elasticsearch - ElasticSearch查询结合了字符串匹配和嵌套字段值

我有一个看起来像这样的ElasticSearch查询:

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

针对这样的文档。

{
        "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，我能够根据其名称的接近程度来检索文档，而搜索名称与我的查询也是如此。

要求是，文本搜索框应检索与查询最匹配的名称，但是，如果名称相对相似，则在经过的时间段内投诉数量超过阈值10的文档应在搜索结果中更高比那些少于10的人

所以我需要在一段时间内传递密钥，例如“2001年1月1日-2001年12月31日”，如果该期间的投诉值> 10，则提高文档分数。

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...但是我对ES还是很新鲜，因此热衷于就实现此目的应使用的查询/结构类型征询意见。

有什么建议吗？

谢谢。

最佳答案

因此，似乎可以通过以下查询解决此问题:

"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"} }
                    ]
                }
            }
        }
      }
    }
  }

根据docs，我已切换为使用 bool(boolean) 查询



因此，据我所知，查询的第一部分表明结果“必须”在2个字段之一中包含与我的查询匹配的字符串。

第二部分是嵌套查询。虽然我的数据似乎是一个日期，但它实际上像一个类别一样被存储和查询，因此我将appendance_period类型切换为“关键字”类型而不是“文本”类型。这使我可以在“词条”查询中使用它(精确文本匹配，分类)。

由于嵌套查询是“应该”，结果不一定要匹配，但是如果匹配，它将提高得分并将其进一步推向结果列表。

嵌套查询上的docs也提供了一些示例，这些示例可以使我根据投诉数量进行提升，例如:

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

稍后可能需要添加。