我有一些如下所示的 JSON:我们将该字段称为元数据
{
"somekey1": "val1",
"someotherkey2": "val2",
"more_data": {
"contains_more": [
{
"foo": "val5",
"bar": "val6"
},
{
"foo": "val66",
"baz": "val44"
},
],
"even_more": {
"foz" : 1234,
}
}
}
这只是一个简单的例子。真实的可以变得更加复杂。 键可以出现多次。值也可以是 int 或 str。
现在第一个问题是我不太确定我必须如何在 elasticsearch 中正确索引它以便我可以找到具有特定请求的内容。
我正在使用 Django/Haystack，其中的索引如下所示:
class FooIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):
text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)
metadata = indexes.CharField(model_attr='get_metadata')
# and some more specific fields
和模板:
{
"foo": {{ object.foo }},
"metadata": {{ object.metadata}},
# and some more
}
然后元数据将被上面的示例填充，结果将如下所示:
{
"foo": "someValue",
"metadata": {
"somekey1": "val1",
"someotherkey2": "val2",
"more_data": {
"contains_more": [
{
"foo": "val5",
"bar": "val6"
},
{
"foo": "val66",
"baz": "val44"
},
],
"even_more": {
"foz" : 1234,
}
}
},
}
这将进入 elasticsearch 的“文本”列。
所以现在的目标是能够搜索以下内容:
第二个问题: 当我搜索时对于 foo: val5，它匹配仅具有键“foo”的所有对象以及在其结构中其他位置具有 val5 的所有对象。
这是我在 Django 中搜索的方式:
self.searchqueryset.auto_query(self.cleaned_data['q'])
有时结果“还可以”，有时却完全没用。
我可能需要一个指向正确方向的指针，并了解我在这里犯的错误。谢谢!
编辑:我在下面添加了我的最终解决方案作为答案!
最佳答案
可以肯定的是，您首先需要根据您的特定数据并根据您的查询需求制作自定义映射，我的建议是contains_more 应该是nested type。以便您可以对您的字段发出更精确的查询。
我不知道您的字段的确切名称，但根据您显示的内容，一种可能的映射可能是这样的。
{
"your_type_name": {
"properties": {
"foo": {
"type": "string"
},
"metadata": {
"type": "object",
"properties": {
"some_key": {
"type": "string"
},
"someotherkey2": {
"type": "string"
},
"more_data": {
"type": "object",
"properties": {
"contains_more": {
"type": "nested",
"properties": {
"foo": {
"type": "string"
},
"bar": {
"type": "string"
},
"baz": {
"type": "string"
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
然后，正如 mark 在他的评论中已经提到的，auto_query 不会削减它，主要是因为多层嵌套。据我所知，Django/Haystack 不支持开箱即用的嵌套查询，但您可以扩展 Haystack 来支持它。这是一篇解释如何解决这个问题的博客文章:http://www.stamkracht.com/extending-haystacks-elasticsearch-backend .不确定这是否有帮助，但您应该尝试一下，如果您需要更多帮助，请告诉我们。
关于python - 在 elasticsearch 中索引/搜索 "complex"JSON，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/30355794/
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