def straatnaam_query(analyzer: QueryAnalyzer) -> ElasticQueryWrapper:
street_part = analyzer.get_straatnaam()
return ElasticQueryWrapper(
query={
'multi_match': {
'query': street_part,
'type': 'phrase_prefix',
'fields': [
'straatnaam',
'straatnaam_nen',
'straatnaam_ptt',
]
},
},
sort_fields=['straatnaam.raw', 'huisnummer', 'toevoeging.keyword'],
indexes=[NUMMERAANDUIDING])
def pandnaam_query(analyzer: QueryAnalyzer) -> ElasticQueryWrapper:
"""
Maak een query voor pand op pandnaam.
"""
pandnaam = analyzer.get_straatnaam()
return ElasticQueryWrapper(query={
'multi_match': {
'query': pandnaam,
'type': 'phrase_prefix',
'fields': [
'pandnaam',
]
},
},
sort_fields=['_display'],
indexes=[BAG_PAND])
def _basis_openbare_ruimte_query(
analyzer: QueryAnalyzer,
must: [dict] = None,
must_not: [dict] = None,
index: str = None,
useorder: [bool] = False) -> ElasticQueryWrapper:
"""
Basis openbare-ruimte query.
Het resultaat ordent pure prefix matches vóór phrase_prefix matches.
"""
# Logica:
# Het doel is om 'echte' prefix-matches te sorteren vóór phrase-prefix
# matches. Met alleen phrase-prefix kan dat niet, dus we gebruiken twee
# 'should' queries waarvan er minimaal één moet matchen. Met de
# constant_score wrapper zorgen we ervoor dat alle 'prefix' matches een
# score van 10 krijgen, en alle 'phrase_prefix' matches een score van 5.
# De 'constant_score' op de 'must' voorkomt dat die in de weg zit. Op
# basis van deze output kunnen we vervolgens ordenen op score, gevolgd
# door naam.
#
# Voorbeelden: Zoeken op Weesp, geeft eerst Weesperstraat, dan pas
# Metrostation Weesperstraat. Zoeken op Prinsen, geeft eerst
# Prinsengracht, dan pas Korte Prinsengracht.
_must = [{'constant_score': {'filter': q}} for q in (must or [])]
_must_not = [{'constant_score': {'filter': q}} for q in (must_not or [])]
sort_fields = ['_score', 'naam.keyword']
if useorder:
sort_fields = ['order', 'naam.keyword']
return ElasticQueryWrapper(
query={
'bool': {
'must':
_must,
'must_not':
_must_not,
'should': [{
'constant_score': {
'filter': {
'prefix': {
'naam.keyword': analyzer.get_straatnaam(),
}
},
'boost': 10,
},
}, {
'constant_score': {
'filter': {
'multi_match': {
'query':
analyzer.get_straatnaam(),
'type':
'phrase_prefix',
'fields': [
'naam',
'naam_nen',
'naam_ptt',
'postcode',
]
}
},
'boost': 5,
}
}],
'minimum_should_match':
1,
}
},
indexes=[BAG_GEBIED],
sort_fields=sort_fields,
size=100,
)