下面的弹性搜索查询中的错误结果答案

【问题标题】：False result in Elastic Search Query below下面的弹性搜索查询中的错误结果
【发布时间】：2017-05-17 22:11:27
【问题描述】：

我是弹性搜索的新手，我第一次使用它来索引我的数据并对其执行搜索。

我编写了这段代码来查找索引中的术语计数：

{
  {
    "size": 0
  },
  "aggs": {
    "BookID": {
      "terms": {
        "field": "bookID",
        "size": 100000
      },
      "aggs": {
        "total_Chapter": {
          "nested": {
            "path": "chapterData"
          },
          "aggs": {
            "termsInChapter": {
              "filters": {
                "filters": {
                  "king": {
                    "query_string": {
                      "query": "king",
                      "default_field": "chapter.data"
                    }
                  },
                  "queen": {
                    "query_string": {
                      "query": "queen",
                      "default_field": "chapter.data"
                    }
                  },
                  "apple": {
                    "query_string": {
                      "query": "apple",
                      "default_field": "chapter.data"
                    }
                  }
                }
              }
            },
            "termsInChapter_count": {
              "value_count": {
                "field": "termsInChapter"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

但不知何故，结果返回 0。我不知道我在此查询中做错了什么。

这是该查询的部分输出：

"aggregations": {
    "BookID": {
      "doc_count_error_upper_bound": 0,
      "sum_other_doc_count": 0,
      "buckets": [
        {
          "key": 1,
          "doc_count": 1,
          "total_Chapter": {
            "doc_count": 23,
            "termsInChapter": {
              "buckets": {
                "apple": {
                  "doc_count": 2
                },
                "king": {
                  "doc_count": 1
                },
                "queen": {
                  "doc_count": 1
                }
              }
            },
            "termsInChapter_count": {
              "value": 0              <=========This should return 3
            }
          }
        },
        {
          "key": 2,
          "doc_count": 1,
          "total_Chapter": {
            "doc_count": 23,
            "termsInChapter": {
              "buckets": {
                "apple": {
                  "doc_count": 0
                },
                "king": {
                  "doc_count": 3
                },
                "queen": {
                  "doc_count": 2
                }
              }
            },
            "termsInChapter_count": {
              "value": 0
            }
          }
        },

提前感谢您的帮助。

【问题讨论】：

标签： elasticsearch nest

【解决方案1】：

您的 termsInChapter_count 聚合需要引用一个字段，而不是聚合名称，这就是您的解决方案不起作用的原因。

为此，您需要 sum_bucket 类型的聚合：

"termsInChapter_count": {
  "sum_bucket": {
    "buckets_path": "termsInChapter._count"
  }
}

稍后编辑

  "aggs": {
    "termsInChapter": {
      "filters": {
        "filters": {
          "king": {
            "query_string": {
              "query": "king",
              "default_field": "chapter.data"
            }
          },
          "queen": {
            "query_string": {
              "query": "queen",
              "default_field": "chapter.data"
            }
          },
          "apple": {
            "query_string": {
              "query": "apple",
              "default_field": "chapter.data"
            }
          }
        }
      },
      "aggs": {
        "filter_zero_matches_buckets": {
          "bucket_selector": {
            "buckets_path": {
              "hits": "_count"
            },
            "script": "params.hits > 0"
          }
        }
      }
    },
    "termsInChapter_count": {
      "bucket_script": {
        "buckets_path": {
          "bucket_count": "termsInChapter._bucket_count"
        },
        "script": "params.bucket_count"
      }
    }
  }

您在结果中寻找的是termsInChapter_count 值。

【讨论】：

这会返回所有桶的计数总和。我想要的是匹配的术语数而不是匹配的术语数的总和。
我该怎么办？
我没有关注。你想要桶的数量吗？
我想要匹配的字词数量...假设我搜索了四个字词，但其中三个匹配了我想要结果中的“3”，现在如果我搜索五个字词和其中两个匹配我想要结果中的“2”。谢谢
我现在明白了。我用应该做的事情更新了答案，但它更复杂。

【解决方案2】：

首先感谢Andrei Stefan 的帮助。

我直接回答这个问题，这样任何人都可以得到直接的答案，而无需通过 cmets 等等。

通过您的this 答案，我发现bucket_script 应该放在更高的级别。所以我稍微改变了你上一个答案的查询，它起作用了。

这是最终的工作查询：

"aggs": {
  "total_Chapter": {
    "nested": {
      "path": "chapterData"
    },
    "aggs": {
      "termsInChapter": {
        "filters": {
          "filters": {
            "king": {
              "query_string": {
                "query": "king",
                "default_field": "chapter.data"
              }
            },
            "queen": {
              "query_string": {
                "query": "queen",
                "default_field": "chapter.data"
              }
            },
            "apple": {
              "query_string": {
                "query": "apple",
                "default_field": "chapter.data"
              }
            }
          }
        },
        "aggs": {
          "filter_zero_matches_buckets": {
            "bucket_selector": {
              "buckets_path": {
                "hits": "_count"
              },
              "script": "params.hits > 0"
            }
          }
        }
      }
    }
  },
  "termsInChapter_count": {
    "bucket_script": {
      "buckets_path": {
        "bucket_count": "total_Chapter>termsInChapter._bucket_count"
      },
      "script": "params.bucket_count"
    }
  }
}

再次感谢Andrei。 :)

【讨论】：

是的，为了简化我的测试，我没有使用nested 数据结构进行测试。很高兴你最终成功了:-)。