如何在弹性搜索(aws)中存储日期范围数据并搜索范围?

How to store date range data in elastic search (aws) and search for a range?

我正在尝试在 elasticsearch 中存储酒店房间可用性。然后我需要 搜索从一个日期到另一个日期可用的房间。我想出了 存储数据可用性的两种方式,它们如下:

此处可用性字典存储所有日期和每个日期键的值是真还是假,表示其可用时间 那天与否。

{
  "_id": "khg2uo47tyhgjwebu7624787",
  "room_type": "garden view",
  "hotel_name": "Cool hotel",
  "hotel_id": "jytu64r982u0299023",
  "room_metadata1": 233,
  "room_color": "black",
  "availability": {
    "2016-07-01": true,
    "2016-07-02": true,
    "2016-07-03": false,
    "2016-07-04": true,
    "2016-07-05": true,
    "2016-07-06": null,
    "2016-07-07": true,
    "2016-07-08": true,
    ----
    ----
    for 365 days 
  }

}

此处可用性数组只存储有空房间的日期

{
  "_id": "khg2uo47tyhgjwebu7624787",
  "room_type": "garden view",
  "hotel_name": "Cool hotel",
  "hotel_id": "jytu64r982u0299023",
  "room_metadata1": 535,
  "room_color": "black",
  "availability": ["2016-07-01", "2016-07-02", "2016-07-04", "2016-07-05", "2016-07-07", "2016-07-08"] ---for 365 days
  }
}

我想搜索所有房间,这些房间从 from_dateto_date 可用,应该查看 availability 字典或 array.And 我的日期范围可能会扩大到 365 天

如何存储这些可用性数据,以便我可以轻松地执行上述搜索? 而且我找不到任何方法来搜索日期范围,所以有什么建议吗?

请注意,项目 在 availability 中可能无法保持排序。我可能有超过 1 亿条记录要搜索。

一种建模方法是使用 parent/child 文档。房间文档将是父文档,可用性文档将是它们的子文档。对于每个房间,每个房间可用的日期都会有一份可用性文档。然后,在查询时,我们可以查询在搜索间隔中每个日期(甚至不相交的日期)都有一个可用性子文档的父房间。

请注意,您需要确保在预订房间后立即删除每个预订日期的相应子文档。

让我们试试这个。首先创建索引:

PUT /rooms
{
  "mappings": {
    "room": {
      "properties": {
        "room_num": {
          "type": "integer"
        }
      }
    },
    "availability": {
      "_parent": {
        "type": "room"
      },
      "properties": {
        "date": {
          "type": "date",
          "format": "date"
        },
        "available": {
          "type": "boolean"
        }
      }
    }
  }
}

然后添加一些数据

POST /rooms/_bulk
{"_index": { "_type": "room", "_id": 233}}
{"room_num": 233}
{"_index": { "_type": "availability", "_id": "20160701", "_parent": 233}}
{"date": "2016-07-01"}
{"_index": { "_type": "availability", "_id": "20160702", "_parent": 233}}
{"date": "2016-07-02"}
{"_index": { "_type": "availability", "_id": "20160704", "_parent": 233}}
{"date": "2016-07-04"}
{"_index": { "_type": "availability", "_id": "20160705", "_parent": 233}}
{"date": "2016-07-05"}
{"_index": { "_type": "availability", "_id": "20160707", "_parent": 233}}
{"date": "2016-07-07"}
{"_index": { "_type": "availability", "_id": "20160708", "_parent": 233}}
{"date": "2016-07-08"}

终于可以开始查询了。首先,假设我们要查找 2016-07-01:

上可用的房间
POST /rooms/room/_search
{
  "query": {
    "has_child": {
      "type": "availability",
      "query": {
        "term": {
          "date": "2016-07-01"
        }
      }
    }
  }
}
=> result: room 233

然后,让我们尝试搜索 2016-07-012016-07-03

之间可用的房间
POST /rooms/room/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "minimum_should_match": 3,
      "should": [
        {
          "has_child": {
            "type": "availability",
            "query": {
              "term": {
                "date": "2016-07-01"
              }
            }
          }
        },
        {
          "has_child": {
            "type": "availability",
            "query": {
              "term": {
                "date": "2016-07-02"
              }
            }
          }
        },
        {
          "has_child": {
            "type": "availability",
            "query": {
              "term": {
                "date": "2016-07-03"
              }
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}
=> Result: No rooms

但是,搜索从 2016-07-012016-07-02 的可用房间确实会找到 233

房间
POST /rooms/room/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "minimum_should_match": 2,
      "should": [
        {
          "has_child": {
            "type": "availability",
            "query": {
              "term": {
                "date": "2016-07-01"
              }
            }
          }
        },
        {
          "has_child": {
            "type": "availability",
            "query": {
              "term": {
                "date": "2016-07-02"
              }
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}
=> Result: Room 233

我们还可以搜索不相交的区间,比如从 2016-07-012016-07-02 + 从 2016-07-042016-07-05

POST /rooms/room/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "minimum_should_match": 4,
      "should": [
        {
          "has_child": {
            "type": "availability",
            "query": {
              "term": {
                "date": "2016-07-01"
              }
            }
          }
        },
        {
          "has_child": {
            "type": "availability",
            "query": {
              "term": {
                "date": "2016-07-02"
              }
            }
          }
        },
        {
          "has_child": {
            "type": "availability",
            "query": {
              "term": {
                "date": "2016-07-04"
              }
            }
          }
        },
        {
          "has_child": {
            "type": "availability",
            "query": {
              "term": {
                "date": "2016-07-05"
              }
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}
=> Result: Room 233

等等...关键是要为每个您需要检查可用性的日期添加一个 has_child 查询,并将 minimum_should_match 设置为您要检查的日期数。

更新

另一种选择是使用 script filter,但是对于 1 亿个文档,我不确定它是否可以很好地扩展。

在这种情况下,您可以保留原始设计(最好是第二个,因为使用第一个,您会在映射中创建太多不必要的字段),查询将如下所示:

POST /rooms/room/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "script": {
          "script": {
            "inline": "def dates = doc.availability.sort(false); from = Date.parse('yyyy-MM-dd', from); to = Date.parse('yyyy-MM-dd', to); def days = to - from; def fromIndex = doc.availability.values.indexOf(from.time); def toIndex = doc.availability.values.indexOf(to.time); return days == (toIndex - fromIndex)",
            "params": {
              "from": "2016-07-01",
              "to": "2016-07-04"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

我是新手,刚刚学习 ES。这个 setup/mapping 有什么缺点?

再见..remco