0、ES6.X 一对多、多对多的数据该如何存储和实现呢?
引出问题:
“某头条新闻 APP”新闻内容和新闻评论是 1 对多的关系?
在 ES6.X 该如何存储、如何进行高效检索、聚合操作呢?
相信阅读本文,你就能得到答案!
1、ES6.X 新类型 Join 产生背景
Mysql 中多表关联,我们可以通过 left join 或者 Join 等实现;
ES5.X 版本,借助父子文档实现多表关联,类似数据库中 Join 的功能;实现的核心是借助于 ES5.X 支持 1 个索引(index)下多个类型(type)。
ES6.X 版本,由于每个索引下面只支持单一的类型(type)。
所以,ES6.X 版本如何实现 Join 成为大家关注的问题。
幸好,ES6.X 新推出了 Join 类型,主要解决类似 Mysql 中多表关联的问题。
2、ES6.X Join 类型介绍
仍然是一个索引下,借助父子关系,实现类似 Mysql 中多表关联的操作。
3、ES6.X Join 类型实战
3.1 ES6.X Join 类型 Mapping 定义
Join 类型的 Mapping 如下:
核心
- 1) “my_join_field”为 join 的名称。
2)”question”: “answer” 指:qustion 为 answer 的父类。
PUT my_join_index
{
“mappings”: {
“_doc”: {
“properties”: {
“my_join_field”: {
“type”: “join”,
“relations”: {
“question”: “answer”
}
}
}
}
}
}
3.2 ES6.X join 类型定义父文档
直接上以下简化的形式,更好理解些。
如下,定义了两篇父文档。
文档类型为父类型:”question”。
PUT my_join_index/_doc/1?refresh
{
“text”: “This is a question”,
“my_join_field”: “question”
}
PUT my_join_index/_doc/2?refresh
{
“text”: “This is another question”,
“my_join_field”: “question”
}
3.3 ES6.X join 类型定义子文档
路由值是强制性的,因为父文件和子文件必须在相同的分片上建立索引。
“answer”是此子文档的加入名称。
指定此子文档的父文档 ID:1。
PUT my_join_index/_doc/3?routing=1&refresh
{
“text”: “This is an answer”,
“my_join_field”: {
“name”: “answer”,
“parent”: “1”
}
}
PUT my_join_index/_doc/4?routing=1&refresh
{
“text”: “This is another answer”,
“my_join_field”: {
“name”: “answer”,
“parent”: “1”
}
}
4、ES6.X Join 类型约束
每个索引只允许一个 Join 类型 Mapping 定义;
父文档和子文档必须在同一个分片上编入索引;这意味着,当进行删除、更新、查找子文档时候需要提供相同的路由值。
一个文档可以有多个子文档,但只能有一个父文档。
可以为已经存在的 Join 类型添加新的关系。
当一个文档已经成为父文档后,可以为该文档添加子文档。
5、ES6.X Join 类型检索与聚合
5.1 ES6.X Join 全量检索
GET my_join_index/_search
{
“query”: {
“match_all”: {}
},
“sort”: [“_id”]
}
返回结果如下:
{
“took”: 1,
“timed_out”: false,
“_shards”: {
“total”: 5,
“successful”: 5,
“skipped”: 0,
“failed”: 0
},
“hits”: {
“total”: 4,
“max_score”: null,
“hits”: [
{
“_index”: “my_join_index”,
“_type”: “_doc”,
“_id”: “1”,
“_score”: null,
“_source”: {
“text”: “This is a question”,
“my_join_field”: “question”
},
“sort”: [
“1”
]
},
{
“_index”: “my_join_index”,
“_type”: “_doc”,
“_id”: “2”,
“_score”: null,
“_source”: {
“text”: “This is another question”,
“my_join_field”: “question”
},
“sort”: [
“2”
]
},
{
“_index”: “my_join_index”,
“_type”: “_doc”,
“_id”: “3”,
“_score”: null,
“_routing”: “1”,
“_source”: {
“text”: “This is an answer”,
“my_join_field”: {
“name”: “answer”,
“parent”: “1”
}
},
“sort”: [
“3”
]
},
{
“_index”: “my_join_index”,
“_type”: “_doc”,
“_id”: “4”,
“_score”: null,
“_routing”: “1”,
“_source”: {
“text”: “This is another answer”,
“my_join_field”: {
“name”: “answer”,
“parent”: “1”
}
},
“sort”: [
“4”
]
}
]
}
}
5.2 ES6.X 基于父文档查找子文档
GET my_join_index/_search
{
“query”: {
“has_parent” : {
“parent_type” : “question”,
“query” : {
“match” : {
“text” : “This is”
}
}
}
}
}
返回结果:
{
“took”: 0,
“timed_out”: false,
“_shards”: {
“total”: 5,
“successful”: 5,
“skipped”: 0,
“failed”: 0
},
“hits”: {
“total”: 2,
“max_score”: 1,
“hits”: [
{
“_index”: “my_join_index”,
“_type”: “_doc”,
“_id”: “3”,
“_score”: 1,
“_routing”: “1”,
“_source”: {
“text”: “This is an answer”,
“my_join_field”: {
“name”: “answer”,
“parent”: “1”
}
}
},
{
“_index”: “my_join_index”,
“_type”: “_doc”,
“_id”: “4”,
“_score”: 1,
“_routing”: “1”,
“_source”: {
“text”: “This is another answer”,
“my_join_field”: {
“name”: “answer”,
“parent”: “1”
}
}
}
]
}
}
5.3 ES6.X 基于子文档查找父文档
GET my_join_index/_search
{
“query”: {
“has_child” : {
“type” : “answer”,
“query” : {
“match” : {
“text” : “This is question”
}
}
}
}
}
返回结果:
{
“took”: 0,
“timed_out”: false,
“_shards”: {
“total”: 5,
“successful”: 5,
“skipped”: 0,
“failed”: 0
},
“hits”: {
“total”: 1,
“max_score”: 1,
“hits”: [
{
“_index”: “my_join_index”,
“_type”: “_doc”,
“_id”: “1”,
“_score”: 1,
“_source”: {
“text”: “This is a question”,
“my_join_field”: “question”
}
}
]
}
}
5.4 ES6.X Join 聚合操作实战
以下操作含义如下:
1)parent_id 是特定的检索方式,用于检索属于特定父文档 id=1 的,子文档类型为 answer 的文档的个数。
2)基于父文档类型 question 进行聚合;
3)基于指定的 field 处理。
GET my_join_index/_search
{
“query”: {
“parent_id”: {
“type”: “answer”,
“id”: “1”
}
},
“aggs”: {
“parents”: {
“terms”: {
“field”: “my_join_field#question”,
“size”: 10
}
}
},
“script_fields”: {
“parent”: {
“script”: {
“source”: “doc[‘my_join_field#question’]”
}
}
}
}
返回结果:
{
“took”: 1,
“timed_out”: false,
“_shards”: {
“total”: 5,
“successful”: 5,
“skipped”: 0,
“failed”: 0
},
“hits”: {
“total”: 2,
“max_score”: 0.13353139,
“hits”: [
{
“_index”: “my_join_index”,
“_type”: “_doc”,
“_id”: “3”,
“_score”: 0.13353139,
“_routing”: “1”,
“fields”: {
“parent”: [
“1”
]
}
},
{
“_index”: “my_join_index”,
“_type”: “_doc”,
“_id”: “4”,
“_score”: 0.13353139,
“_routing”: “1”,
“fields”: {
“parent”: [
“1”
]
}
}
]
},
“aggregations”: {
“parents”: {
“doc_count_error_upper_bound”: 0,
“sum_other_doc_count”: 0,
“buckets”: [
{
“key”: “1”,
“doc_count”: 2
}
]
}
}
}
6、ES6.X Join 一对多实战
6.1 一对多定义
如下,一个父文档 question 与多个子文档 answer,comment 的映射定义。
PUT join_ext_index
{
“mappings”: {
“_doc”: {
“properties”: {
“my_join_field”: {
“type”: “join”,
“relations”: {
“question”: [“answer”, “comment”]
}
}
}
}
}
}
6.2 一对多对多定义
实现如下图的祖孙三代关联关系的定义。
question
/ \
/ \
comment answer
|
|
vote
PUT join_multi_index
{
“mappings”: {
“_doc”: {
“properties”: {
“my_join_field”: {
“type”: “join”,
“relations”: {
“question”: [“answer”, “comment”],
“answer”: “vote”
}
}
}
}
}
}
孙子文档导入数据,如下所示:
PUT join_multi_index/_doc/3?routing=1&refresh
{
“text”: “This is a vote”,
“my_join_field”: {
“name”: “vote”,
“parent”: “2”
}
}
注意:
- 孙子文档所在分片必须与其父母和祖父母相同
- 孙子文档的父代号(必须指向其父亲 answer 文档)
1
2
7、小结
虽然 ES 官方文档已经很详细了,详见:
http://t.cn/RnBBLgp
但手敲一遍,翻译一遍,的的确确会更新认知,加深理解。
和你一起,死磕 ELK Stack!
作者:铭毅天下(公众号同名)
来源:CSDN
原文:https://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/79774481
版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!