编辑：

Question

我有这个映射：

  "post": {
    "model": "Post",
    "properties": {
      "id": {
        "type": "integer"
      },
      "title": {
        "type": "string",
        "analyzer": "custom_analyzer",
        "boost": 5
      },
      "description": {
        "type": "string",
        "analyzer": "custom_analyzer",
        "boost": 4
      },
      "condition": {
        "type": "integer",
        "index": "not_analyzed"
      },
      "categories": {
        "type": "string",
        "index": "not_analyzed"
      },
      "seller": {
        "type": "nested",
        "properties": {
          "id": {
            "type": "integer",
            "index": "not_analyzed"
          },
          "username": {
            "type": "string",
            "analyzer": "custom_analyzer",
            "boost": 1
          },
          "firstName": {
            "type": "string",
            "analyzer": "custom_analyzer",
            "boost": 3
          },
          "lastName": {
            "type": "string",
            "analyzer": "custom_analyzer",
            "boost": 2
          }
        }
      },
      "marketPrice": {
        "type": "float",
        "index": "not_analyzed"
      },
      "currentPrice": {
        "type": "float",
        "index": "not_analyzed"
      },
      "discount": {
        "type": "float",
        "index": "not_analyzed"
      },
      "commentsCount": {
        "type": "integer",
        "index": "not_analyzed"
      },
      "likesCount": {
        "type": "integer",
        "index": "not_analyzed"
      },
      "featured": {
        "type": "boolean",
        "index": "not_analyzed"
      },
      "bumped": {
        "type": "boolean",
        "index": "not_analyzed"
      },
      "created": {
        "type": "date",
        "index": "not_analyzed"
      },
      "modified": {
        "type": "date",
        "index": "not_analyzed"
      }
    }
  }

这个查询：

GET /develop/_search?search_type=dfs_query_then_fetch
{
  "query": {
    "filtered" : {
        "query": {
          "bool": {
            "must": [
              { "match": { "title": "post" }}
            ]
          }
        },
        "filter": {
          "bool": { 
            "must": [
              {"term": {
                "featured": 0
              }},
              { 
              "nested": {
                "path": "seller",
                "filter": {
                  "bool": {
                    "must": [
                      { "term": { "seller.firstName": "Test 3" } }
                    ]
                  }
                },
                "_cache" : true
              }}
            ]
          } 
        }
    }
  },
  "sort": [
    {
      "_score":{
        "order": "desc"
      }
    },{
      "created": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ],
  "track_scores": true
}

我等了25个结果，因为我有25个帖子索引。但我得到一个空集。如果我删除嵌套的过滤器所有工作就好了。我希望能够过滤嵌套对象

编辑：

在我的设置中，我有：

    "analyzer": {
      "custom_analyzer": {
        "type": "custom",
        "tokenizer": "nGram",
        "filter": [
          "stopwords",
          "asciifolding",
          "lowercase",
          "snowball",
          "english_stemmer",
          "english_possessive_stemmer",
          "worddelimiter"
        ]
      },
      "custom_search_analyzer": {
        "type": "custom",
        "tokenizer": "standard",
        "filter": [
          "stopwords",
          "asciifolding",
          "lowercase",
          "snowball",
          "english_stemmer",
          "english_possessive_stemmer",
          "worddelimiter"
        ]
      }
    }

我在这里失踪了什么。

由于

Answer 1

简短版本：尝试此操作（更新端点和索引名称后）：

curl -XPOST "http://localhost:9200/my_index/_search?search_type=dfs_query_then_fetch" -d'
{
   "query": {
      "filtered": {
         "query": {
            "bool": {
               "must": [
                  {
                     "match": {
                        "title": "post"
                     }
                  }
               ]
            }
         },
         "filter": {
            "bool": {
               "must": [
                  {
                     "nested": {
                        "path": "seller",
                        "filter": {
                           "bool": {
                              "must": [
                                 {
                                    "terms": {
                                       "seller.firstName": [
                                          "test",
                                          "3"
                                       ],
                                       "execution": "and"
                                    }
                                 }
                              ]
                           }
                        }
                     }
                  }
               ]
            }
         }
      }
   }
}'

它适用于我，设置的简化版本。我会在一段时间内发布一个带有更长解释的编辑。

编辑：长版：

您的查询存在的问题是分析器与查询中的term过滤器结合使用。您的分析器正在将firstName字段的文本分成标记;因此"Test 3"成为令牌"test"和"3"。当您使用{ "term": { "seller.firstName": "Test 3" } }所说的内容时，请查找其中"seller.firstName"的某个令牌为"Test 3"的文档，并且没有任何文档是的（实际上，不能按照分析仪的设置方式给出）。您可以在该字段上使用"index": "not_analyzed"，然后您的查询就可以使用，或者您可以使用我上面显示的terms过滤器。这是我到达那里的方式：

我从您在评论中链接到的索引定义开始，并将其简化为一点，以使其更具可读性并仍然保持基本问题：

curl -XDELETE "http://localhost:9200/my_index"

curl -XPUT "http://localhost:9200/my_index" -d'
{
   "settings": {
      "number_of_shards": 1,
      "number_of_replicas": 0,
      "analysis": {
         "filter": {
            "snowball": { "type": "snowball", "language": "English" },
            "english_stemmer": { "type": "stemmer", "language": "english" },
            "english_possessive_stemmer": { "type": "stemmer", "language": "possessive_english" },
            "stopwords": { "type": "stop",  "stopwords": [ "_english_" ] },
            "worddelimiter": { "type": "word_delimiter" }
         },
         "tokenizer": {
            "nGram": { "type": "nGram", "min_gram": 3, "max_gram": 20 }
         },
         "analyzer": {
            "custom_analyzer": {
               "type": "custom",
               "tokenizer": "nGram",
               "filter": [
                  "stopwords",
                  "asciifolding",
                  "lowercase",
                  "snowball",
                  "english_stemmer",
                  "english_possessive_stemmer",
                  "worddelimiter"
               ]
            },
            "custom_search_analyzer": {
               "type": "custom",
               "tokenizer": "standard",
               "filter": [
                  "stopwords",
                  "asciifolding",
                  "lowercase",
                  "snowball",
                  "english_stemmer",
                  "english_possessive_stemmer",
                  "worddelimiter"
               ]
            }
         }
      }
   },
   "mappings": {
      "posts": {
         "properties": {
            "title": {
               "type": "string",
               "analyzer": "custom_analyzer",
               "boost": 5
            },
            "seller": {
               "type": "nested",
               "properties": {
                  "firstName": {
                     "type": "string",
                     "analyzer": "custom_analyzer",
                     "boost": 3
                  }
               }
            }
         }
      }
   }
}'

然后我添加了一些测试文档：

curl -XPUT "http://localhost:9200/my_index/posts/1" -d'
{"title": "post", "seller": {"firstName":"Test 1"}}'
curl -XPUT "http://localhost:9200/my_index/posts/2" -d'
{"title": "post", "seller": {"firstName":"Test 2"}}'
curl -XPUT "http://localhost:9200/my_index/posts/3" -d'
{"title": "post", "seller": {"firstName":"Test 3"}}'

然后运行查询的简化版本，基本结构仍然完整，但使用terms过滤器而不是term过滤器：

curl -XPOST "http://localhost:9200/my_index/_search?search_type=dfs_query_then_fetch" -d'
{
   "query": {
      "filtered": {
         "query": {
            "bool": {
               "must": [
                  {
                     "match": {
                        "title": "post"
                     }
                  }
               ]
            }
         },
         "filter": {
            "bool": {
               "must": [
                  {
                     "nested": {
                        "path": "seller",
                        "filter": {
                           "bool": {
                              "must": [
                                 {
                                    "terms": {
                                       "seller.firstName": [
                                          "test",
                                          "3"
                                       ],
                                       "execution": "and"
                                    }
                                 }
                              ]
                           }
                        }
                     }
                  }
               ]
            }
         }
      }
   }
}'
...
{
   "took": 5,
   "timed_out": false,
   "_shards": {
      "total": 1,
      "successful": 1,
      "failed": 0
   },
   "hits": {
      "total": 1,
      "max_score": 6.085842,
      "hits": [
         {
            "_index": "my_index",
            "_type": "posts",
            "_id": "3",
            "_score": 6.085842,
            "_source": {
               "title": "post",
               "seller": {
                  "firstName": "Test 3"
               }
            }
         }
      ]
   }
}

似乎回归了你想要的东西。

以下是我使用的代码：

http://sense.qbox.io/gist/041dd929106d27ea606f48ce1f86076c52faec91

elasticsearch嵌套过滤器返回空结果

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1 个答案: