Elasticsearch实战（二十三）---ES数据建模与Mysql对比一对多模型-Toy模板网

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Elasticsearch实战—ES数据建模与Mysql对比实现一对多模型

我们如何把Mysql的模型合理的在ES中去实现? 就需要你对要存储的数据足够的了解,及对应用场景足够的深入分析,才能建立一个合适的模型,便于你后期扩展

一对一模型
一对多模型
多对多模型

1.一对多模型

我们现在有两个模型, 一个商品Product, 一个分类Category , 我们对比下一对多模型如何处理 ,一个分类下有多个商品, 商品对分类 1:N 1对多关系

1.1 Mysql建模

对于一对多的数据模型, mysql 可以用2个表来在Mysql中实现一对多,通过关联外键主键等, 查 produce_id的同时, 再根据 attribute_id属性id去关联查属性表查出商品和分类的关系
手机是一个分类, 但是手机下面分为华为手机, 小米手机, VIVO手机等一对多模型
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#关联查询
select * from category left join product on category.category_id = product.category_id;

Table :category 手机分类表

字段	类型
id	唯一主键,自增
category_id	分类id
category_name	分类名称
category_remark	分类标签

Table :product 商品表基本信息包含分类 id 用于关联

字段	类型
id	唯一主键,自增
product_id	商品id
category_id	分类id
product_name	商品名称
product_price	商品价格
product_number	商品数量

2.一对多 Index ES 数据模型

对于ES 这种1:N的, 如果我们的场景是查出一个分类下面的所有商品, 我们应该如何建模?
三种方式

2.1 类似Mysql, 依旧创建两个Index索引库

一个库存 category, 一个存product, 想要查一个分类下面的所有商品分2步, 先查分类,再根据category_id去商品库中查所有的商品
优点: 设计简单，参照Mysql，依旧没有冗余数据
缺点: 查询逻辑复杂, 需要多次调用不同索引库的Index去查询API,效率低下
这种方式我们不推荐使用，这里就不再给出 Index mapping结构

2.2 采用ES架构嵌套数组模型

既然一个分类下多个商品,那我就按照 { 分类1:[商品1, 商品2, 商品3, …, 商品X] } 把所有的商品存储在一个分类下的数组结构中, 乍一看挺好的,一次性能取出来所有数据
优点: 依旧没有冗余数据, 更新的时候只更新1条数据
缺点: ES的更新document是把原来的记录删掉,重新再插入的机制,如果更新一个分类的名称如果按照分库结构, 只需要更细一个index库的一条数据就即可, 但是采用ES嵌套数组就要把下面的所有的商品全都查出来，然后更新完他的分类字段后，再全部插入，等同于该分类的所有商品全部更新一遍, 操作数据量大,而且更新不方便
这种方式我们同样不推荐使用，这里不再给出 Index mapping结构

2.3采用ES架构冗余部分字段Object对象模型

既然嵌套数组模型不太符合,那我采用冗余方式, 我现在把所有的分类全都存一份存到商品信息中, 商品信息式最小粒度{ {商品1: 属性, 分类信息1}, {商品2: 属性, 分类信息1}, {商品3: 属性, 分类信息2}, {商品4: 属性, 分类信息2} }, 以冗余分类数据到商品信息中来实现关联
优点: 更新一个商品，不会再更新所有的商品，商品粒度最小
缺点: 更新一个分类, 更新多条数据, 就要更新所有商品的分类的数据, 全部都需要更新, 有多少个此分类的商品,就要更新多少条

操作简单, 一次性就能搜索出所有的结果字段

3.冗余ES字段Object对象模型实战

我们采用大致类似与这样的 Mysql Table :produce 商品表基本信息

字段	类型
id	唯一主键,自增
product_id	商品id
product_name	商品名称
product_price	商品价格
product_number	商品数量
category_name	分类名称
category_remark	分类标签

下面创建Index mapping结构，我们把多个手机相同的分类信息，作为冗余字段冗余到手机基本信息中

索引库结构

PUT /phone_index
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 2
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "productId": {
        "type": "long"
      },
      "productName": {
        "type": "keyword"
      },
      "productPrice": {
        "type": "long"
      },
      "productNumber": {
        "type": "long"
      },
      "category": {
        "properties": {
          "categoryName": {
            "type": "keyword"
          },
          "categoryRemark": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

下面我们给 phone_index 索引库插入数据, 插入 6条手机信息

put /phone_index/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"productId":1,"productName":"P20","productPrice":4000,"productNumber":50,"category":{"categoryName":"华为手机","categoryRemark":"高端"}}
{"index":{"_id":2}}
{"productId":2,"productName":"Honor30","productPrice":2000,"productNumber":100,"category":[{"categoryName":"华为手机","categoryRemark":"很好"},{"categoryName":"荣耀手机","categoryRemark":"便宜"}]}
{"index":{"_id":3}}
{"productId":3,"productName":"小米8","productPrice":2000,"productNumber":600,"category":{"categoryName":"小米手机","categoryRemark":"中端"}}
{"index":{"_id":4}}
{"productId":4,"productName":"红米10","productPrice":2500,"productNumber":300,"category":{"categoryName":"小米手机","categoryRemark":"发烧"}}
{"index":{"_id":5}}
{"productId":5,"productName":"小米Max","productPrice":4000,"productNumber":800,"category":{"categoryName":"小米手机","categoryRemark":"很好"}}

4.冗余ES字段Object对象模型缺陷

上面的结构似乎看起来很合理，而且能解决一部分问题，但是这种对象结构是存在很大缺陷的，为什么？

是因为底层ES在存储对象结构的时候都是以数组的形式存储，比如这个Honor30 手机牌子，底层数据存储的就是

categoryName:[华为i手机，荣耀手机]
categoryRemark[很好，便宜]
这里已经失去了绑定关系了，比如华为手机-很好，荣耀手机-便宜这种对应关系
查询的时候就会出现华为手机-便宜的这种数据出现

4.1 演示Object对象缺陷

我们要查询华为手机便宜的标签，must 查询，分类：华为手机，描述：便宜

按照存储的数据，这种数据应该不存在


get /phone_index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "category.categoryName": "华为手机"
          }
        },
        {
          "match": {
            "category.categoryRemark": "便宜"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

查询结果不是我们想要的，是错误的
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或者我们再查询以下华为手机-发烧的场景，按照我们的数据，不存在任何数据把华为手机和发烧关联

must查询，分类：华为手机，标签：发烧

get /phone_index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "category.categoryName": "华为手机"
          }
        },
        {
          "match": {
            "category.categoryRemark": "发烧"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

查询结果错误，要查询华为手机-发烧的数据，结果把小米手机查询出来了，这是明显的错误
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