Гнездо 7: Как получить номер вхождения для каждого документа? - PullRequest
Новая
       30

Гнездо 7: Как получить номер вхождения для каждого документа?

0 голосов
/ 16 марта 2020

Я использую NEST 7.0 и C# для запуска поисковых запросов для хранилища Elasticsearch с использованием стиля Fluent DSL. Я использую MultiMatch для поиска по переданному строковому значению в нескольких полях: 

queryContainer &= Query<Document>.MultiMatch(m => m.Fields(fields)
                                                   .Query(searchParams.SearchValue)
                                                   .Type(TextQueryType.MostFields));

Для каждого документа, который я получаю, это _score и исходные данные. И то, и другое я могу получить из Response.Hits.

НО, как я могу получить число вхождений поискового значения для каждого документа? Я хотел бы получить что-то вроде этого:

Поиск значения: «поиск» Поля поиска: название, описание Результаты: - Док1: 5 случаев - Doc2: 0 вхождений - Doc3: 3 случая - Doc4: 1 вхождение ...

Заранее спасибо за помощь!

1 Ответ

0 голосов
/ 16 марта 2020

Нет прямого способа сделать это в elasti c search. Самое близкое, что можно сделать, - это использовать многовременные векторы

Запрос 

POST /index51/_mtermvectors
{
    "ids" : ["1", "2"], --> Ids of all documents (_id)
    "parameters": {
        "fields": [
            "text"
        ],
        "term_statistics": true
    }
}

Он вернет список всех документов со статистикой для каждого слова в поле

Результат: 

{
  "docs" : [
    {
      "_index" : "index51",
      "_type" : "_doc",
      "_id" : "1",
      "_version" : 2,
      "found" : true,
      "took" : 3,
      "term_vectors" : {
        "text" : {
          "field_statistics" : {
            "sum_doc_freq" : 7,
            "doc_count" : 3,
            "sum_ttf" : 7
          },
          "terms" : {
            "another" : {
              "doc_freq" : 2,
              "ttf" : 2,
              "term_freq" : 1,
              "tokens" : [
                {
                  "position" : 0,
                  "start_offset" : 0,
                  "end_offset" : 7
                }
              ]
            },
            "test" : {
              "doc_freq" : 3,
              "ttf" : 3,
              "term_freq" : 1,
              "tokens" : [
                {
                  "position" : 2,
                  "start_offset" : 16,
                  "end_offset" : 20
                }
              ]
            },
            "twitter" : {
              "doc_freq" : 2,
              "ttf" : 2,
              "term_freq" : 1,
              "tokens" : [
                {
                  "position" : 1,
                  "start_offset" : 8,
                  "end_offset" : 15
                }
              ]
            }
          }
        }
      }
    },
    {
      "_index" : "index51",
      "_type" : "_doc",
      "_id" : "2",
      "_version" : 1,
      "found" : true,
      "took" : 2,
      "term_vectors" : {
        "text" : {
          "field_statistics" : {
            "sum_doc_freq" : 7,
            "doc_count" : 3,
            "sum_ttf" : 7
          },
          "terms" : {
            "test" : {
              "doc_freq" : 3,
              "ttf" : 3,
              "term_freq" : 1,
              "tokens" : [
                {
                  "position" : 0,
                  "start_offset" : 0,
                  "end_offset" : 4
                }
              ]
            }
          }
        }
      }
    }
  ]
}

Идентификаторы всех документов можно получить с помощью scroll api

...