Index Json Document using Elasticsearch NEST C#

Question

Sono molto nuovo in Elasticsearch e voglio sapere Come creare indici e indici seguendo il documento json su Elasticsearch utilizzando NEST C#?

{ 
    "BookName": "Book1", 
    "ISBN": "978-3-16-148410-0", 
    "chapter" : [ 
     { 
      "chapter_name": "Chapter1", 
      "chapter_desc": "Before getting into computer programming, let us first understand computer programs and what they..." 
     }, 
     { 
      "chapter_name": "Chapter2", 
      "chapter_desc": "Today computer programs are being used in almost every field, household, agriculture, medical, entertainment, defense.." 
     }, 
     { 
      "chapter_name": "Chapter3", 
      "chapter_desc": "MS Word, MS Excel, Adobe Photoshop, Internet Explorer, Chrome, etc., are..." 
     }, 
     { 
      "chapter_name": "Chapter4", 
      "chapter_desc": "Computer programs are being used to develop graphics and special effects in movie..." 
     } 
    ] 
} 

Answer 1

Per creare un indice con nido è semplice come

var client = new ElasticClient(); 
client.CreateIndex("index-name"); 

Ciò creerà un indice con il numero predefinito di frammenti e repliche definiti per il nodo.

Per indicizzare un documento rappresentato come JSON nell'indice sarebbe

var json = @"{ 
    ""BookName"": ""Book1"", 
    ""ISBN"": ""978-3-16-148410-0"", 
    ""chapter"" : [ 
     { 
      ""chapter_name"": ""Chapter1"", 
      ""chapter_desc"": ""Before getting into computer programming, let us first understand computer programs and what they..."" 
     }, 
     { 
    ""chapter_name"": ""Chapter2"", 
      ""chapter_desc"": ""Today computer programs are being used in almost every field, household, agriculture, medical, entertainment, defense.."" 
     }, 
     { 
    ""chapter_name"": ""Chapter3"", 
      ""chapter_desc"": ""MS Word, MS Excel, Adobe Photoshop, Internet Explorer, Chrome, etc., are..."" 
     }, 
     { 
    ""chapter_name"": ""Chapter4"", 
      ""chapter_desc"": ""Computer programs are being used to develop graphics and special effects in movie..."" 
     } 
    ] 
}"; 

var indexResponse = client.LowLevel.Index<string>("index-name", "type-name", json); 

if (!indexResponse.Success) 
    Console.WriteLine(indexResponse.DebugInformation); 

Qui si usa il client di basso livello per indicizzare JSON, disponibile in NEST tramite la proprietà .LowLevel su ElasticClient.

Per cercare il documento indicizzato sarebbe

// refresh the index so that newly indexed documents are available 
// for search without waiting for the refresh interval 
client.Refresh("index-name"); 

var searchResponse = client.Search<dynamic>(s => s 
    .Index("index-name") 
    .Type("type-name") 
    .Query(q => q 
     .Match(m => m 
      .Query("Photoshop") 
      .Field("chapter.chapter_desc") 
     ) 
    ) 
); 

Ciò restituisce il documento indicizzato. Il parametro di tipo generico dynamic utilizzato in Search<T>() qui significa che i documenti risultanti verranno deserializzati ai tipi di Json.Net JObject.

Quando abbiamo creato l'indice, non abbiamo specificato una mappatura per il nostro tipo, type-name, quindi Elasticsearch ha inferito il mapping dalla struttura del documento json. This is dynamic mapping e può essere utile per molte situazioni, tuttavia, se si conosce la struttura dei documenti che si invierà e non verrà modificata in modo distruttivo, sarà possibile effettuare il specify a mapping for the type. Il vantaggio di fare questo in questo particolare esempio è che la matrice chapter sarà dedotta come una mappatura object type, ma se si desidera eseguire la ricerca tra il nome del capitolo e la descrizione del capitolo di un singolo capitolo, probabilmente si desidera mappare come nested type .