我无法将结果集限制为同时满足以下两个选项的范围kol_tags.scored.name和kol_tags.scored.score范围的文档or。
kol_tags.scored.name
kol_tags.scored.score
or
我想匹配具有kol_tags.scored.name“ Core Grower”且kol_tags.scored.score介于1到100之间的文档，除非它们也具有kol_tags.scored.name“ Connectivity” kol_tags.scored.score（ 不在 35到65之间）。
给定以下映射（为简洁起见，省略了非嵌套字段）：
GET /production_users/user/_mapping { "user": { "_all": { "enabled": false }, "properties": { "kol_tags": { "type": "nested", "properties": { "scored": { "type": "nested", "properties": { "name": { "type": "string", "index": "not_analyzed", "omit_norms": true, "index_options": "docs" }, "score": { "type": "integer" } } } } } } } }
我正在执行以下查询：
{ "filter": { "nested": { "path": "kol_tags.scored", "filter": { "or": [ { "and": [ { "terms": { "kol_tags.scored.name": [ "Core Grower" ] } }, { "range": { "kol_tags.scored.score": { "gte": 1, "lte": 100 } } } ] }, { "and": [ { "terms": { "kol_tags.scored.name": [ "Connectivity" ] } }, { "range": { "kol_tags.scored.score": { "gte": 35, "lte": 65 } } } ] } ] } } } }
通过上面的查询，我得到了与kol_tags.scored.name“ Core Grower” 匹配且kol_tags.scored.score在1到100之间且还具有“ Connectivity”且在任意范围内的 ALSO的 文档。kol_tags.scored.name``kol_tags.scored.score
kol_tags.scored.name``kol_tags.scored.score
我需要的是符合条件的文件：
您的描述含糊不清，但我尝试制作一个可运行的示例，该示例应在此处运行：https : //www.found.no/play/gist/8940202（也嵌入在下面）
这是我做的几件事：
将过滤器放入filtered-query中。仅当您要过滤匹配时才使用顶层filter（post_filter在Elasticsearch 1.0中重命名），而不要过滤方面。
filtered
filter
post_filter
使用bool代替and和or，因为过滤器是可缓存的。此处更多信息：http : //www.elasticsearch.org/blog/all-about-elasticsearch-filter-bitsets/
bool
and
而最重要的，把nested 里面 的bool，所以逻辑得到正确的WRT。嵌套文档与父文档应该匹配什么。
nested
must_not为您的最后一点添加了一个帐户。不知道您是否可以拥有两个名为name的子文档"Connectivity"，但是如果可以的话，应该可以解决这个问题。如果您只有一个，可以删除must_not。
must_not
"Connectivity"
您没有提供任何示例文档，所以我提出了一些我认为适合您的描述的文档。我认为您不需要两个级别的嵌套。
#!/bin/bash export ELASTICSEARCH_ENDPOINT="http://localhost:9200" # Create indexes curl -XPUT "$ELASTICSEARCH_ENDPOINT/play" -d '{ "mappings": { "type": { "properties": { "kol_tags": { "properties": { "scored": { "type": "nested", "properties": { "name": { "type": "string", "index": "not_analyzed" } } } } } } } } }' # Index documents curl -XPOST "$ELASTICSEARCH_ENDPOINT/_bulk?refresh=true" -d ' {"index":{"_index":"play","_type":"type"}} {"kol_tags":{"scored":[{"name":"Core Grower","score":36},{"name":"Connectivity","score":42}]}} {"index":{"_index":"play","_type":"type"}} {"kol_tags":{"scored":[{"name":"Connectivity","score":34},{"name":"Connectivity","score":42}]}} {"index":{"_index":"play","_type":"type"}} {"kol_tags":{"scored":[{"name":"Core Grower","score":36}]}} {"index":{"_index":"play","_type":"type"}} {"kol_tags":{"scored":[{"name":"Connectivity","score":36}]}} ' # Do searches curl -XPOST "$ELASTICSEARCH_ENDPOINT/_search?pretty" -d ' { "query": { "filtered": { "filter": { "bool": { "should": [ { "nested": { "path": "kol_tags.scored", "filter": { "bool": { "must": [ { "term": { "name": "Core Grower" } }, { "range": { "score": { "gte": 1, "lte": 100 } } } ] } } } }, { "nested": { "path": "kol_tags.scored", "filter": { "bool": { "must": [ { "term": { "name": "Connectivity" } }, { "range": { "score": { "gte": 35, "lte": 65 } } } ] } } } } ], "must_not": [ { "nested": { "path": "kol_tags.scored", "filter": { "bool": { "must": [ { "term": { "name": "Connectivity" } }, { "not": { "range": { "score": { "gte": 35, "lte": 65 } } } } ] } } } } ] } } } } } ' curl -XPOST "$ELASTICSEARCH_ENDPOINT/_search?pretty" -d ' { "filter": { "nested": { "path": "kol_tags.scored", "filter": { "or": [ { "and": [ { "terms": { "kol_tags.scored.name": [ "Core Grower" ] } }, { "range": { "kol_tags.scored.score": { "gte": 1, "lte": 100 } } } ] }, { "and": [ { "terms": { "kol_tags.scored.name": [ "Connectivity" ] } }, { "range": { "kol_tags.scored.score": { "gte": 35, "lte": 65 } } } ] } ] } } } } '
