c# - 使用 NEST 渗透

Question

我按如下方式为我的查询编制索引:

client.Index(new PercolatedQuery
{
    Id = "std_query",
    Query = new QueryContainer(new MatchQuery
    {
        Field = Infer.Field<LogEntryModel>(entry => entry.Message),
        Query = "just a text"
    })
}, d => d.Index(EsIndex));

client.Refresh(EsIndex);

现在，我如何使用 ES 的过滤器功能将传入文档与此查询相匹配？说这方面缺少 NEST 文档是一种轻描淡写的说法。我尝试使用 client.Percolate 调用，但现在已弃用，他们建议使用搜索 api，但不说明如何将其与 percolator 一起使用...

我正在使用 ES v5 和相同版本的 NEST 库。

Answer 1

有计划improve the documentation对于 5.x，一旦 GA 版本发布；我知道文档在很多地方可能会更清晰，非常感谢这方面的任何帮助:)

The documentation for the Percolate query从 the integration test for it 生成.在这里拉出所有的例子，using details from you other question .首先，让我们定义 POCO 模型

public class LogEntryModel
{
    public string Message { get; set; }

    public DateTimeOffset Timestamp { get; set; }
}

public class PercolatedQuery
{
    public string Id { get; set; }

    public QueryContainer Query { get; set; }
}

我们将流畅地映射所有属性，而不是使用映射属性。 fluent mappings是最强大的，可以表达在Elasticsearch中映射的所有方式。

现在，创建连接设置和客户端以使用 Elasticsearch。

var pool = new SingleNodeConnectionPool(new Uri($"http://localhost:9200"));
var logIndex = "log_entries";
var connectionSettings = new ConnectionSettings(pool)
    // infer mapping for logs
    .InferMappingFor<LogEntryModel>(m => m
        .IndexName(logIndex)
        .TypeName("log_entry")
    )
    // infer mapping for percolated queries
    .InferMappingFor<PercolatedQuery>(m => m
        .IndexName(logIndex)
        .TypeName("percolated_query")
    );

var client = new ElasticClient(connectionSettings);

我们可以指定索引名称和类型名称来推断我们的 POCO；也就是说，当 NEST 使用 LogEntryModel 发出请求时或 PercolatedQuery作为请求中的通用类型参数(例如 T 中的 .Search<T>())，如果未在请求中指定，它将使用推断的索引名称和类型名称。

现在，删除索引以便我们可以从头开始

// delete the index if it already exists
if (client.IndexExists(logIndex).Exists)
    client.DeleteIndex(logIndex);

并创建索引

client.CreateIndex(logIndex, c => c
    .Settings(s => s
        .NumberOfShards(1)
        .NumberOfReplicas(0)
    )
    .Mappings(m => m
        .Map<LogEntryModel>(mm => mm
            .AutoMap()
        )
        .Map<PercolatedQuery>(mm => mm
            .AutoMap()
            .Properties(p => p
                // map the query field as a percolator type
                .Percolator(pp => pp
                    .Name(n => n.Query)
                )
            )
        )
    )
);

Query PercolatedQuery 上的属性(property)被映射为 percolator类型。这是 Elasticsearch 5.0 中的新功能。映射请求看起来像

{
  "settings": {
    "index.number_of_replicas": 0,
    "index.number_of_shards": 1
  },
  "mappings": {
    "log_entry": {
      "properties": {
        "message": {
          "fields": {
            "keyword": {
              "type": "keyword"
            }
          },
          "type": "text"
        },
        "timestamp": {
          "type": "date"
        }
      }
    },
    "percolated_query": {
      "properties": {
        "id": {
          "fields": {
            "keyword": {
              "type": "keyword"
            }
          },
          "type": "text"
        },
        "query": {
          "type": "percolator"
        }
      }
    }
  }
}

现在，我们准备好索引查询

client.Index(new PercolatedQuery
{
    Id = "std_query",
    Query = new MatchQuery
    {
        Field = Infer.Field<LogEntryModel>(entry => entry.Message),
        Query = "just a text"
    }
}, d => d.Index(logIndex).Refresh(Refresh.WaitFor));

有了索引的查询，让我们过滤文档

var logEntry = new LogEntryModel
{
    Timestamp = DateTimeOffset.UtcNow,
    Message = "some log message text"
};

// run percolator on the logEntry instance
var searchResponse = client.Search<PercolatedQuery>(s => s
    .Query(q => q
        .Percolate(p => p
            // field that contains the query
            .Field(f => f.Query)
            // details about the document to run the stored query against.
            // NOTE: This does not index the document, only runs percolation
            .DocumentType<LogEntryModel>()
            .Document(logEntry)
        )
    )
);

// outputs 1
Console.WriteLine(searchResponse.Documents.Count());

id 为 "std_query" 的过滤查询返回 searchResponse.Documents

{
  "took" : 117,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 1,
    "max_score" : 0.2876821,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "log_entries",
        "_type" : "percolated_query",
        "_id" : "std_query",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "id" : "std_query",
          "query" : {
            "match" : {
              "message" : {
                "query" : "just a text"
              }
            }
          }
        }
      }
    ]
  }
}

这是渗透文档实例的示例。渗透也可以针对已经索引的文档运行

var searchResponse = client.Search<PercolatedQuery>(s => s
    .Query(q => q
        .Percolate(p => p
            // field that contains the query
            .Field(f => f.Query)
            // percolate an already indexed log entry
            .DocumentType<LogEntryModel>()
            .Id("log entry id")
            .Index<LogEntryModel>()
            .Type<LogEntryModel>()
        )
    )
);