Elasticsearch 为分面搜索正确聚合

Question

我想在某个平台上提供服装产品的分面搜索。因为我已经有了基于 Elasticsearch 的搜索功能（简单的查询，只有产品的名称），用 ES 实现分面搜索也很好。

这应该通过聚合来完成，因为分面已被弃用，并且也可以有嵌套聚合。

但是，我无法理解数以百万计的聚合以及哪些最适合我 - 有 terms、filter、filters、nested、children 等等。而且它们看起来都很合适。

我想要实现的目标可能听起来很基本：我有不同的方面（品牌、状况、颜色），每个方面都有不同的价值。对于某些方面（品牌），用户只能选择一个值。对于其他（颜色），用户最多可以选择 3 种（因为有些衣服有不止一种颜色）。

---

我从多字段术语方面开始。现在下一个自然步骤是将其转换为术语聚合（原因如上所述），但术语聚合不支持多字段。

{
    "query" : {
        "match_all" : {  }
    },
    "facets" : {
        "groupByBrandAndCondition" : {
            "terms" : {
                "fields" : ["brand", "condition"],
                "size" : 10
            }
        }
    }
}

我不知何故错过了一些关于如何进行并行多级分桶的简单但关键的点。用 UI 术语来说，用户应该能够选择以下内容：

• 品牌 (10)
  • 一(7)
  • B (3) [X]
• 颜色 (5)
  • 蓝色 (3) [X]
  • 红色 (2) [X]

读取：选择 A (7)、蓝色 (3)和红色 (2)

Answer 1

我创建了这样的基本映射

POST your_index/your_type/_mapping
{
  "your_type": {
    "properties": {
      "product": {
        "type": "string"
      },
      "brand": {
        "type": "string"
      },
      "color": {
        "type": "string"
      }
    }
  }
}

我插入了一些这样的文档

PUT your_index/your_type/111
{
  "product" : "jeans" ,"brand" : "lee", "color" : "blue"
}

PUT your_index/your_type/1111
{
  "product" : "shoes" ,"brand" : "levi", "color" : "black"
}

And so on

这样的简单聚合查询

GET your_index/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "prod_agg": {
      "terms": {
        "field": "product"
      },
      "aggs": {
        "brand_agg": {
          "terms": {
            "field": "brand"
          },
          "aggs": {
            "color_agg": {
              "terms": {
                "field": "color"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

将重新运行

"aggregations": {
      "prod_agg": {
         "doc_count_error_upper_bound": 0,
         "sum_other_doc_count": 0,
         "buckets": [
            {
               "key": "shoes",
               "doc_count": 4,
               "brand_agg": {
                  "doc_count_error_upper_bound": 0,
                  "sum_other_doc_count": 0,
                  "buckets": [
                     {
                        "key": "nike",
                        "doc_count": 3,
                        "color_agg": {
                           "doc_count_error_upper_bound": 0,
                           "sum_other_doc_count": 0,
                           "buckets": [
                              {
                                 "key": "blue",
                                 "doc_count": 2
                              },
                              {
                                 "key": "black",
                                 "doc_count": 1
                              }
                           ]
                        }
                     },
                     {
                        "key": "levi",
                        "doc_count": 1,
                        "color_agg": {
                           "doc_count_error_upper_bound": 0,
                           "sum_other_doc_count": 0,
                           "buckets": [
                              {
                                 "key": "black",
                                 "doc_count": 1
                              }
                           ]
                        }
                     }
                  ]
               }
            },
            {
               "key": "jeans",
               "doc_count": 3,
               "brand_agg": {
                  "doc_count_error_upper_bound": 0,
                  "sum_other_doc_count": 0,
                  "buckets": [
                     {
                        "key": "lee",
                        "doc_count": 2,
                        "color_agg": {
                           "doc_count_error_upper_bound": 0,
                           "sum_other_doc_count": 0,
                           "buckets": [
                              {
                                 "key": "black",
                                 "doc_count": 1
                              },
                              {
                                 "key": "blue",
                                 "doc_count": 1
                              }
                           ]
                        }
                     },
                     {
                        "key": "levi",
                        "doc_count": 1,
                        "color_agg": {
                           "doc_count_error_upper_bound": 0,
                           "sum_other_doc_count": 0,
                           "buckets": [
                              {
                                 "key": "black",
                                 "doc_count": 1
                              }
                           ]
                        }
                     }
                  ]
               }
            }
         ]
      }
   }

这可用于填充 UI 搜索条件。

那么如果用户想搜索鞋子，你可以查询

GET your_index/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "match": {
      "product": "shoes"
    }
  }, 
  "aggs": {
    "brand_agg": {
      "terms": {
        "field": "brand"
      },
      "aggs": {
        "color_agg": {
          "terms": {
            "field": "color"
          }
        }
      }
    }
  }
}

这会给你

"aggregations": {
      "brand_agg": {
         "doc_count_error_upper_bound": 0,
         "sum_other_doc_count": 0,
         "buckets": [
            {
               "key": "nike",
               "doc_count": 3,
               "color_agg": {
                  "doc_count_error_upper_bound": 0,
                  "sum_other_doc_count": 0,
                  "buckets": [
                     {
                        "key": "blue",
                        "doc_count": 2
                     },
                     {
                        "key": "black",
                        "doc_count": 1
                     }
                  ]
               }
            },
            {
               "key": "levi",
               "doc_count": 1,
               "color_agg": {
                  "doc_count_error_upper_bound": 0,
                  "sum_other_doc_count": 0,
                  "buckets": [
                     {
                        "key": "black",
                        "doc_count": 1
                     }
                  ]
               }
            }
         ]
      }
   }

或者您可以将它们作为单独的存储桶进行查询，例如

GET your_index/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "match": {
      "product": "shoes"
    }
  },
  "aggs": {
    "brand_agg": {
      "terms": {
        "field": "brand"
      }
    },
    "color_agg" : {
      "terms": {
        "field": "color"
      }
    }
  }
}

这会给你

"aggregations": {
      "color_agg": {
         "doc_count_error_upper_bound": 0,
         "sum_other_doc_count": 0,
         "buckets": [
            {
               "key": "black",
               "doc_count": 2
            },
            {
               "key": "blue",
               "doc_count": 2
            }
         ]
      },
      "brand_agg": {
         "doc_count_error_upper_bound": 0,
         "sum_other_doc_count": 0,
         "buckets": [
            {
               "key": "nike",
               "doc_count": 3
            },
            {
               "key": "levi",
               "doc_count": 1
            }
         ]
      }
   }

使用doc_count 值告诉用户他们有多少选项。

这是否满足您的要求？