学习 Elasticsearch 的第17天

Yang0312
301 阅读3分钟

这是我参与11月更文挑战的第21天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战

嵌套对象映射

设置一个字段为 nested 很简单 —  你只需要将字段类型 object 替换为 nested 即可：

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "blogpost": {
      "properties": {
        "comments": {
          "type": "nested", 
          "properties": {
            "name":    { "type": "string"  },
            "comment": { "type": "string"  },
            "age":     { "type": "short"   },
            "stars":   { "type": "short"   },
            "date":    { "type": "date"    }
          }
        }
      }
    }
  }
}
**nested 字段类型的设置参数与 object 相同。

这就是需要设置的一切。至此，所有 comments 对象会被索引在独立的嵌套文档中。可以查看 nested 类型参考文档 获取更多详细信息。

嵌套对象查询

由于嵌套对象 被索引在独立隐藏的文档中，我们无法直接查询它们。 相应地，我们必须使用 nested 查询 去获取它们：

GET /my_index/blogpost/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "title": "eggs" 
          }
        },
        {
          "nested": {
            "path": "comments", 
            "query": {
              "bool": {
                "must": [ 
                  {
                    "match": {
                      "comments.name": "john"
                    }
                  },
                  {
                    "match": {
                      "comments.age": 28
                    }
                  }
                ]
              }
            }
          }
        }
      ]
}}}
**title 子句是查询根文档的。
**nested 子句作用于嵌套字段 comments 。在此查询中，既不能查询根文档字段，也不能查询其他嵌套文档。
**comments.name 和 comments.age 子句操作在同一个嵌套文档中。

nested 字段可以包含其他的 nested 字段。同样地，nested 查询也可以包含其他的 nested 查询。而嵌套的层次会按照你所期待的被应用。

nested 查询肯定可以匹配到多个嵌套的文档。每一个匹配的嵌套文档都有自己的相关度得分，但是这众多的分数最终需要汇聚为可供根文档使用的一个分数。

默认情况下，根文档的分数是这些嵌套文档分数的平均值。可以通过设置 score_mode 参数来控制这个得分策略，相关策略有 avg (平均值), max (最大值), sum (加和) 和 none (直接返回 1.0 常数值分数)。

GET /my_index/blogpost/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "title": "eggs"
          }
        },
        {
          "nested": {
            "path": "comments",
            "score_mode": "max", 
            "query": {
              "bool": {
                "must": [
                  {
                    "match": {
                      "comments.name": "john"
                    }
                  },
                  {
                    "match": {
                      "comments.age": 28
                    }
                  }
                ]
              }
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}
**返回最优匹配嵌套文档的 _score 给根文档使用。

如果 nested 查询放在一个布尔查询的 filter 子句中，其表现就像一个 nested 查询，只是 score_mode 参数不再生效。因为它被用于不打分的查询中 — 只是符合或不符合条件，不必打分 — 那么 score_mode 就没有任何意义，因为根本就没有要打分的地方。

使用嵌套字段排序

尽管嵌套字段的值存储于独立的嵌套文档中，但依然有方法按照嵌套字段的值排序。 让我们添加另一个记录，以使得结果更有意思：

PUT /my_index/blogpost/2
{
  "title": "Investment secrets",
  "body":  "What they don't tell you ...",
  "tags":  [ "shares", "equities" ],
  "comments": [
    {
      "name":    "Mary Brown",
      "comment": "Lies, lies, lies",
      "age":     42,
      "stars":   1,
      "date":    "2014-10-18"
    },
    {
      "name":    "John Smith",
      "comment": "You're making it up!",
      "age":     28,
      "stars":   2,
      "date":    "2014-10-16"
    }
  ]
}

假如我们想要查询在10月份收到评论的博客文章，并且按照 stars 数的最小值来由小到大排序，那么查询语句如下：

GET /_search
{
  "query": {
    "nested": { 
      "path": "comments",
      "filter": {
        "range": {
          "comments.date": {
            "gte": "2014-10-01",
            "lt":  "2014-11-01"
          }
        }
      }
    }
  },
  "sort": {
    "comments.stars": { 
      "order": "asc",   
      "mode":  "min",   
      "nested_path": "comments", 
      "nested_filter": {
        "range": {
          "comments.date": {
            "gte": "2014-10-01",
            "lt":  "2014-11-01"
          }
        }
      }
    }
  }
}
**此处的 nested 查询将结果限定为在10月份收到过评论的博客文章。
**结果按照匹配的评论中 comment.stars 字段的最小值 (min) 来由小到大 (asc) 排序。
**排序子句中的 nested_path 和 nested_filter 和 query 子句中的 nested 查询相同，原因在下面有解释。

我们为什么要用 nested_path 和 nested_filter 重复查询条件呢？原因在于，排序发生在查询执行之后。 查询条件限定了在10月份收到评论的博客文档，但返回的是博客文档。如果我们不在排序子句中加入 nested_filter ， 那么我们对博客文档的排序将基于博客文档的所有评论，而不是仅仅在10月份接收到的评论。

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