如何在内部对象中查询 Elasticsearch 嵌套文档？答案

【问题标题】：How do I query an Elasticsearch nested document within an inner object?如何在内部对象中查询 Elasticsearch 嵌套文档？
【发布时间】：2017-10-18 15:09:43
【问题描述】：

我正在尝试过滤 Elasticsearch 查询 (ES 5.6.2) 中 nested document 中的字段。嵌套文档本身就是主文档内部对象中的一个字段。映射如下所示：

{
    "mappings": {
        "container": {
            "properties": {
                "host": {
                    "properties": {
                        "tags_nested": {
                            "type": "nested",
                            "properties": {
                                "tag_key": {
                                    "type": "keyword"
                                },
                                "tag_val": {
                                    "type": "keyword"
                                }
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
}

我想过滤host.tags_nested.tag_keys，但我无法找出正确的语法来访问host 内部对象中的嵌套tags_nested 文档。当我知道有一些应该匹配时，我尝试了以下查询，它不返回任何结果：

{
    "query": {
        "nested": {
            "path": "host.tags_nested",
            "query": {
                "bool": {
                    "filter": [
                        {
                            "term": {
                                "host.tags_nested.tag_key": "example_key"
                            }
                        }
                    ]
                }
            }
        }
    }
}

根据ES docs，您可以通过传递与嵌套文档的字段名称对应的path 来执行nested 查询以在嵌套文档中进行查询。但是，当path 位于内部对象中并且需要使用点符号访问时，这似乎不起作用。

有什么想法吗？

【问题讨论】：

标签： elasticsearch elasticsearch-5

【解决方案1】：

试试这个。 Term Query 搜索我们指定的确切单词。因此，为此使用fieldname.keyword，因为关键字存储我们索引它们时的精确文本。

{
    "query": {
        "nested": {
            "path": "host.tags_nested",
            "query": {
                "bool": {
                    "filter": [
                        {
                            "term": {
                                "host.tags_nested.tag_key.keyword": "example_key"
                            }
                        }
                    ]
                }
            }
        }
    }
}

【讨论】：