ElasticSearch 父子文档使用简记
一. ES parent-child 文档简介
ES 提供了类似数据库中 Join 联结的实现，可以通过 Join 类型的字段维护父子关系的数据，其父文档和子文档可以单独维护。
二. 父子文档的索引创建与数据插入
ES 父子文档的创建可以分为下面三步：
- 创建索引 Mapping，指明数据类型为 join 与父子文档名
- 插入父文档
- 插入子文档
下面针对每一步做演示。
1. 创建索引
假设我们有一个博客系统，每篇博客下有若干条评论，那么博客 blog 与评论 comment 就构成了一个父子关系。
父子文档的创建方为：
- 指定字段类型为
join - 通过
relations指定父子关系
示例如下：
# blog 为父文档，comment 为子文档
PUT blog_index
{
"mappings": {
"properties": {
"blog_comment_join": {
"type": "join",
"relations": {
"blog": "comment"
}
}
}
}
}
2. 插入父文档
PUT blog_index/_doc/1
{
"title": "First Blog",
"author": "Ahri",
"content": "This is my first blog",
"blog_comment_join": {
"name": "blog"
}
}
PUT blog_index/_doc/2
{
"title": "Second Blog",
"author": "EZ",
"content": "This is my second blog",
"blog_comment_join": "blog"
}
3. 插入子文档
插入子文档时需要注意一点：
routing设置：子文档必须要与父文档存储在同一分片上，因此子文档的routing应该设置为父文档 ID 或者与父文档保持一致
示例代码如下：
PUT blog_index/_doc/comment-1?routing=1&refresh
{
"user": "Tom",
"content": "Good blog",
"comment_date": "2020-01-01 10:00:00",
"blog_comment_join": {
"name": "comment",
"parent": 1
}
}
PUT blog_index/_doc/comment-2?routing=1&refresh
{
"user": "Jhon",
"content": "Good Job",
"comment_date": "2020-02-01 10:00:00",
"blog_comment_join": {
"name": "comment",
"parent": 1
}
}
PUT blog_index/_doc/comment-3?routing=2&refresh
{
"user": "Jack",
"content": "Great job",
"comment_date": "2020-01-01 10:00:00",
"blog_comment_join": {
"name": "comment",
"parent": 2
}
}
4. 其他
除了上面常见的父子文档类型，ES Join 还支持 多子文档 和 多级父子文档 的设置。如下：
构建多个子文档
Join 类型一个父文档可以配置多个子文档，创建方式如下：
PUT my_index
{
"mappings": {
"properties": {
"my_join_field": {
"type": "join",
"relations": {
"question": ["answer", "comment"]
}
}
}
}
}
构建多级父子关系
PUT my_index
{
"mappings": {
"properties": {
"my_join_field": {
"type": "join",
"relations": {
"question": ["answer", "comment"],
"answer": "vote"
}
}
}
}
}
上面创建的父子文档层级如下图所示：
三. 父子文档的查询
基于父子文档的查询主要有三种：
parent_id：基于父文档 ID 查询所有的子文档has_parent：查询符合条件的父文档的所有子文档has_child：查询符合条件的子文档的所有父文档
下面是具体查询示例：
【1】parent_id 查询
# 查询 ID 为 1 父文档的所有子文档
GET blog_index_parent_child/_search
{
"query": {
"parent_id": {
"type": "comment",
"id": 1
}
}
}
# 结果返回
{
"took" : 1,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 2,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 0.44183275,
"hits" : [
{
"_index" : "blog_index",
"_type" : "_doc",
"_id" : "comment-1",
"_score" : 0.44183275,
"_routing" : "1",
"_source" : {
"user" : "Tom",
"content" : "Good blog",
"comment_date" : "2020-01-01 10:00:00",
"blog_comment_join" : {
"name" : "comment",
"parent" : 1
}
}
},
{
"_index" : "blog_index",
"_type" : "_doc",
"_id" : "comment-2",
"_score" : 0.44183275,
"_routing" : "1",
"_source" : {
"user" : "Jhon",
"content" : "Good Job",
"comment_date" : "2020-02-01 10:00:00",
"blog_comment_join" : {
"name" : "comment",
"parent" : 1
}
}
}
]
}
}
【2】has_parent 查询
# 查询 title 包含 first 的父文档的所有子文档
GET blog_index/_search
{
"query": {
"has_parent": {
"parent_type": "blog",
"query": {
"match": {
"title": "first"
}
}
}
}
}
# 结果返回
{
"took" : 1,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 2,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 1.0,
"hits" : [
{
"_index" : "blog_index",
"_type" : "_doc",
"_id" : "comment-1",
"_score" : 1.0,
"_routing" : "1",
"_source" : {
"user" : "Tom",
"content" : "Good blog",
"comment_date" : "2020-01-01 10:00:00",
"blog_comment_join" : {
"name" : "comment",
"parent" : 1
}
}
},
{
"_index" : "blog_index",
"_type" : "_doc",
"_id" : "comment-2",
"_score" : 1.0,
"_routing" : "1",
"_source" : {
"user" : "Jhon",
"content" : "Good Job",
"comment_date" : "2020-02-01 10:00:00",
"blog_comment_join" : {
"name" : "comment",
"parent" : 1
}
}
}
]
}
}
【3】has_child 查询
# 查询 user 包含 Jack 的所有子文档的父文档
GET blog_index/_search
{
"query": {
"has_child": {
"type": "comment",
"query": {
"match": {
"user": "Jack"
}
}
}
}
}
# 结果返回
{
"took" : 1,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 1,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 1.0,
"hits" : [
{
"_index" : "blog_index",
"_type" : "_doc",
"_id" : "2",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"title" : "Second Blog",
"author" : "EZ",
"content" : "This is my second blog",
"blog_comment_join" : "blog"
}
}
]
}
}
四. Nested 对象 VS 父子文档
下面是极客时间课程《Elasticsearch核心技术与实战》中给出的对比：
一般来说大多数数据还是读多写少的，因此大多数时候还是优先使用 Nested 对象。
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我是 AhriJ邹同学，前后端、小程序、DevOps 都搞的炸栈工程师。博客持续更新，如果觉得写的不错，欢迎来一波老铁三连，不好的话也欢迎指正，互相学习，共同进步。