Elasticsearch: escludendo i filtri mentre sono possibili le sfaccettature? (come in Solr)

Question

Sto cercando di passare da Solr a ES. Una delle cose che non riesco a trovare informazioni è se ES mi consente di definire i filtri di esclusione durante la sfaccettatura.

Ad esempio si consideri producttype con i valori: A,B,C quale voglio sfaccettare su (vale a dire: spettacolo non conta). Considerare anche che la query è vincolata a producttype: A.

In questo caso, Solr mi consente di specificare che voglio escludere la contraint producttype: A dall'impatto della sfaccettatura su producttype. IOW, visualizza conta su producttype come se il vincolo producttype: A non sia stato applicato.

Come fare questo in Solr veda: http://wiki.apache.org/solr/SimpleFacetParameters> Tagging ed escludendo Filtri

Esiste un modo per fare questo in elasticsearch?

Answer 1

Sì, è possibile.

Mentre è possibile utilizzare i filtri all'interno della query DSL, l'API di ricerca accetta anche un parametro di livello superiore filter, che viene utilizzato per filtrare i risultati della ricerca DOPO che le faccette sono state calcolate.

Ad esempio:

1) In primo luogo, creare l'indice, e perché si vuole product_type essere trattato come un enum, impostarlo per essere not_analyzed:

curl -XPUT 'http://127.0.0.1:9200/my_index/?pretty=1' -d ' 
{ 
    "mappings" : { 
     "product" : { 
     "properties" : { 
      "product_type" : { 
       "index" : "not_analyzed", 
       "type" : "string" 
      }, 
      "product_name" : { 
       "type" : "string" 
      } 
     } 
     } 
    } 
} 
' 

2) Indice alcuni documenti (nota, Doc 3 ha un diverso product_name):

curl -XPUT 'http://127.0.0.1:9200/my_index/product/1?pretty=1' -d ' 
{ 
    "product_type" : "A", 
    "product_name" : "foo bar" 
} 
' 
curl -XPUT 'http://127.0.0.1:9200/my_index/product/2?pretty=1' -d ' 
{ 
    "product_type" : "B", 
    "product_name" : "foo bar" 
} 
' 
curl -XPUT 'http://127.0.0.1:9200/my_index/product/3?pretty=1' -d ' 
{ 
    "product_type" : "C", 
    "product_name" : "bar" 
} 
' 

3) effettuare una ricerca per i prodotti il ​​cui nome contiene 012.380.815,457 mila(che esclude doc 3 e quindi product_typeC), calcolare le sfaccettature per product_type per tutti i documenti che hanno foo nel product_name, quindi filtrare i risultati della ricerca grazie product_type == A:

curl -XGET 'http://127.0.0.1:9200/my_index/product/_search?pretty=1' -d ' 
{ 
    "query" : { 
     "text" : { 
     "product_name" : "foo" 
     } 
    }, 
    "filter" : { 
     "term" : { 
     "product_type" : "A" 
     } 
    }, 
    "facets" : { 
     "product_type" : { 
     "terms" : { 
      "field" : "product_type" 
     } 
     } 
    } 
} 
' 

# { 
# "hits" : { 
#  "hits" : [ 
#   { 
#    "_source" : { 
#    "product_type" : "A", 
#    "product_name" : "foo bar" 
#    }, 
#    "_score" : 0.19178301, 
#    "_index" : "my_index", 
#    "_id" : "1", 
#    "_type" : "product" 
#   } 
#  ], 
#  "max_score" : 0.19178301, 
#  "total" : 1 
# }, 
# "timed_out" : false, 
# "_shards" : { 
#  "failed" : 0, 
#  "successful" : 5, 
#  "total" : 5 
# }, 
# "facets" : { 
#  "product_type" : { 
#   "other" : 0, 
#   "terms" : [ 
#    { 
#    "count" : 1, 
#    "term" : "B" 
#    }, 
#    { 
#    "count" : 1, 
#    "term" : "A" 
#    } 
#   ], 
#   "missing" : 0, 
#   "_type" : "terms", 
#   "total" : 2 
#  } 
# }, 
# "took" : 3 
# } 

4) Eseguire una ricerca per foo nel product_name, ma calcolare sfaccettature per tutti i prodotti nell'indice, specificando il parametro global:

# [Wed Jan 18 17:15:09 2012] Protocol: http, Server: 192.168.5.10:9200 
curl -XGET 'http://127.0.0.1:9200/my_index/product/_search?pretty=1' -d ' 
{ 
    "query" : { 
     "text" : { 
     "product_name" : "foo" 
     } 
    }, 
    "filter" : { 
     "term" : { 
     "product_type" : "A" 
     } 
    }, 
    "facets" : { 
     "product_type" : { 
     "global" : 1, 
     "terms" : { 
      "field" : "product_type" 
     } 
     } 
    } 
} 
' 

# [Wed Jan 18 17:15:09 2012] Response: 
# { 
# "hits" : { 
#  "hits" : [ 
#   { 
#    "_source" : { 
#    "product_type" : "A", 
#    "product_name" : "foo bar" 
#    }, 
#    "_score" : 0.19178301, 
#    "_index" : "my_index", 
#    "_id" : "1", 
#    "_type" : "product" 
#   } 
#  ], 
#  "max_score" : 0.19178301, 
#  "total" : 1 
# }, 
# "timed_out" : false, 
# "_shards" : { 
#  "failed" : 0, 
#  "successful" : 5, 
#  "total" : 5 
# }, 
# "facets" : { 
#  "product_type" : { 
#   "other" : 0, 
#   "terms" : [ 
#    { 
#    "count" : 1, 
#    "term" : "C" 
#    }, 
#    { 
#    "count" : 1, 
#    "term" : "B" 
#    }, 
#    { 
#    "count" : 1, 
#    "term" : "A" 
#    } 
#   ], 
#   "missing" : 0, 
#   "_type" : "terms", 
#   "total" : 3 
#  } 
# }, 
# "took" : 4 
# } 

AGGIORNAMENTO Per rispondere alla domanda espanso dalla OP:

È inoltre possibile applicare filtri direttamente ad ogni sfaccettatura - questi sono chiamati facet_filters.

esempio simile a prima:

1) Creare l'indice:

curl -XPUT 'http://127.0.0.1:9200/my_index/?pretty=1' -d ' 
{ 
    "mappings" : { 
     "product" : { 
     "properties" : { 
      "color" : { 
       "index" : "not_analyzed", 
       "type" : "string" 
      }, 
      "name" : { 
       "type" : "string" 
      }, 
      "type" : { 
       "index" : "not_analyzed", 
       "type" : "string" 
      } 
     } 
     } 
    } 
} 
' 

2) Indice alcuni dati:

curl -XPUT 'http://127.0.0.1:9200/my_index/product/1?pretty=1' -d ' 
{ 
    "color" : "red", 
    "name" : "foo bar", 
    "type" : "A" 
} 
' 

curl -XPUT 'http://127.0.0.1:9200/my_index/product/2?pretty=1' -d ' 
{ 
    "color" : [ 
     "red", 
     "blue" 
    ], 
    "name" : "foo bar", 
    "type" : "B" 
} 
' 

curl -XPUT 'http://127.0.0.1:9200/my_index/product/3?pretty=1' -d ' 
{ 
    "color" : [ 
     "green", 
     "blue" 
    ], 
    "name" : "bar", 
    "type" : "C" 
} 
' 

3) Ricerca, filtrando su prodotti che hanno sia type == A e color == blue, quindi eseguire sfaccettature su ogni attributo escluso, il filtro "altro":

curl -XGET 'http://127.0.0.1:9200/my_index/product/_search?pretty=1' -d ' 
{ 
    "filter" : { 
     "and" : [ 
     { 
      "term" : { 
       "color" : "blue" 
      } 
     }, 
     { 
      "term" : { 
       "type" : "A" 
      } 
     } 
     ] 
    }, 
    "facets" : { 
     "color" : { 
     "terms" : { 
      "field" : "color" 
     }, 
     "facet_filter" : { 
      "term" : { 
       "type" : "A" 
      } 
     } 
     }, 
     "type" : { 
     "terms" : { 
      "field" : "type" 
     }, 
     "facet_filter" : { 
      "term" : { 
       "color" : "blue" 
      } 
     } 
     } 
    } 
} 
' 

# [Wed Jan 18 19:58:25 2012] Response: 
# { 
# "hits" : { 
#  "hits" : [], 
#  "max_score" : null, 
#  "total" : 0 
# }, 
# "timed_out" : false, 
# "_shards" : { 
#  "failed" : 0, 
#  "successful" : 5, 
#  "total" : 5 
# }, 
# "facets" : { 
#  "color" : { 
#   "other" : 0, 
#   "terms" : [ 
#    { 
#    "count" : 1, 
#    "term" : "red" 
#    } 
#   ], 
#   "missing" : 0, 
#   "_type" : "terms", 
#   "total" : 1 
#  }, 
#  "type" : { 
#   "other" : 0, 
#   "terms" : [ 
#    { 
#    "count" : 1, 
#    "term" : "C" 
#    }, 
#    { 
#    "count" : 1, 
#    "term" : "B" 
#    } 
#   ], 
#   "missing" : 0, 
#   "_type" : "terms", 
#   "total" : 2 
#  } 
# }, 
# "took" : 3 
# }