使用 Elasticsearch/Tire 通过时间表查找开放的商店

Question

我的模型 Shop 每个都与 Timetable 有关系，其中可能包含以下内容：

shop_id: 1, day: 5, open_hour: 7,  open_minutes: 0,  close_hour: 13, close_minute: 30
shop_id: 1, day: 5, open_hour: 14, open_minutes: 30, close_hour: 18, close_minute: 00

当然Timetable 可以有更优雅的格式，但接下来的问题是：如何使用 elasticsearch(tire) 找到营业的 Shop？

所有的想法都会被欣赏！谢谢！

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找到解决方案：

1. 为每一天（星期日、星期一、..）创建单独的索引

2. 每天从Timetable构建完整的分钟数组：

   ((open_hour * 60 + open_minute)..(close_hour * 60 + close_minute)).to_a
   

3. 为搜索添加过滤器：

   filter :term, current_day_name => (current_hour * 60 + current_minutes)
   

这个解决方案也可以，但看起来很麻烦，因为如果Shop 每天工作 8 小时，我创建了大小为：8 * 60 = 480 的数组（转换为字符串作为索引字段），这就是为什么这个问题仍然悬而未决，也许有人会找到更好的解决方案

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@Andrei Stefan 的轮胎部分回答：

indexes :open_hours, type: :nested do
  indexes :open, type: 'integer'
  indexes :close, type: 'integer'
end

open_hours_query = Tire::Search::Query.new do
  filtered do
    query { all }
    filter :range, "open_hours.open"   => { lte: current_time }
    filter :range, "open_hours.close"  => { gte: current_time }
  end
end

filter :nested, { path: 'open_hours', query: open_hours_query.to_hash }

Answer 1

我会考虑这样做：

1. 开始和结束时间是 Elasticsearch 中嵌套对象数组的整数值：

示例：商店在 07:00 开店 13:30 关店，然后在第 1 天 14:30 开店和 18:00 关店在 ES 中会被翻译成这样：

"shop_name": "Shop 1",
"open_hours": [
  { "open": 420, "close": 810 },
  { "open": 870, "close": 1080 }
]

1. 一周中的每一天 (1 -> 7) 代表一个值（要添加到分钟数中）：

Day 1 = addition 0
Day 2 = addition 2000
Day 3 = addition 4000
...
Day 7 = addition 10000

因此，对于每一天，增量为 2000，因为每一天最多包含 1440 分钟（24 小时 * 60 分钟），并且能够将一天与单个数字区分开来，这些数字不必相交。

因此，上面的示例中的商店在 07:00 开门营业，例如第 4 天的示例如下：

"shop_name": "Shop 1",
"open_hours": [
  { "open": 6420, "close": 6810 },
  { "open": 6870, "close": 7080 }
]

1. 在查询这些文档时，您要搜索的时间点需要遵守与上述相同的规则。例如，如果您想查看第 4 天 13:45 是否打开了“Shop 1”，您将搜索 (6000 + 13*60 + 45 = 6825) 分钟。

2. Elasticsearch 中上述所有内容的映射如下：

{
  "mappings": {
    "shop" : {
      "properties": {
        "shop_name" : { "type" : "string" },
        "open_hours" : {
          "type" : "nested",
          "properties": {
            "open" : { "type" : "integer" },
            "close": { "type" : "integer" }
          }
        }
      }
    }
  }
}

5. 测试数据：

POST /shops/shop/_bulk
{"index":{}}
{"shop_name":"Shop 1","open_hours":[{"open":420,"close":810},{"open":870,"close":1080}]}
{"index":{}}
{"shop_name":"Shop 2","open_hours":[{"open":0,"close":500},{"open":1000,"close":1440}]}
{"index":{}}
{"shop_name":"Shop 3","open_hours":[{"open":0,"close":10},{"open":70,"close":450},{"open":900,"close":1050}]}
{"index":{}}
{"shop_name":"Shop 4","open_hours":[{"open":2000,"close":2480}]}
{"index":{}}
{"shop_name":"Shop 5","open_hours":[{"open":2220,"close":2480},{"open":2580,"close":3000},{"open":3100,"close":3440}]}
{"index":{}}
{"shop_name":"Shop 6","open_hours":[{"open":6000,"close":6010},{"open":6700,"close":6900}]}

6. 查询第 2 天在当天第 2400 分钟 (06:40) 开业的商店：

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "nested": {
            "path": "open_hours",
            "query": {
              "bool": {
                "must": [
                  {
                    "filtered": {
                      "filter": {
                        "range": {
                          "open_hours.open": {
                            "lte": 2400
                          }}}}},
                  {
                    "filtered": {
                      "filter": {
                        "range": {
                          "open_hours.close": {
                            "gte": 2400
                          }}}}}
                ]
              }}}}
            ]
}}}

会输出 Shop 4 和 Shop 5：

         "shop_name": "Shop 4",
           "open_hours": [
              {
                 "open": 2000,
                 "close": 2480
              }
           ]

         "shop_name": "Shop 5",
           "open_hours": [
              {
                 "open": 2220,
                 "close": 2480
              },
              {
                 "open": 2580,
                 "close": 3000
              },
              {
                 "open": 3100,
                 "close": 3440
              }
           ]

后期编辑：自从我添加此回复以来，Elasticsearch 已经走过了漫长的道路，并且从那时起许多事情发生了变化，filtered 过滤器（在 bool must 的上下文中，我used) 可以替换为bool filter 甚至是简单的must。此外，string 不再存在于 6.x 中，因此如果您需要使用分析器按商店名称搜索，则可以使用 text，或使用 keyword ("shop_name" : { "type" : "text" },)：

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "nested": {
            "path": "open_hours",
            "query": {
              "bool": {
                "filter": [
                  {
                    "range": {
                      "open_hours.open": {
                        "lte": 2400
                      }
                    }
                  },
                  {
                    "range": {
                      "open_hours.close": {
                        "gte": 2400
                      }
                    }
                  }
                ]
              }
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}