按跨文档查询的Elasticsearch组合组

Question

我们有一个弹性搜索文档，它有一个叫做城市的维度。每个文档对于城市字段只有一个值。我有一个场景，我需要根据城市来查询这个人。

文档在弹性搜索中的应用

{
  person_id: "1",
  property_value : 25000,
  city: "Bangalore"
}
{
  person_id: "2",
  property_value : 100000,
  city: "Bangalore"
}
{
  person_id: "1",
  property_value : 15000,
  city: "Delhi"
}

备注：聚合应该在property_value上执行，而group应该在person_id上执行。

比如，

1. 如果我查询班加罗尔，它应该返回带有person_id 1和2的文档。
2. 如果我同时查询德里和班加罗尔，它应该返回以下内容 { person_id："1"，property_value : 40000，城市：“班加罗尔”，“德里”}

Answer 1

查看您的数据，我提供了一个示例映射、请求查询和响应。

制图：

PUT my_index_city
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "person_id":{
        "type": "keyword"
      },
      "city":{
        "type":"text",
        "fields":{
          "keyword":{       
            "type": "keyword"
          }
        }
      },
      "property_value":{
        "type": "long"
      }
    }
  }
}

抽样请求：

请注意，我使用了简单的查询字符串来过滤包含班加罗尔和德里的文档。

对于聚合，我在person_id上使用了person_id，在property_value字段上使用了和聚合。

POST my_index_city/_search
{
  "size": 0, 
  "query": {
    "query_string": {
      "default_field": "city",
      "query": "Bangalore Delhi"
    }
  },
  "aggs": {
    "my_person": {
      "terms": {
        "field": "person_id",
        "size": 10,
        "min_doc_count": 2
      },
      "aggs": {
        "sum_property_value": {
          "sum": {
            "field": "property_value"
          }
        }
      }
    }
  }
}

抽样答复：

{
  "took" : 3,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 3,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "my_person" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 0,
      "buckets" : [
        {
          "key" : "1",
          "doc_count" : 2,
          "sum_property_value" : {
            "value" : 40000.0
          }
        }
      ]
    }
  }
}

注意：这个查询只有在person_id有多个文档()，但是每个文档具有唯一/不同的城市值时才能工作。

我想说的是，如果person_id有多个具有相同城市的文档，聚合就不会给出正确的答案。

最新答复：

除非您修改映射，否则没有直接的方法来实现您想要的结果。我所做的是，使用nested数据类型，并将person_id的所有文档作为一个单独的文档。

制图：

PUT my_sample_city_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "person_id":{
        "type": "keyword"
      },
      "property_details":{
        "type":"nested",               <------ Note this
        "properties": {
          "city":{
            "type": "text",
            "fields":{
              "keyword":{
                "type":"keyword"
              }
            }
          },
          "property_value":{
            "type": "long"
          }
        }
      }
    }
  }
}

样本文件：

POST my_sample_city_index/_doc/1
{
  "person_id": "1",
  "property_details":[
    {
      "property_value" : 25000,
      "city": "Bangalore"
    },
    {
      "property_value" : 15000,
      "city": "Delhi"
    }
    ]
}

POST my_sample_city_index/_doc/2
{
  "person_id": "2",
  "property_details":[
    {
      "property_value" : 100000,
      "city": "Bangalore"
    }
    ]
}

聚合查询：

POST my_sample_city_index/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "nested": {
      "path": "property_details",
      "query": {
        "query_string": {
          "default_field": "property_details.city",
          "query": "bangalore delhi"
        }
      }
    }
  },
  "aggs": {
    "persons": {
      "terms": {
        "field": "person_id",
        "size": 10
      },
      "aggs": {
        "property_sum": {
          "nested": {                          <------ Note this
            "path": "property_details"
          },
          "aggs": {
            "total_sum": {
              "sum": {
                "field": "property_details.property_value"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

请注意，我最初在person_id post上应用了一个术语查询，并应用了嵌套聚合，进一步应用了度量和聚合查询。

如果一个人在同一个城市拥有多个属性，这也应该是正确的。

响应：

{
  "took" : 31,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "persons" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 0,
      "buckets" : [
        {
          "key" : "1",
          "doc_count" : 1,
          "property_sum" : {
            "doc_count" : 2,
            "total_sum" : {
              "value" : 40000.0
            }
          }
        },
        {
          "key" : "2",
          "doc_count" : 1,
          "property_sum" : {
            "doc_count" : 1,
            "total_sum" : {
              "value" : 100000.0
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

如果这有帮助的话请告诉我！