1.概述
我们在使用Elasticsearch做搜索引擎的时候有可能会遇到跨domain查询的场景，比如做一个学生课程管理系统，搜一个学生的名字，像知道该学生的选课情况。
当然解决问题的方法有很多，我可以搜学生，然后去db查找学生关联的选课，就可以查到所有的课程，有时候数据量不是很大，并且我的索引只有一个课程维度的时候，就需要使用嵌套类型来解决这类问题。本文使用es和kibina来操作实例，因为基于中文的实例，还使用到了ik分词器，具体可以参考：
Elasticsearch安装和使用
Elasticsearch中IK分词器的使用
2.对象类型
Elasticsearch支持对象类型的存储，我们可以把一个对象数组存到某个document的字段内，比如一个课程作为一个document，那么这个课程可以建立一个students字段，存储该课程下的学生object数组。
在Elasticsearch中，新建一个如下的class_test索引，其中student作为一个object数组类型。
PUT /class_test
{
"mappings":{
"class_test": {
"properties": {
"id": {
"type": "keyword"
},
"name": {
"analyzer": "ik_max_word",
"type": "text"
},
"type":{
"type":"keyword"
},
"student":{
"properties": {
"name":{
"analyzer": "ik_max_word",
"type": "text"
},
"id":{
"type":"keyword"
}
}
}
}
}
},
"settings":{
"index": {
"refresh_interval": "1s",
"number_of_shards": 5,
"max_result_window": "10000000",
"mapper": {
"dynamic": "false"
},
"number_of_replicas": 0
}
}
}
往class_test放入一下数据，现在索引里面一共有两条数据
{
"took" : 1,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : 2,
"max_score" : 1.0,
"hits" : [
{
"_index" : "class_test",
"_type" : "class_test",
"_id" : "ijfJ5GoBJeNZPNCWykLR",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"id" : "1",
"name" : "数学课",
"student" : [
{
"id" : "1",
"name" : "张三"
},
{
"id" : "2",
"name" : "李四"
}
]
}
},
{
"_index" : "class_test",
"_type" : "class_test",
"_id" : "Q9NxGGsBa-TqHCWqAaM4",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"id" : "2",
"name" : "语文",
"student" : [
{
"id" : "3",
"name" : "杰克"
},
{
"id" : "4",
"name" : "玛丽"
}
]
}
}
]
}
}
接下来，我们可以使用查询语句对索引进行查询。当我们查询id为1的学生参见的课程的时候，可以查到数学课。
GET /class_test/class_test/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"student.id": "1"
}
}
]
}
}
}
返回结果：
{
"took" : 0,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : 1,
"max_score" : 0.2876821,
"hits" : [
{
"_index" : "class_test",
"_type" : "class_test",
"_id" : "ijfJ5GoBJeNZPNCWykLR",
"_score" : 0.2876821,
"_source" : {
"id" : "1",
"name" : "数学课",
"student" : [
{
"id" : "1",
"name" : "张三"
},
{
"id" : "2",
"name" : "李四"
}
]
}
}
]
}
}
当我们查名字叫张三的学生参加的课程的时候，也能查到数学课。
GET /class_test/class_test/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"student.name": "张三"
}
}
]
}
}
}
返回结果：
{
"took" : 4,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : 1,
"max_score" : 0.5753642,
"hits" : [
{
"_index" : "class_test",
"_type" : "class_test",
"_id" : "ijfJ5GoBJeNZPNCWykLR",
"_score" : 0.5753642,
"_source" : {
"id" : "1",
"name" : "数学课",
"student" : [
{
"id" : "1",
"name" : "张三"
},
{
"id" : "2",
"name" : "李四"
}
]
}
}
]
}
}
但是当我们查询id为1并且名字叫李四的学生参加的课程时
GET /class_test/class_test/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"student.name": "李四"
}
},
{
"match": {
"student.id": "1"
}
}
]
}
}
}
返回结果：
{
"took" : 6,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : 1,
"max_score" : 0.8630463,
"hits" : [
{
"_index" : "class_test",
"_type" : "class_test",
"_id" : "ijfJ5GoBJeNZPNCWykLR",
"_score" : 0.8630463,
"_source" : {
"id" : "1",
"name" : "数学课",
"student" : [
{
"id" : "1",
"name" : "张三"
},
{
"id" : "2",
"name" : "李四"
}
]
}
}
]
}
}
我们发现，出来的结果也是数学课，这就有点奇怪，因为并没有一个id为1并且名字是李四的学生，那就不应该有这么课。这是怎么回事？原来在es内部，object数组类型会被打平，简单来说我们输入的数组，实际存储的类型是
"student.id":[1,2],
"student.name":[张三,李四]
所以倒排索引的建立，也是按照这种打平的逻辑。这个时候我们可以借助Elasticsearch内的嵌套类型来解决问题。
3.Nested类型
和2中类似的，我们需要建一个测试索引，名字为class，不同的是student有了type字段，为 "type":"nested"。
PUT /class
{
"mappings":{
"class": {
"properties": {
"id": {
"type": "keyword"
},
"name": {
"analyzer": "ik_max_word",
"type": "text"
},
"type":{
"type":"keyword"
},
"student":{
"type":"nested",
"properties": {
"name":{
"analyzer": "ik_max_word",
"type": "text"
},
"id":{
"type":"keyword"
}
}
}
}
}
},
"settings":{
"index": {
"refresh_interval": "1s",
"number_of_shards": 5,
"max_result_window": "10000000",
"mapper": {
"dynamic": "false"
},
"number_of_replicas": 0
}
}
}
我们导入相同的数据，然后用搜索id为1并且名字为李四的学生的课程，这个时候我们看到搜索结果为空：
GET /class/class/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"nested": {
"path": "student",
"query": {
"bool": {"must": [
{
"match": {
"student.name": "李四"
}
},
{
"match": {
"student.id": "1"
}
}
]}
}
}
}
]
}
}
}
返回结果：
{
"took" : 3,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : 0,
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
}
}
4.其他方式
其实解决这种跨domain的搜索还有一些其他方式，对于嵌套类型，其实是非常消耗Elasticsearch的性能的，我们可以选择将需要搜索字段的值打平存一个字段，或者对学生单独建立一个索引，然后去学生-班级映射关系表查询班级。这一块后面有机会再做介绍。
更多精彩内容，请关注公众号
