elasticsearch 7 中的同义词聚合 - 基于术语
Synonyms aggregation in elasticsearch 7 - term based
我正在尝试聚合字段,但字段类似于 Med 和 Medium。我不希望两者都出现在我的聚合结果中,只有其中一个应该出现。我尝试使用同义词,但它似乎不起作用。
问题是:当基于术语时,如何连接或统一相似的聚合结果?
下面是我的作品。
映射与设置
{
"settings": {
"index" : {
"analysis" : {
"filter" : {
"synonym_filter" : {
"type" : "synonym",
"synonyms" : [
"medium, m, med",
"large, l",
"extra small, xs, x small"
]
}
},
"analyzer" : {
"synonym_analyzer" : {
"tokenizer" : "standard",
"filter" : ["lowercase", "synonym_filter"]
}
}
}
}
},
"mappings": {
"properties": {
"skus": {
"type": "nested",
"properties": {
"labels": {
"dynamic": "true",
"properties": {
"Color": {
"type": "text",
"fields": {
"synonym": {
"analyzer": "synonym_analyzer",
"type": "text",
"fielddata":true
}
}
},
"Size": {
"type": "text",
"fields": {
"synonym": {
"analyzer": "synonym_analyzer",
"type": "text",
"fielddata":true
}
}
}
}
}
}
}
}
}}
聚合
{
"aggs":{
"sizesFilter": {
"aggs": {
"sizes": {
"terms": {
"field": "skus.labels.Size.synonym"
}
}
},
"nested": {
"path": "skus"
}
}
}}
只有 一个 文档,我的聚合结果是
"aggregations": {
"sizesFilter": {
"doc_count": 1,
"sizes": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "m",
"doc_count": 1
},
{
"key": "med",
"doc_count": 1
},
{
"key": "medium",
"doc_count": 1
}
]
}
}
}
我通过将分析器中的 tokenizer 设置为“keyword”得到了它
{
"analyzer" : {
"synonym_analyzer" : {
"tokenizer" : "keyword",
"filter" : ["lowercase", "synonym_filter"]
}
}
}
我正在尝试聚合字段,但字段类似于 Med 和 Medium。我不希望两者都出现在我的聚合结果中,只有其中一个应该出现。我尝试使用同义词,但它似乎不起作用。 问题是:当基于术语时,如何连接或统一相似的聚合结果?
下面是我的作品。
映射与设置
{
"settings": {
"index" : {
"analysis" : {
"filter" : {
"synonym_filter" : {
"type" : "synonym",
"synonyms" : [
"medium, m, med",
"large, l",
"extra small, xs, x small"
]
}
},
"analyzer" : {
"synonym_analyzer" : {
"tokenizer" : "standard",
"filter" : ["lowercase", "synonym_filter"]
}
}
}
}
},
"mappings": {
"properties": {
"skus": {
"type": "nested",
"properties": {
"labels": {
"dynamic": "true",
"properties": {
"Color": {
"type": "text",
"fields": {
"synonym": {
"analyzer": "synonym_analyzer",
"type": "text",
"fielddata":true
}
}
},
"Size": {
"type": "text",
"fields": {
"synonym": {
"analyzer": "synonym_analyzer",
"type": "text",
"fielddata":true
}
}
}
}
}
}
}
}
}}
聚合
{
"aggs":{
"sizesFilter": {
"aggs": {
"sizes": {
"terms": {
"field": "skus.labels.Size.synonym"
}
}
},
"nested": {
"path": "skus"
}
}
}}
只有 一个 文档,我的聚合结果是
"aggregations": {
"sizesFilter": {
"doc_count": 1,
"sizes": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "m",
"doc_count": 1
},
{
"key": "med",
"doc_count": 1
},
{
"key": "medium",
"doc_count": 1
}
]
}
}
}
我通过将分析器中的 tokenizer 设置为“keyword”得到了它
{
"analyzer" : {
"synonym_analyzer" : {
"tokenizer" : "keyword",
"filter" : ["lowercase", "synonym_filter"]
}
}
}