如果我有一个索引到Elasticsearch的JSON文档，如下所示：
"_source": {
"pid_no": 19321,
"aggregator_id": null,
"inet_family": "ipv4-unicast",
"origin_code": "igp",
"extended_community": null,
"atomic_aggregate": null,
"adv_type": "announce",
"local_preference": 250,
"med_metric": 0,
"time_stamp": 1447534931,
"net_mask": "23",
"prefix4_": {
"last": 222,
"first": 111
},
"counter_no": 69668,
"confederation_path": "",
"as_set": null,
我试过成功过滤了doc的所有键， 但是，除了嵌套的那些。
查询如下：
GET /SNIP!/SNIP!/_search?routing=SNIP!
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"query": {
"match_all": {}
}
},
"filter": {
"bool": {
"filter": [
{
"range": {
"local_preference": {
"gt": 150,
"lte": 250
}
}
},
>>> if i remove the filter below, matches the document.
>>> when i apply the filter, i get 0 hits
{
"and": [
{
"range": {
"prefix4_.first": {
"lte": 200
}
}
},
{
"range": {
"prefix4_.last": {
"gte": 200
}
}
}
]
}
]
}
}
}
}
}
不言而喻，映射是使用相应字段中的整数完成的（prefix4_.first，prefix4_.last）
你能告诉我为什么过滤不起作用吗？
编辑：映射看起来像这样
{
"mappings": {
"_default_": {
"_all": { "enabled": False },
"dynamic": True,
"_routing": { "required": True },
"properties": {
"pid_no": { "type": "string", "index": "not_analyzed", "store": "no" },
"counter_no": { "type": "long", "store": "no" },
"time_stamp": { "type": "date", "format": "epoch_second", "store": "no" },
"host_name": { "type": "string", "index": "not_analyzed", "store": "no" },
"local_ip": { "type": "ip", "store": "no" },
"peer_ip": { "type": "ip", "store": "no" },
"local_asn": { "type": "string", "index": "not_analyzed", "store": "no" },
"peer_asn": { "type": "string", "index": "not_analyzed", "store": "no" },
"inet_family": { "type": "string", "index": "not_analyzed", "store": "no" },
"next_hop": { "type": "ip", "store": "no" },
"net_block": { "type": "string", "index": "analyzed", "store": "no" },
"as_path": { "type": "string", "index": "analyzed", "store": "no" },
"cluster_list": { "type": "string", "index": "not_analyzed", "store": "no" },
"confederation_path": { "type": "string", "index": "not_analyzed", "store": "no" },
"local_preference": { "type": "integer", "store": "no" },
"originator_ip": { "type": "ip", "store": "no" },
"origin_code": { "type": "string", "index": "not_analyzed", "store": "no" },
"community_note": { "type": "string", "index": "analyzed", "store": "no" },
"med_metric": { "type": "long", "store": "no" },
"atomic_aggregate": { "type": "boolean", "store": "no" },
"aggregator_id": { "type": "string", "index": "analyzed", "store": "no" },
"as_set": { "type": "string", "index": "analyzed", "store": "no" },
"extended_community": { "type": "string", "index": "not_analyzed", "store": "no" },
"adv_type": { "type": "string", "index": "not_analyzed", "store": "no" },
"prefix_": { "type": "string", "index": "not_analyzed", "store": "no" },
"net_mask": { "type": "integer", "store": "no" },
"prefix4_": {
"type": "nested",
"properties": {
"first": { "type": "integer", "store": "no" },
"last": { "type": "integer", "store": "no" }
}
},
"prefix6_": {
"type": "nested",
"properties": {
"lofirst": { "type": "long", "store": "no" },
"lolast": { "type": "long", "store": "no" },
"hifirst": { "type": "long", "store": "no" },
"hilast": { "type": "long", "store": "no" }
}
}
}
}
},
"settings" : {
"number_of_shards": 1,
"number_of_replicas": 0,
"index": {
"store.throttle.type": "none",
"memory.index_buffer_size": "20%",
"refresh_interval": "1m",
"merge.async": True,
"merge.scheduler.type": "concurrent",
"merge.policy.type": "log_byte_size",
"merge.policy.merge_factor": 15,
"cache.query.enable": True,
"cache.filter.type": "node",
"fielddata.cache.type": "node",
"cache.field.type": "soft"
}
}
}
答案 0 :(得分：1)
Elasticsearch提供了多种映射嵌套文档的方法。您正在使用nested将嵌套文档编入索引作为单独的文档，因此查询它们需要使用nested query。
如您所示，对嵌套JSON编制索引的最简单方法是使用object类型映射。这将允许您以您期望的方式查询字段，但是Elasticsearch会对您可能无法接受的层次结构进行展平。
答案 1 :(得分：0)
使用嵌套过滤器在嵌套字段上过滤文档。 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/1.4/query-dsl-nested-filter.html
{
"query": {
"filtered": {
"filter": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"peer_ip": "pqr",
"_cache": true
}
},
{
"nested": {
"filter": {
"bool": {
"must": [
{
"terms": {
"first": [
"xyz"
],
"_cache": true
}
}
]
}
},
"path": "prefix4_",
"inner_hits": {}
}
},
{
"terms": {
"pid_no": [
"yyu"
],
"_cache": true
}
}
]
}
}
}
}
}