Node.js 如果查询属于特定类型的字段，则编写一个查询以提升结果

我现在在Node.js中使用Elasticsearch。我遇到的问题是，我想写一个查询，如果它属于某个特定类型的字段，我想提高我的结果，例如，如果我有索引：商人和类型：餐厅、时尚这两种类型都有字段商店名称，现在我想我的搜索结果得到提高到2倍，如果商店的名称是在餐厅类型，而不是时尚

下面是我写的问题

  index: 'merchants',
  type: ['fashion', 'restaurant'],
  body: {
     "query":{
        bool: {
          "disable_coord": true,
          should: [
          {
            "constant_score": {
              boost: 1.00, // HERE BOOST IS 1 as field is in type FASHION
              "query": {
                "wildcard" : { "fashion.shop_name" : last_wildcard_string }
              }
            }
          },
          {
            "constant_score": {
              boost: 2.00, // HERE BOOST IS 2 as field is in type RESTAURANT
              "query": {
                "wildcard" : { "restaurant.shop_name" : last_wildcard_string }
              }
            }
          }
          ], "minimum_should_match": 1
       }
     }
  }

现在我不知道为什么，但在我猜之前2-3个月，上面的代码运行良好，但现在我不知道为什么上面的代码没有返回任何东西

有人能告诉我我做错了什么，因为在它工作正常之前。否则，请告诉我，这不是写fashion.shop\u name定义fashion类型的shop\u name的正确方法吗

无论如何，谢谢。

试试这个

{
"query" : {
    "bool" : {
        "should" : [{
                "bool" : {
                    "must" : [{
                            "wildcard" : {
                                "shop_name" : {
                                    "value" : "last_wildcard_string",
                                    "boost" : 2.0
                                }
                            }
                        }, {
                            "term" : {
                                "_type" : "restaurant"
                            }
                        }
                    ]
                }
            }, {
                "bool" : {
                    "must" : [{
                            "wildcard" : {
                                "shop_name" : {
                                    "value" : "last_wildcard_string",
                                    "boost" : 1.0
                                }
                            }
                        }, {
                            "term" : {
                                "_type" : "fashion"
                            }
                        }
                    ]
                }
            }
        ]
    }
}

---

}

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