6

次のようにクエリにインデックスを付けています。

client.Index(new PercolatedQuery
{
    Id = "std_query",
    Query = new QueryContainer(new MatchQuery
    {
        Field = Infer.Field<LogEntryModel>(entry => entry.Message),
        Query = "just a text"
    })
}, d => d.Index(EsIndex));

client.Refresh(EsIndex);

では、ES のパーコレーター機能を使用して、受信ドキュメントをこのクエリと照合するにはどうすればよいでしょうか? この分野で NEST のドキュメントが不足していると言うのは、非常に控えめな表現です。callを使用してみclient.Percolateましたが、現在は廃止されており、検索 API を使用するようにアドバイスされていますが、percolator で使用する方法はわかりません...

私はES v5と同じバージョンのNEST libを使用しています。

4

1 に答える 1

11

GA リリースがリリースされたら、5.xのドキュメントを改善する計画があります。多くの場所でドキュメントがより明確になる可能性があることを理解しており、この分野での助けをいただければ幸いです:)

Percolate クエリのドキュメントは、その統合テストから生成されます。あなたの他の質問からの詳細を使用して、ここの例のすべての部分を引き出します。まず、POCO モデルを定義しましょう

public class LogEntryModel
{
    public string Message { get; set; }

    public DateTimeOffset Timestamp { get; set; }
}

public class PercolatedQuery
{
    public string Id { get; set; }

    public QueryContainer Query { get; set; }
}

マッピング属性を使用する代わりに、すべてのプロパティを流暢にマッピングします。流暢なマッピングは最も強力であり、Elasticsearch でマッピングするすべての方法を表現できます。

ここで、接続設定とクライアントを作成して、Elasticsearch と連携させます。

var pool = new SingleNodeConnectionPool(new Uri($"http://localhost:9200"));
var logIndex = "log_entries";
var connectionSettings = new ConnectionSettings(pool)
    // infer mapping for logs
    .InferMappingFor<LogEntryModel>(m => m
        .IndexName(logIndex)
        .TypeName("log_entry")
    )
    // infer mapping for percolated queries
    .InferMappingFor<PercolatedQuery>(m => m
        .IndexName(logIndex)
        .TypeName("percolated_query")
    );

var client = new ElasticClient(connectionSettings);

POCO を推測するために、インデックス名と型名を指定できます。つまり、NEST がリクエスト内のジェネリック型パラメーターとしてLogEntryModelorを使用してリクエストを行う場合 (例: in )、リクエストで指定されていない場合は、推測されたインデックス名とタイプ名が使用されます。PercolatedQueryT.Search<T>()

ここで、インデックスを削除して、最初から開始できるようにします

// delete the index if it already exists
if (client.IndexExists(logIndex).Exists)
    client.DeleteIndex(logIndex);

そして、インデックスを作成します

client.CreateIndex(logIndex, c => c
    .Settings(s => s
        .NumberOfShards(1)
        .NumberOfReplicas(0)
    )
    .Mappings(m => m
        .Map<LogEntryModel>(mm => mm
            .AutoMap()
        )
        .Map<PercolatedQuery>(mm => mm
            .AutoMap()
            .Properties(p => p
                // map the query field as a percolator type
                .Percolator(pp => pp
                    .Name(n => n.Query)
                )
            )
        )
    )
);

のQueryプロパティはタイプPercolatedQueryとしてマップされpercolatorます。これは Elasticsearch 5.0 の新機能です。マッピングリクエストは次のようになります

{
  "settings": {
    "index.number_of_replicas": 0,
    "index.number_of_shards": 1
  },
  "mappings": {
    "log_entry": {
      "properties": {
        "message": {
          "fields": {
            "keyword": {
              "type": "keyword"
            }
          },
          "type": "text"
        },
        "timestamp": {
          "type": "date"
        }
      }
    },
    "percolated_query": {
      "properties": {
        "id": {
          "fields": {
            "keyword": {
              "type": "keyword"
            }
          },
          "type": "text"
        },
        "query": {
          "type": "percolator"
        }
      }
    }
  }
}

これで、クエリのインデックスを作成する準備が整いました

client.Index(new PercolatedQuery
{
    Id = "std_query",
    Query = new MatchQuery
    {
        Field = Infer.Field<LogEntryModel>(entry => entry.Message),
        Query = "just a text"
    }
}, d => d.Index(logIndex).Refresh(Refresh.WaitFor));

クエリにインデックスを付けて、ドキュメントをパーコレートしましょう

var logEntry = new LogEntryModel
{
    Timestamp = DateTimeOffset.UtcNow,
    Message = "some log message text"
};

// run percolator on the logEntry instance
var searchResponse = client.Search<PercolatedQuery>(s => s
    .Query(q => q
        .Percolate(p => p
            // field that contains the query
            .Field(f => f.Query)
            // details about the document to run the stored query against.
            // NOTE: This does not index the document, only runs percolation
            .DocumentType<LogEntryModel>()
            .Document(logEntry)
        )
    )
);

// outputs 1
Console.WriteLine(searchResponse.Documents.Count());

パーコレートされた id のクエリ"std_query"は、searchResponse.Documents

{
  "took" : 117,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 1,
    "max_score" : 0.2876821,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "log_entries",
        "_type" : "percolated_query",
        "_id" : "std_query",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "id" : "std_query",
          "query" : {
            "match" : {
              "message" : {
                "query" : "just a text"
              }
            }
          }
        }
      }
    ]
  }
}

これは、ドキュメント インスタンスをパーコレートする例です。パーコレーションは、すでにインデックスが作成されているドキュメントに対しても実行できます

var searchResponse = client.Search<PercolatedQuery>(s => s
    .Query(q => q
        .Percolate(p => p
            // field that contains the query
            .Field(f => f.Query)
            // percolate an already indexed log entry
            .DocumentType<LogEntryModel>()
            .Id("log entry id")
            .Index<LogEntryModel>()
            .Type<LogEntryModel>()
        )
    )
);
于 2016-11-19T01:47:11.853 に答える