elasticsearch - ElasticSearch-获取文档，其中字段的值为x并且类型的最大日期小于y日期

Question

我有以下文件(从sql导入):

{
user : {
    id:1,
    efectiveDateFields : {
        items : [
                    {
                       "effectiveFrom": "2014-06-10T00:00:00",
                       "propertyValue": true
                    },
                    {
                       "effectiveFrom": "2015-03-15T00:00:00",
                       "propertyValue": false
                    }
                ]
        }
    }
},
{
user : {
    id:2,
    efectiveDateFields : {
        items : [
                    {
                       "effectiveFrom": "2014-06-13T00:00:00",
                       "propertyValue": false
                    },
                    {
                       "effectiveFrom": "2015-03-16T00:00:00",
                       "propertyValue": true
                    }
                ]
        }
    }
}

我想得到一个列表，其中MAX(user.efectiveDateFields.items.effectiveFrom)<=今天的日期和propertyValue:false。如何使用Elastic做到这一点？

这是我到目前为止所拥有的:

{
"bool": {
    "must": [
        {
            "range": {
                "user.items.effectiveFrom": {
                "gte": "2013-08-28"
                }
            }
        },
        {
            "term": {
                "user.items.propertyValue": false
            }
        }
    ]
   }
}

但这带来了所有文档，因为我没有检查最大日期。谁能帮我？

编辑

业务问题:

因此，对于业务问题，请按部分进行划分:我有一家公司的员工列表。每个员工都有正常值(未注明日期)，例如ID，姓名，出生日期。
现在，对于每个员工，我已经获得了与公司相关的数据。对于这种情况，让我们在 bool(boolean) 字段中说明该雇员是否为董事，这可以随着时间的推移而变化，例如晋升。因此，示例数据将是

Id: 1,
Name : Alberto Soares,
BirthDate : 1990-01-01,
isDirector {
   items:
   [
       {
             effectiveDate : 2010-05-16,
             propertyValue : false // I'm a simple employee
       },
       {
            effectiveDate : 2011-09-22,
            propertyValue : true // Because I've worked very hard, I'm now a director
       }
   ]
}

因此，现在我有了这些数据(一些更多的记录)，并且我想知道在任何给定日期，谁是公司的董事，比如说2010-12-20。在sql中，我像OP那样做，但是我完全不知道如何做Elastic。

在我的映射中(我正在使用嵌套)，我已经嵌套了Items(带有propertyValue的有效日期)。

Answer 1

哇，这是一个有趣的问题。
简而言之，我在下文中建议的是纯“brain-fcuk”。
下面的不可读查询大量使用了function_score和min score。

查询的结构是为给定日期实现以下功能:

1) 子句查找具有至少一个带有effective-date <= query_date和propertyValue:true的项目文档的所有文档。

2)赋予必须向查询一个分数，该分数等于一个值，该值表示使用property:true从查询日期到嵌套文档的最小距离。利用linear_decay

3)在应该包含的子句中，找到所有具有effective-date <= query_date和propertyValue:false的文档。

4)与相同2)给此查询一个分数，该分数等于使用property:false从查询日期到嵌套文档的最小距离

5)减去2)和4)，如果结果为负，则表示max(有效日期)<= ask_date具有propertyValue:false使用 min-score 筛选分数为负的文档。

1)映射项目为嵌套类型

put user/user/_mappings
    {
       "properties": {
          "id": {
             "type": "integer"
          },
          "efectiveDateFields": {
             "type": "object",
             "properties": {
                "items": {
                   "type": "nested"
                }
             }
          }
       }
    }

2)查询示例文件

User-1-担任总监，直到2015年10月22日

User-2-自2015年10月22日起担任有效总监

User-3-自2015年10月15日起担任有效总监

User-4-伟大的工程师而不是导演

 put user/user/1
{
        "id": 1,
        "isDirector" : {
          "items" : [
                    {
                       "effectiveFrom": "2014-06-10T00:00:00",
                       "propertyValue": false
                    },
                    {
                       "effectiveFrom": "2015-03-15T00:00:00",
                       "propertyValue": true
                    },
                     {
                       "effectiveFrom": "2015-10-22T00:00:00",
                       "propertyValue": false
                    }
                ]
        }
}
put user/user/2
{
    "id":2,
    "isDirector" : {
        "items" : [
                    {
                       "effectiveFrom": "2014-06-13T00:00:00",
                       "propertyValue": false
                    },
                    {
                       "effectiveFrom": "2015-10-22T00:00:00",
                       "propertyValue": true
                    }
                ]
        }
    }

put user/user/3
{
        "id": 3,
        "isDirector" : {
          "items" : [

                    {
                       "effectiveFrom": "2015-03-15T00:00:00",
                       "propertyValue": true
                    }
                ]
        }
}


put user/user/4
{
   "id": 4,
   "isDirector": {
      "items": [
         {
            "effectiveFrom": "2011-10-23T00:00:00",
            "propertyValue": false
         }
      ]
   }
}

3)查询示例(查询日期为2015-10-23):应返回2个匹配:2,3，

    post user/user/_search
    {
   "query": {
      "bool": {
         "disable_coord": true,
         "must": [
            {
               "nested": {
                  "path": "isDirector.items",
                  "query": {
                     "function_score": {
                        "functions": [
                           {
                              "linear": {
                                 "isDirector.items.effectiveFrom": {
                                    "origin": "2015-10-23",
                                    "scale": "36500d"
                                 }
                              }
                           }
                        ],
                        "score_mode": "multiply",
                        "boost_mode": "replace",
                        "query": {
                           "bool": {
                              "must": [
                                 {
                                    "range": {
                                       "isDirector.items.effectiveFrom": {
                                          "lte": "2015-10-23"
                                       }
                                    }
                                 },
                                 {
                                    "term": {
                                       "isDirector.items.propertyValue": true
                                    }
                                 }
                              ]
                           }
                        }
                     }
                  },
                  "score_mode": "max"
               }
            }
         ],
         "should": [
            {
               "function_score": {
                  "functions": [
                     {
                        "weight": -1
                     }
                  ],
                  "query": {
                     "bool": {
                        "must": [
                           {
                              "nested": {
                                 "path": "isDirector.items",
                                 "query": {
                                    "function_score": {
                                       "functions": [
                                          {
                                             "linear": {
                                                "isDirector.items.effectiveFrom": {
                                                   "origin": "2015-10-23",
                                                   "scale": "36500d"
                                                }
                                             }
                                          }
                                       ],
                                       "score_mode": "multiply",
                                       "boost_mode": "replace",
                                       "query": {
                                          "bool": {
                                             "must": [
                                                {
                                                   "range": {
                                                      "isDirector.items.effectiveFrom": {
                                                         "lte": "2015-10-23"
                                                      }
                                                   }
                                                },
                                                {
                                                   "term": {
                                                      "isDirector.items.propertyValue": false
                                                   }
                                                }
                                             ]
                                          }
                                       }
                                    }
                                 },
                                 "score_mode": "max"
                              }
                           }
                        ]
                     }
                  }
               }
            }
         ]
      }
   },
   "min_score": 0
}