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es 中 terms set 使用

article 2024/12/26 2:27:20

在 Elasticsearch 中，terms_set 查询通常用于在一个字段上进行多值匹配，并支持设置一个条件（例如最小匹配数量），让查询结果更具灵活性。为了展示如何使用 terms_set 查询，我们首先会创建一个索引，写入一些数据，然后演示如何进行查询。

1. 创建索引和写入数据

首先，假设我们有一个关于 articles（文章）的索引，每个文档包含字段 tags（标签），我们希望查询文档中的标签是否包含给定的多个值。

创建索引

假设我们的索引名为 articles，并且每个文档包含字段 tags（多个标签值）。

PUT /articles
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": { "type": "text" },
      "tags": { "type": "keyword" }
    }
  }
}

在上述示例中，我们定义了一个名为 articles 的索引，其中 tags 字段是 keyword 类型，因为我们想要存储和查询标签。

写入数据

接下来，我们写入一些数据。每个文档包含文章标题和相关的标签。

POST /articles/_bulk
{ "index": { "_id": 1 } }
{ "title": "Tech News Today", "tags": ["tech", "news", "AI"] }
{ "index": { "_id": 2 } }
{ "title": "Sports Highlights", "tags": ["sports", "news", "football"] }
{ "index": { "_id": 3 } }
{ "title": "Latest in AI", "tags": ["tech", "aAI"] }
{ "index": { "_id": 4 } }
{ "title": "Football Updates", "tags": ["sports", "football"] }
{ "index": { "_id": 5 } }
{ "title": "Tech Innovations", "tags": ["tech", "innovation"] }

在这个例子中，我们为不同的文章指定了多个标签，如 tech、sports、news、AI 等。

2. 使用 `terms_set` 查询

现在，我们将使用 terms_set 查询来查找至少匹配给定标签集的文档。比如，我们希望找到那些标签字段中至少包含 tech、news、AI 中的两个标签的文档。

查询示例

POST /articles/_search
{
  "query": {
    "terms_set": {
      "tags": {
        "terms": ["tech", "news", "AI"],
        "minimum_should_match_script": {
          "source": "Math.min(params.num_terms, 2)"
        }
      }
    }
  }
}

解释：

terms_set: 查询的目标字段是 tags。
terms: 这里列出的是我们要匹配的标签集合：["tech", "news", "AI"]。
minimum_should_match_script: 使用脚本来设置条件，要求文档的 tags 字段至少包含集合中的两个标签。Math.min(params.num_terms, 2) 的意思是，“返回包含至少两个标签的文档”。

3. 查询结果

假设查询成功执行，以下是结果：

{
  "took" : 13,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 3.810946,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "articles",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 3.810946,
        "_source" : {
          "title" : "Tech News Today",
          "tags" : [
            "tech",
            "news",
            "AI"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}