在我们的一个新项目中，我们受到了这篇文章http://project-a.github.io/on-site-search-design-patterns-for-e-commerce/#generic-faceted-search的启发，因为它们是我们的“方面”结构。虽然我已经在文章描述的范围内使用它，但是在选择方面时我遇到了让它工作的问题。我希望有人能给出一些尝试的提示，所以我不必再将所有聚合重做为单独的聚合计算。
问题基本上是我们使用单个聚合一次计算所有“方面”，但是当我添加过滤器（fx。检查品牌名称）时，它会在返回时“删除”所有其他品牌聚合。我基本上想要的是它在计算其他方面时应该使用该品牌作为过滤器，但在计算品牌聚合时则不然。这是必要的，因此用户可以选择多个品牌。
看https://www.contorion.de/search/Metabo_Fein/ou1-ou2?q=Winkelschleifer&c=bovy（这是上面文章中描述的网站），我选择了“Metabo”和“Fein”制造商（Hersteller），展开了Hersteller菜单，它显示了所有制造商，而不仅仅是选中的。所以我知道它有可能以某种方式，我希望有一个关于如何编写聚合/过滤器的提示，所以我得到了“正确的电子商务方面行为”。
在ES中的产品上，我有以下结构:(与原始文章相同，但在命名时使用“C＃”ified）
"attributeStrings": [
{
"facetName": "Property",
"facetValue": "Organic"
},
{
"facetName": "Property",
"facetValue": "Without parfume"
},
{
"facetName": "Brand",
"facetValue": "Adidas"
}
]
所以上面的产品有2个属性/方面组 - 具有2个值的属性（有机，没有香水）和带有1个值的品牌（阿迪达斯）。 没有任何过滤器，我会根据以下查询计算聚合：
"aggs": {
"agg_attr_strings_filter": {
"filter": {},
"aggs": {
"agg_attr_strings": {
"nested": {
"path": "attributeStrings"
},
"aggs": {
"attr_name": {
"terms": {
"field": "attributeStrings.facetName"
},
"aggs": {
"attr_value": {
"terms": {
"field": "attributeStrings.facetValue",
"size": 1000,
"order": [
{
"_term": "asc"
}
]
} } } } } } } }
现在，如果我选择Property“Organic”和Brand“Adidas”，我会构建相同的聚合，但是使用过滤器来应用这两个约束（这有点出错......）：
"aggs": {
"agg_attr_strings_filter": {
"filter": {
"bool": {
"filter": [
{
"nested": {
"query": {
"bool": {
"filter": [
{
"term": {
"attributeStrings.facetName": {
"value": "Property"
}
}
},
{
"terms": {
"attributeStrings.facetValue": [
"Organic"
]
}
}
]
}
},
"path": "attributeStrings"
}
},
{
"nested": {
"query": {
"bool": {
"filter": [
{
"term": {
"attributeStrings.facetName": {
"value": "Brand"
}
}
},
{
"terms": {
"attributeStrings.facetValue": [
"Adidas"
]
}
}
]
}
},
"path": "attributeStrings"
}
}
]
}
},
"aggs": {
"agg_attr_strings": {
"nested": {
"path": "attributeStrings"
},
"aggs": {
"attr_name": {
"terms": {
"field": "attributeStrings.facetName",
},
"aggs": {
"attr_value": {
"terms": {
"field": "attributeStrings.facetValue",
"size": 1000,
"order": [
{
"_term": "asc"
}
]
} } } } } } } }
我能看到这个模型的唯一方法是计算每个选定方面的聚合，并以某种方式合并结果。但它似乎非常复杂，有点像文章中所描述的那样使模型失败，所以我希望有一个更清晰的解决方案，有人可以提供一些尝试。
答案 0 :(得分：16)
我能看到这个模型的唯一方法是计算每个选定方面的聚合，并以某种方式合并结果。
这是完全正确的。如果您选择了一个方面（例如品牌），那么如果您还想要获取其他品牌进行多选，则无法使用全球品牌过滤器。您可以执行的操作是在所选方面应用所有其他过滤器，在非选定方面应用所有 过滤器。作为结果，您将为n+1个选定过滤器提供n个单独的聚合 - 第一个用于所有方面，其余用于选定方面。
在您的情况下，查询可能如下所示：
{
"aggs": {
"agg_attr_strings_filter": {
"filter": {
"bool": {
"filter": [
{
"nested": {
"query": {
"bool": {
"filter": [
{
"term": {
"attributeStrings.facetName": {
"value": "Property"
}
}
},
{
"terms": {
"attributeStrings.facetValue": [
"Organic"
]
}
}
]
}
},
"path": "attributeStrings"
}
},
{
"nested": {
"query": {
"bool": {
"filter": [
{
"term": {
"attributeStrings.facetName": {
"value": "Brand"
}
}
},
{
"terms": {
"attributeStrings.facetValue": [
"Adidas"
]
}
}
]
}
},
"path": "attributeStrings"
}
}
]
}
},
"aggs": {
"agg_attr_strings": {
"nested": {
"path": "attributeStrings"
},
"aggs": {
"attr_name": {
"terms": {
"field": "attributeStrings.facetName"
},
"aggs": {
"attr_value": {
"terms": {
"field": "attributeStrings.facetValue",
"size": 1000,
"order": [
{
"_term": "asc"
}
]
}
}
}
}
}
}
}
},
"special_agg_property": {
"filter": {
"nested": {
"query": {
"bool": {
"filter": [
{
"term": {
"attributeStrings.facetName": {
"value": "Brand"
}
}
},
{
"terms": {
"attributeStrings.facetValue": [
"Adidas"
]
}
}
]
}
},
"path": "attributeStrings"
}
},
"aggs": {
"special_agg_property": {
"nested": {
"path": "attributeStrings"
},
"aggs": {
"agg_filtered_special": {
"filter": {
"query": {
"match": {
"attributeStrings.facetName": "Property"
}
}
},
"aggs": {
"facet_value": {
"terms": {
"size": 1000,
"field": "attributeStrings.facetValue"
}
}
}
}
}
}
}
},
"special_agg_brand": {
"filter": {
"nested": {
"query": {
"bool": {
"filter": [
{
"term": {
"attributeStrings.facetName": {
"value": "Property"
}
}
},
{
"terms": {
"attributeStrings.facetValue": [
"Organic"
]
}
}
]
}
},
"path": "attributeStrings"
}
},
"aggs": {
"special_agg_brand": {
"nested": {
"path": "attributeStrings"
},
"aggs": {
"agg_filtered_special": {
"filter": {
"query": {
"match": {
"attributeStrings.facetName": "Brand"
}
}
},
"aggs": {
"facet_value": {
"terms": {
"size": 1000,
"field": "attributeStrings.facetValue"
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
这个查询看起来超级大而可怕，但生成这样的查询可以用几十行代码完成。
解析查询结果时，需要首先解析一般聚合（使用所有过滤器的聚合）和特殊构面聚合之后。从上面的示例中，首先解析来自agg_attr_strings_filter的结果，但这些结果还将包含 Brand 和 Property 的聚合值，这些聚合值应该由来自{{的聚合值覆盖1}}和special_agg_property
此外，此查询是有效的，因为Elasticsearch在缓存单独的过滤器子句方面做得很好，因此在查询的不同部分应用相同的过滤器应该很便宜。
但它看起来非常复杂，有点像文章中所描述的那样使模型失败，所以我希望有一个更清晰的解决方案，有人可以提供一些尝试。
实际上，您无需将不同的过滤器应用于不同的方面，同时具有不同的查询过滤器。如果您需要支持＆＃34;纠正电子商务方面的行为＆＃34;你将有复杂的查询：）
免责声明：我是上述文章的合着者。
答案 1 :(得分：5)
问题来自于您在聚合中添加Property和Organic 过滤器的事实，因此您选择的方面越多，您就越能克制您将获得的条款。在该文章中，他们使用的filter实际上是post_filter，这两个名称直到最近才被允许，但filter got removed因为这导致含糊不清。
您需要做的是将聚合外部的过滤器移动到post_filter部分，以便通过拾取的任何方面正确滤除结果，但所有方面仍然可以在整个文件集。
{
"post_filter": {
"bool": {
"filter": [
{
"nested": {
"query": {
"bool": {
"filter": [
{
"term": {
"attributeStrings.facetName": {
"value": "Property"
}
}
},
{
"terms": {
"attributeStrings.facetValue": [
"Organic"
]
}
}
]
}
},
"path": "attributeStrings"
}
},
{
"nested": {
"query": {
"bool": {
"filter": [
{
"term": {
"attributeStrings.facetName": {
"value": "Brand"
}
}
},
{
"terms": {
"attributeStrings.facetValue": [
"Adidas"
]
}
}
]
}
},
"path": "attributeStrings"
}
}
]
}
},
"aggs": {
"agg_attr_strings_full": {
"nested": {
"path": "attributeStrings"
},
"aggs": {
"attr_name": {
"terms": {
"field": "attributeStrings.facetName"
},
"aggs": {
"attr_value": {
"terms": {
"field": "attributeStrings.facetValue",
"size": 1000,
"order": [
{
"_term": "asc"
}
]
}
}
}
}
}
},
"agg_attr_strings_filtered": {
"filter": {
"bool": {
"filter": [
{
"nested": {
"path": "attributeStrings",
"query": {
"bool": {
"filter": [
{
"term": {
"attributeStrings.facetName": {
"value": "Property"
}
}
},
{
"terms": {
"attributeStrings.facetValue": [
"Organic"
]
}
}
]
}
}
}
},
{
"nested": {
"path": "attributeStrings",
"query": {
"bool": {
"filter": [
{
"term": {
"attributeStrings.facetName": {
"value": "Brand"
}
}
},
{
"terms": {
"attributeStrings.facetValue": [
"Adidas"
]
}
}
]
}
}
}
}
]
}
},
"aggs": {
"nested": {
"path": "attributeStrings"
},
"aggs": {
"attr_name": {
"terms": {
"field": "attributeStrings.facetName"
},
"aggs": {
"attr_value": {
"terms": {
"field": "attributeStrings.facetValue",
"size": 1000,
"order": [
{
"_term": "asc"
}
]
}
}
}
}
}
}
}
}
}
答案 2 :(得分：0)
我正在努力实现你们在这里讨论的内容。我也关注该线程中提到的文章，但是尝试了3个星期之后，我似乎无法弄清楚过滤器为何返回正确的结果，但是当我将过滤器放入聚合中时，聚合都是错误的。我已经用示例in this question详细介绍了整个过程，我想知道是否有人对我有任何帮助，以防我陷入困境。非常感谢！