结合字符串匹配和嵌套字段值的ElasticSearch查询

Question

我有一个如下所示的ElasticSearch查询：

{
  "query": {
        "query_string": {
                "query": "Lorem*",
                "fields": ["search_names", "name^2"]
        }
    }
}

和像这样的文件作对。

{
        "member_name" : "Lorem Ipsum",
        "complaint_periods" : [
            {
                "period": "01/01/2001 - 31/12/2001",
                "complaints": "10"
            },
            {
                "period": "01/01/2002 - 31/12/2002",
                "complaints": "0"
            },
            {
                "period": "01/01/2003 - 31/12/2003",
                "complaints": "3"
            },
            {
                "period": "01/01/2004 - 31/12/2004",
                "complaints": "100"
            }
         ],
        "search_names" : [
            "Lorem Ipsum",
            "dolor sit amet",
            "varius augue",
            "Aliquam fringilla"
        ]
}

因此，我能够根据文档名称和搜索名称与我的查询的接近程度来检索文档。

要求是，文本搜索框应该检索与查询匹配的最接近的名称，但是，如果给定相对相似的名称，在过去的时间段内投诉数量超过10的文档在搜索结果中的显示应该高于那些少于10的文档。

因此，我需要传递一个时间段的关键字，例如“01/01/2001-31/12/2001”，如果该时间段的投诉值>10，则增加文档得分。

当前索引映射如下所示。

"mappings": {
    "properties": {
        "member_name": {
            "type": "text"
        },
        "search_names": {
            "type": "text"
        },
        "complaint_periods": {
            "type": "nested",
            "properties": {
                "period": {
                    "type": "text",
                },
                "complaints": {
                    "type": "integer"
                }
            }
        }
    }
}

我目前正在阅读嵌套查询作为一种可能的解决方案...但我对ES相当新鲜，所以我渴望获得关于我应该使用的查询/结构类型的意见。

有什么建议吗？

谢谢你。

Answer 1

因此，我似乎能够通过以下查询解决这个问题：

"query": {
    "bool": {
      "must": {
        "query_string": {
          "query": "Lorem*",
          "fields": ["search_names", "member_name^2"]
        }
      },
      "should": {
        "nested" : {
            "path" : "complaint_periods",
            "query" : {
                "bool" : {
                    "should" : [
                      { "term" : {"complaint_periods.period" : "01/01/2001 - 31/12/2001"} }
                    ]
                }
            }
        }
      }
    }
  }

我已经切换到使用布尔查询，因为根据文档

匹配匹配其他查询的布尔组合的文档的查询

因此，正如我所理解的，我的查询的第一部分指示结果“必须”包含与我的查询匹配的字符串中的两个字段之一。

第二部分是嵌套查询。虽然我的数据看起来是一个日期，但它实际上像一个类别一样存储和查询，所以我将complaint_period类型切换为'keyword'类型，而不是'text'类型。这允许我在“术语”查询中使用它（精确的文本匹配，分类）。

由于嵌套查询是“should”，结果不必匹配，但如果匹配，它应该提高分数，并将其推到结果列表的更高位置。

关于嵌套查询的文档也有一些示例，这些示例允许我根据投诉的数量进行改进，例如：

{ "range" : {"complaint_periods.complaints" : {"gt" : 5}} }

我稍后可能需要补充。