{
"query": {
"bool": {
"must": {
"script": {
"script": {
"source": "doc['user_id']= doc['music.sec_uid']",
"lang": "painless"
}
}
}
}
}
}
比如：我想要查询 user_id 和 sec_uid 一样的数据，但是 sec_uid 是在 music 字典里。
我怎么处理呢?
3、问题分析
需求核心是：比较两个字段，把不同字段值相同的数据取出来。
这个时候，要想到传统的精准匹配搜索或者全文检索搜索都不能解决问题。
需要更高阶的搜索才可以，此时脑子里要快速过文档，当然也可以与查看文档相结合。
逐步定位文档的位置：
研读官方给出的 Demo，基本就能得到问题的答案。
这里会引申出一个非常重要的知识点，也是实战业务场景反馈最多的检索性能优化特别注意的点：
使用脚本可能会降低搜索速度。
正如官方文档解读：
脚本无法利用Elasticsearch的倒排索引结构或相关优化。有时这可能会导致搜索速度降低。
如果您经常使用脚本来转换索引数据，则可以通过在摄取期间（数据写入前通过 Ingest 管道方式）进行这些更改来加快搜索速度。但是，这通常意味着较慢的索引速度（数据写入速度）。
4、实战解答
PUT test_002
{
"mappings": {
"properties": {
"user_id": {
"type": "keyword"
},
"music": {
"properties": {
"sec_uid": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}
}
GET test_002/_mapping
POST test_002/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"user_id":333,"music.sec_uid":444}
{"index":{"_id":2}}
{"user_id":333,"music.sec_uid":333}
{"index":{"_id":3}}
{"user_id":333,"music.sec_uid":555}
POST test_002/_search
{
"query": {
"bool": {
"filter": [
{
"script": {
"script": {
"source":"doc['user_id']==doc['music.sec_uid']",
"lang":"painless"
}
}
}
]
}
}
}
线上实战问题 2
1、知识点
update_by_query, ingest 数据预处理 + painless 脚本的使用
2、问题描述
update脚本，某个时间字段time，都是 2020-08-10 xx:xx:xx, 如何将该字段所有值替换为2020-10-24 xx:xx:xx, 只改日期，不改时分秒。
咋写呢？求大佬们指点啊
3、问题分析
需求核心是：
批量更新
脑海里里面映射出：update_by_query
基于特定值的一部分更新
脑海里马上映射出：painless 脚本处理
脚本实现选型
选型 1：直接 update_by_query 结合 painless
选型 2：update_by_query 结合 inges t结合 painless 脚本处理
我个人倾向于ingest，个人感觉语法相对友好。
逐步定位文档的位置：
研读官方给出的Demo，结合拆解的需求，基本就能得到问题的答案。
注意：Ingest 是后来版本的新特性，但到了7.X版本，也已经有很长时间了。大家用的少，但的确非常重要，建议要多用、常用常新！
4、实战解答（非最优解）
注意：以下是示例DSL。
PUT my_index
{
"mappings": {
"properties": {
"date": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
PUT my_index/_doc/2
{
"date": "2015-01-01T12:10:30Z"
}
PUT _ingest/pipeline/my_pipeline
{
"description": "use index:my-index",
"processors": [
{
"script": {
"lang": "painless",
"source": "ctx.data_new = ctx.date.replace('2015-01-01', '2020-01-01')"
}
}
]
}
POST my_index/_update_by_query?pipeline=my_pipeline
{
"query":{
"match_all":{}
}
}
GET my_index/_search
小结
遇到问题不要慌，
拆解问题来帮忙。
拆解之后找文档，
结合文档和拆解的需求，
问题自然迎刃而解。
通过拆解问题，得到遇到类似问题的应对策略和方法论比什么都重要！
大家对问题又不同见解或者花式解法，欢迎留言交流。
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