태그에 대한 ElasticSearch 쿼리

Question

나는 elasticsearch 쿼리 언어를 해킹하려고 시도하고 있으며, 지금까지는별로 잘하고 있지 않습니다.

내 문서에는 다음과 같은 매핑이 있습니다.

{ 
    "mappings": { 
     "jsondoc": { 
      "properties": { 
       "header" : { 
        "type" : "nested", 
        "properties" : { 
         "plainText" : { "type" : "string" }, 
         "title" : { "type" : "string" }, 
         "year" : { "type" : "string" }, 
         "pages" : { "type" : "string" } 
        } 
       }, 
       "sentences": { 
        "type": "nested", 
        "properties": { 
         "id": { "type": "integer" }, 
         "text": { "type": "string" }, 
         "tokens": { "type": "nested" }, 
         "rhetoricalClass": { "type": "string" }, 
         "babelSynsetsOcc": { 
          "type": "nested", 
          "properties" : { 
           "id" : { "type" : "integer" }, 
           "text" : { "type" : "string" }, 
           "synsetID" : { "type" : "string" } 
          } 
         } 
        } 
       } 
      } 
     } 
    } 
} 

주로 pdf 문서를 참조하는 JSON 파일과 유사합니다.

나는 집계를 사용하여 쿼리를 작성하려고 노력 해왔고 지금까지 훌륭하게 진행되고 있습니다. 그룹화 시점까지 (집계) rhetoricalClass, 총 반복 수는 babelSynsetsOcc.synsetID입니다. 심지어 전체 쿼리 결과를 그룹화하여도 같은 쿼리 일지라도 header.year

그러나 지금은 용어가 포함 된 문서를 필터링하고 동일한 쿼리를 수행하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

rhetoricalClass으로 그룹화하고 header.plainText 필드에 ["Computational", "Compositional", "Semantics"]이 포함 된 문서 만 고려하면 어떻게 할 수 있습니까? 나는 equal 대신 contain을 의미합니다!

난 그냥 표준 구조화 된 쿼리입니다

SELECT count(sentences.babelSynsetsOcc.synsetID) 
FROM jsondoc 
WHERE header.plainText like '%Computational%' OR header.plainText like '%Compositional%' OR header.plainText like '%Sematics%' 
GROUP BY sentences.rhetoricalClass 

Answer 1

WHERE 조항으로는 비슷한 것 SQL로 대략적인 번역을, 그래서 그들은 Elasticsearch에서 쿼리에 번역한다면.

GROUP BY 및 HAVING은 Elasticsearch의 DSL에서 집계로 느슨하게 변환됩니다. count, minmax 및 sum과 같은 기능은 GROUP BY의 기능이며 따라서 집계입니다.

nested 개체를 사용해야한다는 사실이 필요할 수도 있지만 추가 한 레이어는 접촉하는 각 파트에 추가 레이어를 추가합니다. 이들 nested 객체가 이 아니고 어레이가 아닌 경우 nested을 사용하지 마십시오. 이 경우 object을 사용하십시오. 아마 당신의 쿼리를 번역 보는 것

: 또는

{ 
    "query": { 
    "nested": { 
     "path": "header", 
     "query": { 
     "bool": { 
      "should": [ 
      { 
       "match": { 
       "header.plainText" : "Computational" 
       } 
      }, 
      { 
       "match": { 
       "header.plainText" : "Compositional" 
       } 
      }, 
      { 
       "match": { 
       "header.plainText" : "Semantics" 
       } 
      } 
      ] 
     } 
     } 
    } 
    } 
} 

, 좀 덜 명백한 의도의 인이로 다시 작성할 수 있습니다 :

{ 
    "query": { 
    "nested": { 
     "path": "header", 
     "query": { 
     "match": { 
      "header.plainText": "Computational Compositional Semantics" 
     } 
     } 
    } 
    } 
} 

집계는 것 그렇다면 :

{ 
    "aggs": { 
    "nested_sentences": { 
     "nested": { 
     "path": "sentences" 
     }, 
     "group_by_rhetorical_class": { 
     "terms": { 
      "field": "sentences.rhetoricalClass", 
      "size": 10 
     }, 
     "aggs": { 
      "nested_babel": { 
      "path": "sentences.babelSynsetsOcc" 
      }, 
      "aggs": { 
      "count_synset_id": { 
       "count": { 
       "field": "sentences.babelSynsetsOcc.synsetID" 
       } 
      } 
      } 
     } 
     } 
    } 
    } 
} 

이제는 결합하여 히트 곡을 버리면 (j 그 결과는 다음과 같습니다.

{ 
    "size": 0, 
    "query": { 
    "nested": { 
     "path": "header", 
     "query": { 
     "match": { 
      "header.plainText": "Computational Compositional Semantics" 
     } 
     } 
    } 
    }, 
    "aggs": { 
    "nested_sentences": { 
     "nested": { 
     "path": "sentences" 
     }, 
     "group_by_rhetorical_class": { 
     "terms": { 
      "field": "sentences.rhetoricalClass", 
      "size": 10 
     }, 
     "aggs": { 
      "nested_babel": { 
      "path": "sentences.babelSynsetsOcc" 
      }, 
      "aggs": { 
      "count_synset_id": { 
       "count": { 
       "field": "sentences.babelSynsetsOcc.synsetID" 
       } 
      } 
      } 
     } 
     } 
    } 
    } 
}