Elasticsearch学习-父子文档

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
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三、前置知识

1. 每一个mapping下只能有一个join类型的字段。
2. 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。
3. 每个元素只能有一个父，但是可以存在多个子。
4. 可以为一个已经存在的 join 字段增加新的关联关系。
5. 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"
        }
      }
    }
  }
}
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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"
}
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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"
  }
}
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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"
    }
  }
}
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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"
        }
      }
    }
  }
}
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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"
        }
      }
    }
  }
}
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五、Nested Object 和 join 对比

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。

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