elasticsearch - 弹性:如何搜索嵌套字段？ [不工作]

Question

如果我有一个索引到Elasticsearch的JSON文档，如下所示:

"_source": {
          "pid_no": 19321,
          "aggregator_id": null,
          "inet_family": "ipv4-unicast",
          "origin_code": "igp",
          "extended_community": null,
          "atomic_aggregate": null,
          "adv_type": "announce",
          "local_preference": 250,
          "med_metric": 0,
          "time_stamp": 1447534931,
          "net_mask": "23",
          "prefix4_": {
            "last": 222,
            "first": 111
          },
          "counter_no": 69668,
          "confederation_path": "",
          "as_set": null,

我已经尝试成功过滤文档的所有键，
但是，除了嵌套的。

查询看起来像:

GET /SNIP!/SNIP!/_search?routing=SNIP! 
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "query": {
          "match_all": {}
        }
      },
      "filter": {
        "bool": {
          "filter": [
            {
              "range": {
                "local_preference": {
                  "gt": 150,
                  "lte": 250
                }
              }
            },
>>> if i remove the filter below, matches the document.
>>> when i apply the filter, i get 0 hits
            {
              "and": [
                {
                  "range": {
                    "prefix4_.first": {
                      "lte": 200
                    }
                  }
                },
                {
                  "range": {
                    "prefix4_.last": {
                      "gte": 200
                    }
                  }
                }
              ]
            }
          ]
        }
      }
    }
  }
}

不用说，映射是在相应字段(prefix4_.first，prefix4_.last)中使用整数完成的。

您能否建议为什么过滤不起作用？

编辑:映射看起来像这样

{
    "mappings": {
        "_default_": {
            "_all": { "enabled": False },
            "dynamic": True,
            "_routing": { "required": True },
            "properties": {
                "pid_no": { "type": "string", "index": "not_analyzed", "store": "no" },
                "counter_no": { "type": "long", "store": "no" },
                "time_stamp": { "type": "date", "format": "epoch_second", "store": "no" },
                "host_name": { "type": "string", "index": "not_analyzed", "store": "no" },
                "local_ip": { "type": "ip", "store": "no" },
                "peer_ip": { "type": "ip", "store": "no" },
                "local_asn": { "type": "string", "index": "not_analyzed", "store": "no" },
                "peer_asn": { "type": "string", "index": "not_analyzed", "store": "no" },

                "inet_family": { "type": "string", "index": "not_analyzed", "store": "no" },
                "next_hop": { "type": "ip", "store": "no" },
                "net_block": { "type": "string", "index": "analyzed", "store": "no" },

                "as_path": { "type": "string", "index": "analyzed", "store": "no" },
                "cluster_list": { "type": "string", "index": "not_analyzed", "store": "no" },
                "confederation_path": { "type": "string", "index": "not_analyzed", "store": "no" },
                "local_preference": { "type": "integer", "store": "no" },
                "originator_ip": { "type": "ip", "store": "no" },
                "origin_code": { "type": "string", "index": "not_analyzed", "store": "no" },
                "community_note": { "type": "string", "index": "analyzed", "store": "no" },
                "med_metric": { "type": "long", "store": "no" },
                "atomic_aggregate": { "type": "boolean", "store": "no" },
                "aggregator_id": { "type": "string", "index": "analyzed", "store": "no" },
                "as_set": { "type": "string", "index": "analyzed", "store": "no" },
                "extended_community": { "type": "string", "index": "not_analyzed", "store": "no" },

                "adv_type": { "type": "string", "index": "not_analyzed", "store": "no" },

                "prefix_": { "type": "string", "index": "not_analyzed", "store": "no" },
                "net_mask": { "type": "integer", "store": "no" },
                "prefix4_": {
                    "type": "nested",
                    "properties": {
                        "first": { "type": "integer", "store": "no" },
                        "last": { "type": "integer", "store": "no" }
                    }
                },
                "prefix6_": {
                    "type": "nested",
                    "properties": {
                        "lofirst": { "type": "long", "store": "no" },
                        "lolast": { "type": "long", "store": "no" },
                        "hifirst": { "type": "long", "store": "no" },
                        "hilast": { "type": "long", "store": "no" }
                    }
                }

            }
        }
    },
    "settings" : {
        "number_of_shards": 1,
        "number_of_replicas": 0,
        "index": {
            "store.throttle.type": "none",
            "memory.index_buffer_size": "20%",
            "refresh_interval": "1m",
            "merge.async": True,
            "merge.scheduler.type": "concurrent",
            "merge.policy.type": "log_byte_size",
            "merge.policy.merge_factor": 15,
            "cache.query.enable": True,
            "cache.filter.type": "node",
            "fielddata.cache.type": "node",
            "cache.field.type": "soft"
        }
    }
}

Answer 1

Elasticsearch提供了多种映射嵌套文档的方式。您正在使用nested，该索引将嵌套文档索引为幕后的独立文档，因此查询它们需要使用nested query。

像您显示的那样，对嵌套JSON进行索引的最简单方法是使用object类型映射。这将允许您以期望的方式查询字段，但是Elasticsearch使层次结构扁平化，这对于您来说可能是 Not Acceptable 。