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这篇文章主要介绍“如何处理elasticsearch父子文档”,在日常操作中,相信很多人在如何处理elasticsearch父子文档问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”如何处理elasticsearch父子文档”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!
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在我们工作的过程中,有些时候我们需要用到父子文档的关系映射。**比如:**一个问题有多个答案、一本书籍有多个评论等等。此处我们可以使用 es 的 jion
数据类型或 nested
来实现。此处我们使用join
来建立es中的父子文档关系。
我们需要创建一个计划(plan
),计划下存在活动(activity
)和书籍(book
),书籍下存在评论(comments
)。
即层级结构为:
plan / \ / \ activity book | | comments
每一个mapping
下只能有一个join
类型的字段。
父文档和子文档必须在同一个分片(shard
)上。即:增删改查一个子文档都必须和父文档使用相同的 routing key。
每个元素只能有一个父,但是可以存在多个子。
可以为一个已经存在的 join 字段增加新的关联关系。
可以为一个已经是父的元素增加一个子元素。
join
数据类型在elasticsearch
中不应该像关系型数据库那种使用。而且has_child
和has_parent
都是比较消耗性能的。只有当 子的数据 远远大于 父的数据时,使用
join
才是有意义的。比如:一个博客下,有多个评论。
PUT /plan_index { "settings": { "number_of_shards": 3, "number_of_replicas": 1 }, "mappings": { "properties": { "plan_id":{ "type": "keyword" }, "plan_name":{ "type": "text", "fields": { "keyword":{ "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } }, "act_id":{ "type": "keyword" }, "act_name":{ "type": "text", "fields": { "keyword":{ "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } }, "comment_id":{ "type": "keyword" }, "comment_name":{ "type": "text", "fields": { "keyword":{ "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } }, "creator":{ "type": "keyword" }, "create_time":{ "type": "date", "format": "yyyy-MM-dd||yyyy-MM-dd HH:mm:ss" }, "plan_join": { "type": "join", "relations": { "plan": ["activity", "book"], "book": "comments" } } } } }
注意⚠️
此处添加的是 (plan
) 数据。
PUT /plan_index/_doc/plan-001 { "plan_id": "plan-001", "plan_name": "四月计划", "creator": "huan", "create_time": "2021-04-07 16:27:30", "plan_join": { "name": "plan" } } PUT /plan_index/_doc/plan-002 { "plan_id": "plan-002", "plan_name": "五月计划", "creator": "huan", "create_time": "2021-05-07 16:27:30", "plan_join": "plan" }
注意⚠️:
1、如果是创建父文档,则需要使用 plan_join
指定父文档的关系的名字(此处为plan)。
2、plan_join
为创建索引的 mapping
时指定join
的字段的名字。
3、指定父文档时,plan_join
的这2种写法都可以。
PUT /plan_index/_doc/act-001?routing=plan-001 { "act_id":"act-001", "act_name":"四月第一个活动", "creator":"huan.fu", "plan_join":{ "name":"activity", "parent":"plan-001" } } PUT /plan_index/_doc/book-001?routing=plan-001 { "book_id":"book-001", "book_name":"四月读取的第一本书", "creator":"huan.fu", "plan_join":{ "name":"book", "parent":"plan-001" } } PUT /plan_index/_doc/book-002?routing=plan-001 { "book_id":"book-002", "book_name":"编程珠玑", "creator":"huan.fu", "plan_join":{ "name":"book", "parent":"plan-001" } } PUT /plan_index/_doc/book-003?routing=plan-002 { "book_id":"book-003", "book_name":"java编程思想", "creator":"huan.fu", "plan_join":{ "name":"book", "parent":"plan-002" } } # 理论上 comment 的父文档是 book ,但是此处routing使用 plan 也是可以的。 PUT /plan_index/_doc/comment-001?routing=plan-001 { "comment_id":"comment-001", "comment_name":"这本书还可以", "creator":"huan.fu", "plan_join":{ "name":"comments", "parent":"book-001" } } PUT /plan_index/_doc/comment-002?routing=plan-001 { "comment_id":"comment-002", "comment_name":"值得一读,棒。", "creator":"huan.fu", "plan_join":{ "name":"comments", "parent":"book-001" } }
注意⚠️:
1、子文档(子孙文档等)需要和父文档使用相同的路由键。
2、需要指定父文档的id。
3、需要指定join的名字。
**需求:**返回父文档id是plan-001下的类型为book的所有子文档。
GET /plan_index/_search { "query":{ "parent_id": { "type":"book", "id":"plan-001" } } }
**需求:**返回创建者(creator)是huan.fu,并且子文档最少有2个的父文档。
GET /plan_index/_search { "query": { "has_child": { "type": "book", "min_children": 2, "query": { "match": { "creator": "huan.fu" } } } } }
**需求:**返回父文档(book)的创建者是huan.fu的所有子文档
GET /plan_index/_search { "query": { "has_parent": { "parent_type": "book", "query": { "match": { "creator":"huan.fu" } } } } }
Nested Object | join (Parent/Child) |
---|---|
1、文档存储在一起,读取性能高 | 1、父子文档单独存储,互不影响。但是为了维护join的关系,需要占用额外的内容,读取性能略差。 |
2、更新父文档或子文档时,需要更新整个文档。 | 2、父文档和子文档可以单独更新。 |
3、适用于查询频繁,子文档偶尔更新的情况。 | 3、适用于更新频繁的情况,且子文档的数量远远超过父文档的数量。 |
到此,关于“如何处理elasticsearch父子文档”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注创新互联网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!