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我们在弹性搜索 (ES) 上使用两种类型的文档：项目和插槽，其中项目是插槽文档的父级。我们使用以下命令定义索引：

curl -XPOST 'localhost:9200/items' -d @itemsdef.json

其中itemsdef.json有以下定义

{
"mappings" : {
    "item" : {
        "properties" : {
            "id" : {"type" : "long" },
            "name" : {
                "type" : "string",
                "_analyzer" : "textIndexAnalyzer"   
            },
            "location" : {"type" : "geo_point" },
        }
    }
},
"settings" : {
    "analysis" : {
        "analyzer" : {

                "activityIndexAnalyzer" : {
                    "alias" : ["activityQueryAnalyzer"],
                    "type" : "custom",
                    "tokenizer" : "whitespace",
                    "filter" : ["trim", "lowercase", "asciifolding", "spanish_stop", "spanish_synonym"]
                },
                "textIndexAnalyzer" : {
                    "type" : "custom",
                    "tokenizer" : "whitespace",
                    "filter" : ["word_delimiter_impl", "trim", "lowercase", "asciifolding", "spanish_stop", "spanish_synonym"]
                },
                "textQueryAnalyzer" : {
                    "type" : "custom",
                    "tokenizer" : "whitespace",
                    "filter" : ["trim", "lowercase", "asciifolding", "spanish_stop"]
                }       
        },
        "filter" : {        
                "spanish_stop" : {
                    "type" : "stop",
                    "ignore_case" : true,
                    "enable_position_increments" : true,
                    "stopwords_path" : "analysis/spanish-stopwords.txt"
                },
                "spanish_synonym" : {
                    "type" : "synonym",
                    "synonyms_path" : "analysis/spanish-synonyms.txt"
                },
                "word_delimiter_impl" : {
                    "type" : "word_delimiter",
                    "generate_word_parts" : true,
                    "generate_number_parts" : true,
                    "catenate_words" : true,
                    "catenate_numbers" : true,
                    "split_on_case_change" : false                  
                }               
        }
    }
}
}

然后我们使用以下命令添加子文档定义：

curl -XPOST 'localhost:9200/items/slot/_mapping' -d @slotsdef.json

其中slotsdef.json有以下定义：

{
"slot" : {
    "_parent" : {"type" : "item"},
    "_routing" : {
        "required" : true,
        "path" : "parent_id"
    },
    "properties": {
        "id" : { "type" : "long" },
        "parent_id" : { "type" : "long" },
        "activity" : {
            "type" : "string",
            "_analyzer" : "activityIndexAnalyzer"
        },
        "day" : { "type" : "integer" },
        "start" : { "type" : "integer" },
        "end" :  { "type" : "integer" }
    }
}   
}

最后，我们使用以下命令执行批量索引：

curl -XPOST 'localhost:9200/items/_bulk' --data-binary @testbulk.json

其中 testbulk.json 包含以下数据：

{"index":{"_type": "item", "_id":35}}
{"location":[40.4,-3.6],"id":35,"name":"A Name"}
{"index":{"_type":"slot","_id":126,"_parent":35}}
{"id":126,"start":1330,"day":1,"end":1730,"activity":"An Activity","parent_id":35}

我正在尝试进行以下查询：搜索在指定日期和特定开始和结束范围内到某个位置的特定距离内有子项（插槽）的所有项目。

具有更多满足条件的插槽的项目应得分更高。

我尝试从现有样本开始，但文档非常稀缺，而且很难向前推进。

线索？

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1 回答 1

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我不认为有一种方法可以编写一个有效的查询来做这样的事情而不将位置移动到插槽。你可以做这样的事情，但对于某些数据来说效率很低：

{
    "query": {
        "top_children" : {
            "type": "blog_tag",
            "query" : {
                "constant_score" : {
                    "query" : {
                        ... your query for children goes here ...
                    }
                }            
            },
            "score" : "sum",
            "factor" : 5,
            "incremental_factor" : 2
        }
    },
    "filter": {
        "geo_distance" : {
            "distance" : "200km",
                "location" : {
                    "lat" : 40,
                    "lon" : -70
                }
            }
        }
    }
}

基本上，这个查询所做的就是这样，它需要您的范围查询或过滤子项以及您需要的任何其他条件，并将其包装到 constant_score 查询中，以确保所有子项的得分均为 1.0。查询收集所有这些top_children孩子并将他们的分数累积给父母。然后过滤过滤掉距离太远的父母。

于 2012-11-25T19:30:12.917 回答