data={} data['query']={} data['query']['bool']={} data['query']['bool']['must']=[] data_loginResult = {'match':{'name': name}} range_time= {'range': {'@timestamp':{'gte':short_time,'lt':big_time}}} data['query']['bool']['must'].append(data_loginResult) data['query']['bool']['must'].append(range_time)

这段代码使用Python创建了一个名为`data`的空字典，并向其中添加了一个名为`query`的键，它的值又是一个字典。接着，代码又向这个字典中添加了一个名为`bool`的键，它的值又是一个字典。最后，代码再向这个字典中添加了一个名为`must`的键，它的值是一个空列表。

接下来，代码创建了一个名为`data_loginResult`的字典，它表示一个名为`name`的匹配条件。接着，代码又创建了一个名为`range_time`的字典，它表示一个时间范围的条件。这个时间范围条件是根据传入的两个时间参数`short_time`和`big_time`创建的。这两个时间参数分别表示一个时间段的开始时间和结束时间。

最后，代码将这两个条件分别添加到`data['query']['bool']['must']`列表中。这个列表表示查询语句中的多个条件，这些条件都是必须满足的。也就是说，只有同时满足`data_loginResult`和`range_time`这两个条件的文档才会被查询出来。

相关问题

请为我解释下面这段代码 public BaseSearchNewHouse detail(String houseId) { SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(baseNewHouseDataService.getOrCreateSassIndexAlias()); SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); //查询条件 BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery(); if (StringUtils.isNotEmpty(houseId)) { boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.termsQuery("id.keyword", houseId)); } searchSourceBuilder.query(boolQueryBuilder); searchRequest.source(searchSourceBuilder); BaseSearchNewHouse result = new BaseSearchNewHouse(); try { SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT); SearchHits searchHits = searchResponse.getHits(); SearchHit[] hits = searchHits.getHits(); if (hits.length != 0) { for (SearchHit hit : hits) { result = JsonMapper.nonEmptyMapper().fromJson(hit.getSourceAsString(), BaseSearchNewHouse.class); break; } } } catch (IOException e) { log.error("BaseNewHouseService.detail error ,request data : {}", JSONUtil.toJsonStr(houseId), e); return null; } return result; }

这段代码是一个方法，接收一个参数houseId，返回一个BaseSearchNewHouse对象。这个方法实现了从Elasticsearch中查询指定id的文档。具体实现过程如下：

1. 创建一个SearchRequest对象，指定要查询的索引。

2. 创建一个SearchSourceBuilder对象，用于构建查询条件。

3. 创建一个BoolQueryBuilder对象，用于存储查询条件。如果传入的houseId不为空，则添加一个term查询条件，查询"id.keyword"字段等于传入的houseId的文档。

4. 将查询条件设置到SearchSourceBuilder对象中。

5. 将SearchSourceBuilder对象设置到SearchRequest对象中。

6. 创建一个BaseSearchNewHouse对象，用于存储查询结果。

7. 调用Elasticsearch的search方法执行查询操作，获取查询结果。

8. 从查询结果中获取查询命中的文档，将文档的source转换成BaseSearchNewHouse对象，赋值给之前创建的BaseSearchNewHouse对象。

9. 返回BaseSearchNewHouse对象。

如果查询出现异常，会返回null，并在日志中记录异常信息。

async searchNewsSemi(dto: SearchDto) { dto.page = dto.page ? dto.page * 1 : 1; dto.limit = dto.limit ? dto.limit * 1 : 10; const queryParam = { query: { bool: { must: [], filter: [], }, }, aggs: {}, size: dto.limit, from: (dto.page - 1) * dto.limit, track_total_hits: true, }; if (dto.keyword) { const k = dto.keyword.split('_'); queryParam.query.bool.must.push({ match: { [k[0]]: k[1], }, }); } else { queryParam.query.bool.must.push({ match_all: {}, }); } if (dto.category) { if (Array.isArray(dto.category)) { dto.category.forEach((c) => { queryParam.aggs[`${c}Terms`] = { terms: { field: `${c}`, }, }; }); } else { // @ts-ignore queryParam.aggs[`${dto.category}Terms`] = { terms: { field: `${dto.category}`, }, }; } } if (dto.endTime) { let startTime = dto.startTime; if (!startTime) { const endTimeNew = new Date(dto.endTime); const startTimeStamp = endTimeNew.setDate(endTimeNew.getDate() - 7); startTime = dateUtil.pattern( new Date(startTimeStamp), 'yyyy-MM-ddTHH:mm:ssZ', ); } // 时间范围 queryParam.query.bool.filter.push({ range: { insert_time: { gte: startTime, lte: dto.endTime, }, }, }); // 时间范围分组 queryParam.aggs['insertTimeTerms'] = { date_histogram: { field: 'insert_time', interval: 'day', format: 'yyyy-MM-dd hh:MM:ss', }, }; } console.log('param:' + JSON.stringify(queryParam)); const result = await this.elasticSearchService.search({ index: 'news_semi', body: queryParam, }); const resultBody = result['body']; const resultData = resultBody['hits']['hits']; const aggregations = resultBody['aggregations']; const rest = { total: resultBody['hits']['total']['value'], data: resultData.map((item) => { const obj = { ...item }; if (obj.highlight) { obj['_source']['content'] = obj['highlight']['content'][0]; // 删除高亮字段 delete obj.highlight; } return obj; }), category: {}, }; if (aggregations) { for (const agg in aggregations) { rest.category[agg] = aggregations[agg]['buckets']; } } return aggregations; }

这是一段使用 ElasticSearch 进行半结构化数据搜索的代码，输入一个 SearchDto 对象，根据其中的条件构造一个 ElasticSearch 查询，从 ElasticSearch 中查询数据并返回结果。其中包括查询结果及聚合结果。查询条件包括：关键词、类别、起始时间和结束时间。如果有关键词，则根据关键词构造 match 查询，如果没有，则构造 match_all 查询。如果有类别，则根据类别构造聚合查询。如果有起始时间和结束时间，则根据时间范围构造时间过滤查询和时间范围分组聚合查询。最后返回查询结果和聚合结果。