elasticsearch - 在 Elasticsearch 上索引任意属性值对的最佳方法

Question

我正在尝试在 Elasticsearch 上索引具有属性值对的文档。示例文档:

{
    id: 1,
    name: "metamorphosis",
    author: "franz kafka"
}

{
    id: 2,
    name: "techcorp laptop model x",
    type: "computer",
    memorygb: 4
}

{
    id: 3,
    name: "ss2014 formal shoe x",
    color: "black",
    size: 42,
    price: 124.99
}

然后，我需要这样的查询:

1. "author" EQUALS "franz kafka"
2. "type" EQUALS "computer" AND "memorygb" GREATER THAN 4
3. "color" EQUALS "black" OR ("size" EQUALS 42 AND price LESS THAN 200.00)

存储这些文档以高效查询它们的最佳方式是什么？我应该完全按照示例中的方式存储它们吗？或者我应该像这样存储它们:

{
    fields: [
        { "type": "computer" },
        { "memorygb": 4 }
    ]
}

或喜欢:

{
    fields: [
        { "key": "type", "value": "computer" },
        { "key": "memorygb", "value": 4 }
    ]
}

我应该如何映射我的索引以便能够执行相等和范围查询？

Answer 1

如果有人仍在寻找答案，我写了一篇关于如何将任意数据索引到 Elasticsearch 中然后按特定字段和值进行搜索的帖子。所有这一切，都不会破坏您的索引映射。

帖子:http://smnh.me/indexing-and-searching-arbitrary-json-data-using-elasticsearch/

简而言之，您需要创建帖子中描述的特殊索引。然后，您需要使用 flattenData 函数 https://gist.github.com/smnh/30f96028511e1440b7b02ea559858af4 来展平数据.然后，扁平化的数据可以安全地索引到 Elasticsearch 索引中。

例如:

flattenData({
    id: 1,
    name: "metamorphosis",
    author: "franz kafka"
});

将产生:

[
    {
        "key": "id",
        "type": "long",
        "key_type": "id.long",
        "value_long": 1
    },
    {
        "key": "name",
        "type": "string",
        "key_type": "name.string",
        "value_string": "metamorphosis"
    },
    {
        "key": "author",
        "type": "string",
        "key_type": "author.string",
        "value_string": "franz kafka"
    }
]

和

flattenData({
    id: 2,
    name: "techcorp laptop model x",
    type: "computer",
    memorygb: 4
});

将产生:

[
    {
        "key": "id",
        "type": "long",
        "key_type": "id.long",
        "value_long": 2
    },
    {
        "key": "name",
        "type": "string",
        "key_type": "name.string",
        "value_string": "techcorp laptop model x"
    },
    {
        "key": "type",
        "type": "string",
        "key_type": "type.string",
        "value_string": "computer"
    },
    {
        "key": "memorygb",
        "type": "long",
        "key_type": "memorygb.long",
        "value_long": 4
    }
]

然后您可以使用构建 Elasticsearch 查询来查询您的数据。每个查询都应指定键和值的类型。如果您不确定索引有哪些键或类型，您可以运行聚合来找出答案，这也在帖子中讨论。

例如，要查找 author == "franz kafka" 所在的文档，您需要执行以下查询:

{
    "query": {
        "nested": {
            "path": "flatData",
            "query": {
                "bool": {
                    "must": [
                        {"term": {"flatData.key": "author"}},
                        {"match": {"flatData.value_string": "franz kafka"}}
                    ]
                }
            }
        }
    }
}

要查找 type == "computer"and memorygb > 4 的文档，您需要执行以下查询:

{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "nested": {
                        "path": "flatData",
                        "query": {
                            "bool": {
                                "must": [
                                    {"term": {"flatData.key": "type"}},
                                    {"match": {"flatData.value_string": "computer"}}
                                ]
                            }
                        }
                    }
                },
                {
                    "nested": {
                        "path": "flatData",
                        "query": {
                            "bool": {
                                "must": [
                                    {"term": {"flatData.key": "memorygb"}},
                                    {"range": {"flatData.value_long": {"gt": 4}}}
                                ]
                            }
                        }
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

在这里，因为我们希望相同的文档同时匹配这两个条件，所以我们使用外部 bool 查询和 must 子句包装两个 嵌套 查询。