elasticsearch父子文档处理(join)

elasticsearch父子文档处理(join)

elasticsearch父子文档处理 join

​​一、背景​​​​二、需求​​​​三、前置知识​​​​四、实现步骤​​

​​1、创建 mapping​​​​2、添加父文档数据​​​​3、添加子文档​​​​4、查询文档​​

​​1、根据父文档id查询它下方的子文档​​​​2、has_child返回满足条件的父文档​​​​3、has_parent返回满足父文档的子文档​​

​​五、Nested Object 和 join 对比​​​​六、参考文档​​

一、背景

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。

二、需求

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

三、前置知识

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。

四、实现步骤

1、创建 mapping

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⚠️

2、添加父文档数据

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。

3、添加子文档

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。

4、查询文档

1、根据父文档id查询它下方的子文档

**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" } }}

2、has_child返回满足条件的父文档

**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" } } } }}

3、has_parent返回满足父文档的子文档

**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" } } } }}

五、Nested Object 和 join 对比

六、参考文档

1、​​join数据类型​​

2、​​has child查询​​

3、​​has parent查询​​

4、​​parent id查询​​

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