内容简介:针对嵌套结构的基础知识,可以参考文章文章
嵌套结构
针对嵌套结构的基础知识,可以参考文章 嵌套对象 。
文章 Elasticsearch Nested类型深入详解 对其场景有较好描述:
问题
某个elasticsearch的索引有如下mapping:
"Types": {
"type": "nested",
"properties": {
"FirstTypeName": {
"type": "text",
"fields": {
"Raw": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
},
"analyzer": "ik_smart"
},
"Tags": {
"type": "text",
"fields": {
"Raw": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
},
"analyzer": "ik_smart"
}
}
}
描述了商品和(一级分类加二级分类)的一对多关系,两点值得说明:
nested Raw
需要精准搜索时
在业务上需要精准匹配一级分类的时候,需要 term 查询并加强 Raw 属性:
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"nested": {
"path": "Types",
"query": {
"bool": {
"must": {
"term": {
"Types.FirstTypeName.Raw": "YJT的数码智能"
}
}
}
}
}
}
}
}
}
需要全文搜索时
在用户搜索场景,需要分类提供一定的score时,则只需要 match 查询:
{
"from": 0,
"query": {
"function_score": {
"boost_mode": "multiply",
"field_value_factor": {
"factor": 2,
"field": "RecentOrderCnt",
"modifier": "log2p"
},
"max_boost": 4,
"query": {
"bool": {
"must": {
"match": {
"GoodsName": {
"operator": "and",
"query": "华为"
}
}
},
"should": {
"multi_match": {
"fields": [
"Types.FirstTypeName^4",
"Types.Tags^4",
"Brand^30",
"Labels^2"
],
"query": "华为",
"tie_breaker": 0.1,
"type": "best_fields"
}
}
}
},
"score_mode": "sum"
}
},
"size": 2,
"sort": [
{
"_score": {
"order": "desc"
}
}
]
}
需要判断非空时
某些场景必须要求 nested 结构非空时,使用 exists 查询:
111
以上所述就是小编给大家介绍的《elasticsearch的嵌套结构》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
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