我有很多索引文档，例如：
{
"_index":"myindex",
"_type":"somedata",
"_id":"31d3255d-67b4-40e6-b9d4-637383eb72ad",
"_version":1,
"_score":1,
"_source":{
"otherID":"b4c95332-daed-49ae-99fe-c32482696d1c",
"data":[
{
"data":"d2454d41-a74e-43af-b3b0-0febeaf67a99",
"iD":"9362f2eb-9bd7-4924-8b0e-77c27bb0aa56"
},
{
"data":"some text",
"iD":"c554b8ce-c873-4fef-b306-ec65d2f40394"
},
{
"data":"5256983c-ef69-4363-9787-97074297c646",
"iD":"8c90e2be-6042-4450-b0fd-0732900f8f65"
},
{
"data":"other text",
"iD":"8d8f8a61-02d6-4d3e-9912-9ebb5d213c15"
},
{
"data":"3",
"iD":"c880bfdf-eb4b-4c80-9871-fd44e06b2ed2"
}
],
"iD":"31d3255d-67b4-40e6-b9d4-637383eb72ad"
}
}
它的类型映射是这样配置的：
{
"somedata":{
"dynamic_templates":[
{
"defaultIDs":{
"match_pattern":"regex",
"mapping":{
"index":"not_analyzed",
"type":"string"
},
"match":".*(id|ID|iD)"
}
}
],
"properties":{
"otherID":{
"index":"not_analyzed",
"type":"string"
},
"data":{
"properties":{
"data":{
"type":"string"
},
"iD":{
"index":"not_analyzed",
"type":"string"
}
}
},
"iD":{
"index":"not_analyzed",
"type":"string"
}
}
}
}
我希望能够根据它的ID检索数据的字符串连接
例如，如果标识为c554b8ce-c873-4fef-b306-ec65d2f40394，标识为8d8f8a61-02d6-4d3e-9912-9ebb5d213c15，我想检索some text other text。
这些ID在具有不同数据的相同类型的其他文档中重复。
如果这不可能（我怀疑是这种情况），我想至少检索一个包含我所请求数据的部分数组。
那些数组可能会变大（文档数量也会很大），每次命中只需要一两个元素。
如果我的请求都不可能，您会如何建议更改我的映射以满足我的需求？
先谢谢，乔纳森。
答案 0 :(得分：3)
我找到了一种方法，可以在不改变数据结构的情况下完成所需的完全 （实际上我最终改变了我的数据结构，但出于空间和效率的原因）。
您需要做的就是享受ElasticSearch提供的 groovy goodness ：
{
"query" : { "term" : { "otherID" : "b4c95332-daed-49ae-99fe-c32482696d1c" } },
"script_fields" : { "requestedFields" : { "script" : "_source.data.findAll({ it.iD == 'c554b8ce-c873-4fef-b306-ec65d2f40394' || it.iD == '8d8f8a61-02d6-4d3e-9912-9ebb5d213c15'}) data.join(' ') " } }
}
只是展示ElasticSearch的真实性。
答案 1 :(得分：1)
我无法帮助你进行字段连接（也许它可以用脚本编写，但我没有足够的经验。我会假设一个新字段必须是生成等）但如何只检索部分数据。
它至少需要ES 1.5，因为它使用inner_hits，您需要更改映射。
我已将type和include_in_parent添加到您的data类型：
DELETE somedata
PUT somedata
PUT somedata/sometype/_mapping
{
"sometype":{
"dynamic_templates":[
{
"defaultIDs":{
"match_pattern":"regex",
"mapping":{
"index":"not_analyzed",
"type":"string"
},
"match":".*(id|ID|iD)"
}
}
],
"properties":{
"otherID":{
"index":"not_analyzed",
"type":"string"
},
"data":{
"type": "nested",
"include_in_parent": true,
"properties":{
"data":{
"type":"string"
},
"iD":{
"index":"not_analyzed",
"type":"string"
}
}
},
"iD":{
"index":"not_analyzed",
"type":"string"
}
}
}
}
现在索引您的文档：
PUT somedata/sometype/1
{
"otherID":"b4c95332-daed-49ae-99fe-c32482696d1c",
"data":[
{
"data":"d2454d41-a74e-43af-b3b0-0febeaf67a99",
"iD":"9362f2eb-9bd7-4924-8b0e-77c27bb0aa56"
},
{
"data":"some text",
"iD":"c554b8ce-c873-4fef-b306-ec65d2f40394"
},
{
"data":"5256983c-ef69-4363-9787-97074297c646",
"iD":"8c90e2be-6042-4450-b0fd-0732900f8f65"
},
{
"data":"other text",
"iD":"8d8f8a61-02d6-4d3e-9912-9ebb5d213c15"
},
{
"data":"3",
"iD":"c880bfdf-eb4b-4c80-9871-fd44e06b2ed2"
}
],
"iD":"31d3255d-67b4-40e6-b9d4-637383eb72ad"
}
以下是inner_hits
POST somedata/sometype/_search
{
"query": {
"nested": {
"path": "data",
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"term": {
"data.iD": "c554b8ce-c873-4fef-b306-ec65d2f40394"
}
},
{
"term": {
"data.iD": "8d8f8a61-02d6-4d3e-9912-9ebb5d213c15"
}
}
]
}
},
"inner_hits": {}
}
}
}
现在在结果中查看此路径：hits.hits[0].inner_hits.data.hits.hits[0]._source.data;它只包含您要求的两个匹配项：
{
"took": 1,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1,
"max_score": 0.5986179,
"hits": [
{
"_index": "somedata",
"_type": "sometype",
"_id": "1",
"_score": 0.5986179,
"_source": {
"otherID": "b4c95332-daed-49ae-99fe-c32482696d1c",
"data": [
{
"data": "d2454d41-a74e-43af-b3b0-0febeaf67a99",
"iD": "9362f2eb-9bd7-4924-8b0e-77c27bb0aa56"
},
{
"data": "some text",
"iD": "c554b8ce-c873-4fef-b306-ec65d2f40394"
},
{
"data": "5256983c-ef69-4363-9787-97074297c646",
"iD": "8c90e2be-6042-4450-b0fd-0732900f8f65"
},
{
"data": "other text",
"iD": "8d8f8a61-02d6-4d3e-9912-9ebb5d213c15"
},
{
"data": "3",
"iD": "c880bfdf-eb4b-4c80-9871-fd44e06b2ed2"
}
],
"iD": "31d3255d-67b4-40e6-b9d4-637383eb72ad"
},
"inner_hits": {
"data": {
"hits": {
"total": 2,
"max_score": 0.5986179,
"hits": [
{
"_index": "somedata",
"_type": "sometype",
"_id": "1",
"_nested": {
"field": "data",
"offset": 3
},
"_score": 0.5986179,
"_source": {
"data": "other text",
"iD": "8d8f8a61-02d6-4d3e-9912-9ebb5d213c15"
}
},
{
"_index": "somedata",
"_type": "sometype",
"_id": "1",
"_nested": {
"field": "data",
"offset": 1
},
"_score": 0.5986179,
"_source": {
"data": "some text",
"iD": "c554b8ce-c873-4fef-b306-ec65d2f40394"
}
}
]
}
}
}
}
]
}
}
现在，inner_hits相当新，文档还说明了：
警告：此功能属于实验性功能，可能会在以后的版本中完全更改或删除。
因人而异。
需要注意的另一件事： inner_hits按分数排序。在原始文档中，它们位于 订购的数组中，但该信息在实际结果中丢失。如果您需要在inner_hits中使用相同的顺序，我认为您需要添加一个单独的字段进行排序（可能只是数组索引...）并按其排序inner_hits