresh(self.index_name)


# just hacked their test to quickly see if I could do a prefix query on beginning of nested array/list values.

q = FilteredQuery(MatchAllQuery(),
    NestedFilter('nested1',
        BoolQuery(must=[PrefixQuery('nested1.n_field1', 'ni'),
                        PrefixQuery('nested1.n_field2', '111')])))
resultset = self.conn.search(query=q, indices=self.index_name, doc_types=[self.document_type])

Answer 1

好的，我找到了一种方法，使用pyes，一个python elasticsearch包装器。

我在这里抓住了他们的一个测试：https://github.com/aparo/pyes/blob/master/tests/test_nested.py

为了回答这个问题，我修改了测试以证明如何实现目标。

class NestedSearchTestCase(ESTestCase):
    def setUp(self):
        super(NestedSearchTestCase, self).setUp()

        mapping = {
            'shares': {
                'type': 'nested'
            }
        }
        self.conn.create_index(self.index_name)
        self.conn.put_mapping(self.document_type, {'properties': mapping}, self.index_name)
        self.conn.index({"body": "hello",
                         "shares": [{"orgid": "abc.de.1",
                                      "role": "11"},
                                    {"orgid": "abc",
                                      "role": "1"}]},
                        self.index_name, self.document_type, 1)

        self.conn.index({"body": "world",
                         "shares": [{"orgid": "abc.de",
                                      "role": "111"}]},
                        self.index_name, self.document_type, 2)

        self.conn.index({"body": "today",
                         "shares": [{"orgid": "abc",
                                      "role": "111"}]},
                        self.index_name, self.document_type, 3)

        self.conn.refresh(self.index_name)

    def test_nested_filter(self):
        q = FilteredQuery(MatchAllQuery(),
            NestedFilter('shares',
                BoolQuery(must=[PrefixQuery('shares.orgid', 'abc'),
                                PrefixQuery('shares.role', '11')])))
        resultset = self.conn.search(query=q, indices=self.index_name, doc_types=[self.document_type])
        self.assertEquals(resultset.total, 3)
        # prints: hello, world, today
        print ', '.join([r['body'] for r in resultset])


        q = FilteredQuery(MatchAllQuery(),
            NestedFilter('shares',
                BoolQuery(must=[PrefixQuery('shares.orgid', 'abc.de'),
                                PrefixQuery('shares.role', '111')])))
        resultset = self.conn.search(query=q, indices=self.index_name, doc_types=[self.document_type])
        self.assertEquals(resultset.total, 1)
        # prints: world
        print ', '.join([r['body'] for r in resultset])


        q = FilteredQuery(MatchAllQuery(),
            NestedFilter('shares',
                BoolQuery(must=[PrefixQuery('shares.orgid', 'abc.de.1'),
                                PrefixQuery('shares.role', '11')])))
        resultset = self.conn.search(query=q, indices=self.index_name, doc_types=[self.document_type])
        self.assertEquals(resultset.total, 0)
        # prints: nothing
        print ', '.join([r['body'] for r in resultset])


        q = FilteredQuery(MatchAllQuery(),
            NestedFilter('shares',
                BoolQuery(must=[PrefixQuery('shares.orgid', 'abc'),
                                PrefixQuery('shares.role', '111')])))
        resultset = self.conn.search(query=q, indices=self.index_name, doc_types=[self.document_type])
        self.assertEquals(resultset.total, 2)
        # prints: world, today
        print ', '.join([r['body'] for r in resultset])

如何使用ElasticSearch和/或Apache Solr表达异常查询？

1 个答案: