场景：商品池索引 sku_data，需要过滤编码字段skuCode
Terms
使用terms查询商品编码
{
"query": {
"bool": {
"filter": [
{
"terms": {
"skuCode": [
"7700220626",
"7700159221"
]
}
}
]
}
}
}
terms查询字词限制为65535，上面的查询参数skuCode是静态参数，如果要从其他索引动态传入，可以使用 Terms lookup
Terms lookup
参数：
index
（必需，字符串）从中获取字段值的索引的名称。
id
（必需，字符串）要从中获取字段值的文档的ID。
path
（必需，字符串）要从中获取字段值的字段名称。 Elasticsearch 使用这些值作为查询的搜索词。 如果字段值包含嵌套的内部对象的数组，则可以使用点表示法语法访问这些对象。
routing
（可选，字符串）从中获取术语值的文档的自定义路由值。 如果在为文档建立索引时提供了自定义路由值，则此参数是必需的。
例子
用户拥有的商品索引user_skus
用户id=10000的文档
{
"_index" : "user_skus",
"_type" : "_doc",
"_id" : "10000",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"skus" : [
"1401027979",
"1401027980",
"1401027978",
"1401027981"
]
}
}
}
使用Terms lookup筛选skuCode字段，此查询将中user_skus索引，文档id10000，skus字段的商品作为参数传入terms的数组
GET sku_data/_search
{ "query": { "bool": { "filter": [ { "terms": { "skuCode": { "index": "user_skus", "id": "10000", "path": "skus" } } } ] } } }
Terms lookup也有查询字词限制，限制65535。可以修改动态参数index.max_terms_count来提高限制，但会影响查询效率。（公司项目中30万字词查询了3秒）
修改terms参数语句
PUT sku_data/_settings
{
"index.max_terms_count": 500000
}
同步数据时一个请求无法添加几十万条商品数据，需要拆分商品，发送多次请求追加商品
添加商品
POST user_skus/_doc/10000
{
"skus": [
"1401027979",
"1401027980"
]
}
但再次请求会覆盖掉skus字段，不会追加。想要给skus数组增加元素需要使用script脚本
Script
文档id=10000,字段skus数组添加元素
POST user_skus/_doc/10000/_update
{
"script":{
"inline": "ctx._source.skus.addAll(params.new_tag)",
"params" : {
"new_tag" : ["110022","55280"]
}
}
}
添加后的元素为
"_source" : {
"skus" : [
"1401027979",
"1401027980",
"110022",
"55280"
] }
Java实现
Terms lookup查询
1 public SearchResponse termsLookUpSearch() throws IOException {
2 SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("sku_data");
3 BoolQueryBuilder boolQuery = new BoolQueryBuilder();
4 String index = "user_skus";
5 String id = "100000";
6 String path = "skus";
7 boolQuery.filter(QueryBuilders.termsLookupQuery("skuCode", new TermsLookup(index, id, path)));
8 SearchSourceBuilder source = SearchSourceBuilder.searchSource();
9 source.query(boolQuery);
10 searchRequest.source(source);
11 return restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
12 }
Script脚本更新文档
/**
* 多个文档增加skus字段
* @param dataMap
* {
* "10000": ["1102552","11023658","112562"],
* "10002": ["7745211","7742562"]
* }
*/
public void addUserSkus(Map<String, List<String>> dataMap) {
String userSkusIndex = "user_skus";
BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
for (Map.Entry<String, List<String>> entry : dataMap.entrySet()) {
//没有文档则新增
IndexRequest index = new IndexRequest(userSkusIndex);
index.id(entry.getKey());
Map<String, Object> map = new HashedMap<>();
map.put("skus", entry.getValue());
index.source(map);
//修改使用script脚本
UpdateRequest update = new UpdateRequest(userSkusIndex, entry.getKey());
Map<String, Object> params = new HashedMap<>();
params.put("new_tag", entry.getValue());
Script script = new Script(ScriptType.INLINE, Script.DEFAULT_SCRIPT_LANG,
"ctx._source.skus.addAll(params.new_tag)", params);
update.script(script);
//新增或修改
update.upsert(index);
bulkRequest.add(update);
}
try {
BulkResponse response = restHighLevelClient.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
*为保护使用者隐私，以上引用索引均采用化名
参考文档：
https://elasticstack.blog.csdn.net/article/details/112857984
标签：index,文档,Terms,terms,source,lookup,new,Elasticsearch,skus From： https://www.cnblogs.com/frozenfire/p/16739192.html