如何在elasticsearch中避免嵌套类型的跨对象搜索行为

一尘不染

如何在elasticsearch中避免嵌套类型的跨对象搜索行为

elasticsearch

我正在尝试确定在elasticsearch中索引文档的最佳方法。我有一个文档Doc，其中包含一些字段：

Doc
  created_at
  updated_at
  field_a
  field_b

但是Doc还将具有一些特定于单个用户的字段。例如，用户1的field_x的值为’A’，用户2的field_x的值为’B’。对于每个文档，用户数量非常有限（通常为2，最多10个用户）。当用户搜索field_x时，他们必须搜索属于他们的值。我一直在探索ES中的嵌套类型。

Doc
  created_at
  updated_at
  field_x: [{
    user: 1
    field_x: A
  },{
    user: 2
    field_x: B
  }]

当用户1在field_x上搜索值“ A”时，此文档应会命中。但是，当用户1按值“ B”搜索时，则不应这样做。

但是，根据文档：

为文档中多次出现的内部对象建立索引时的问题之一是，将发生“跨对象”搜索匹配

有没有一种方法可以避免嵌套类型的这种行为，还是应该探索其他类型？

有关此类查询性能的其他信息将非常有价值。仅阅读文档，它就表明嵌套查询在性能上与常规查询没有太大差异。如果有人有真正的经验，我很想听听。

阅读 317

2020-06-22

共1个答案

一尘不染

嵌套类型是您要寻找的，而不必太担心性能。

在为文档建立索引之前，您需要为文档设置映射：

curl -XDELETE localhost:9200/index
curl -XPUT localhost:9200/index
curl -XPUT localhost:9200/index/type/_mapping -d '{
    "type": {
        "properties": {
            "field_x": {
                "type": "nested",
                "include_in_parent": false,
                "include_in_root": false,
                "properties": {
                    "user": {
                        "type": "string"
                    },
                    "field_x": {
                        "type": "string",
                        "index" : "not_analyzed" // NOTE*
                    }
                }
            }
        }
    }
}'

注意：如果您的字段仅包含“ A”和“ B”之类的单数字母，则您不想分析该字段，否则elasticsearch会删除这些单数字母“ words”。如果这只是您的示例，并且您在实际的文档中正在搜索适当的单词，请删除此行，并让elasticsearch分析该字段。

然后，索引您的文档：

curl -XPUT http://localhost:9200/index/type/1 -d '
{ 
    "field_a": "foo",
    "field_b": "bar",
    "field_x" : [{
        "user" : "1",
        "field_x" : "A"
    },
    {
        "user" : "2",
        "field_x" : "B"
    }]
}'

并运行查询：

curl -XGET localhost:9200/index/type/_search -d '{ 
    "query": {
        "nested" : {
            "path" : "field_x",
            "score_mode" : "avg",
            "query" : {
                "bool" : {
                    "must" : [
                        {
                            "term": {
                                "field_x.user": "1"
                            }
                        },
                        {
                            "term": {
                                "field_x.field_x": "A"
                            }
                        }
                    ]
                }
            }
        }
    }
}';

这将导致

{"took":13,"timed_out":false,"_shards":{"total":5,"successful":5,"failed":0},"hits":{"total":1,"max_score":1.987628,"hits":[{"_index":"index","_type":"type","_id":"1","_score":1.987628, "_source" : 
{ 
    "field_a": "foo",
    "field_b": "bar",
    "field_x" : [{
        "user" : "1",
        "field_x" : "A"
    },
    {
        "user" : "2",
        "field_x" : "B"
    }]
}}]}}

但是，查询

curl -XGET localhost:9200/index/type/_search -d '{ 
    "query": {
        "nested" : {
            "path" : "field_x",
            "score_mode" : "avg",
            "query" : {
                "bool" : {
                    "must" : [
                        {
                            "term": {
                                "field_x.user": "1"
                            }
                        },
                        {
                            "term": {
                                "field_x.field_x": "B"
                            }
                        }
                    ]
                }
            }
        }
    }
}';

不会返回任何结果

{"took":6,"timed_out":false,"_shards":{"total":5,"successful":5,"failed":0},"hits":{"total":0,"max_score":null,"hits":[]}}

2020-06-22