ElasticSearch for Attribute(Key)值数据集

时间:2013-08-19 05:21:27

标签: e-commerce elasticsearch django-haystack

我正在使用带有HaystacksearchDjango的Elasticsearch,并希望搜索以下结构:

{   
    {
        "title": "book1",
        "category" : ["Cat_1", "Cat_2"],
        "key_values" :
        [
            {
                "key_name" : "key_1",
                "value" : "sample_value_1"
            },
            {
                "key_name" : "key_2",
                "value" : "sample_value_12"
            }
        ]
    },

    {
        "title": "book2",
        "category" : ["Cat_3", "Cat_2"],
        "key_values" :
        [
            {
                "key_name" : "key_1",
                "value" : "sample_value_1"
            },
            {
                "key_name" : "key_3",
                "value" : "sample_value_6"
            },
            {
                "key_name" : "key_4",
                "value" : "sample_value_5"
            }
        ]
    }
}

现在我已经使用Haystack建立了一个索引模型,其中包含一个“文本”,可以将所有数据放在一起并运行全文搜索!在我看来,这不是一个完善的搜索,因为我没有使用我的数据集结构,因此这有点奇怪。
作为一个例子,如果对象我有一个键值

{
  "key_name": "key_1",
  "value": "sample_value_1"
}

和我有另一个对象

{
  "key_name": "key_2",
  "value": "sample_value_1"
}

我们得到一个类似“Key_1 sample_value_1”的查询,我得到了一个完全混合的对象结果,这些对象在他们的字段中有这些单词而不是使用它们的结构。

附:我对ElasticSearch完全不熟悉,并且更好地说新的搜索技术和挑战。我在网上搜索过,SO按钮没有找到令人满意的东西。如果我对这些搜索引擎的想法和期望有问题,请告诉我,如果有重复的问题!此外,如果有更好的方法为这种搜索设计数据库

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

阅读es docs on nested mappings并执行以下操作:

"book_type" : {
    "properties" : {

        // title, cat mappings

        "key_values" : {
            "type" : "nested"
            "properties": {
                "key_name": {
                    "type": "string", "index": "not_analyzed"
                },
                "value": {
                    "type": "string"
                }
            }
        }
    }
}

然后查询using a nested query

"nested" : {
    "path" : "key_values",
    "query" : {
        "bool" : {
            "must" : [
                {
                    "term" : {"key_values.key_name" : "key_1"}
                },
                {
                    "match" : {"key_values.value" : "sample_value_1"}
                }
            ]
        }
    }
}