ElasticSearch之Nested对象-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ElasticSearch之Nested对象。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

写在前面

本文看下es的nested嵌套对象相关内容。

1：es用了啥范式？

在关系型数据库中定义了6大数据库范式,即1，2，3，BC，4，5的NF（normal form）,分别如下：

1NF:每个列都不可拆分，即都是原子的
2NF:在满足1NF的基础上，消除部分函数依赖
3NF:在满足2NF的基础上，消除传递函数依赖
BCNF:在满足3NF的基础上，消除主属性对于码的部分函数依赖和传递函数依赖（此时和非主键列没有关系）
4NF：在满足BCNF的基础上，消除表内的多对多关系
5NF:略

数据库范式的目的在于减少更新的复杂度，以及降低磁盘的存储空间。其中对于第二个问题存储设备目前非常廉价而且容量很大，所以不是什么问题了。对于第一个更新的复杂度问题会带来的查询效率变低的问题，因为需要更多的关联join。那么对于es来说它是使用了哪种范式呢？因为es的设计目标是快速查询,所以使用到是反范式，即冗余存储。比如如下的数据：
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如果按照关系型数据库范式来设计，user的信息需要存储到单独的一张表中去，但是在es中就是在一个对象中来存储，对于这种存储，es支持非常方便和高效的查询：

准备数据

DELETE blog
# 设置blog的 Mapping
PUT /blog
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "content": {
        "type": "text"
      },
      "time": {
        "type": "date"
      },
      "user": {
        "properties": {
          "city": {
            "type": "text"
          },
          "userid": {
            "type": "long"
          },
          "username": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}


# 插入一条 Blog 信息
PUT blog/_doc/1
{
  "content":"I like Elasticsearch",
  "time":"2019-01-01T00:00:00",
  "user":{
    "userid":1,
    "username":"Jack",
    "city":"Shanghai"
  }
}

查询

# 查询 Blog 信息
POST blog/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {"content": "Elasticsearch"}},
        {"match": {"user.username": "Jack"}}
      ]
    }
  }
}

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我们再来看一个存储对象数组的例子：

准备数据

DELETE my_movies

# 电影的Mapping信息
PUT my_movies
{
      "mappings" : {
      "properties" : {
        "actors" : {
          "properties" : {
            "first_name" : {
              "type" : "keyword"
            },
            "last_name" : {
              "type" : "keyword"
            }
          }
        },
        "title" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        }
      }
    }
}


# 写入一条电影信息
POST my_movies/_doc/1
{
  "title":"Speed",
  "actors":[
    {
      "first_name":"Keanu",
      "last_name":"Reeves"
    },

    {
      "first_name":"Dennis",
      "last_name":"Hopper"
    }

  ]
}

查询first_name为Keanu并且last_name为Hopper的文档信息

POST my_movies/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {"actors.first_name": "Keanu"}},
        {"match": {"actors.last_name": "Hopper"}}
      ]
    }
  }

}

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按照正常思维，应该查不到才对，但为什么查到了呢？这和es的数据存储方式有关系，对于数组es默认是按照一种扁平结构来存储的，如下：

这种存储结构的好处是可以加快查询的速度，但坏处呢就是上例中反直觉结果。

所以如果能够让内部的对象也按照单独文档来存储，就能解决这个查询错误的问题了，而想要使用单独的文档来存储内部的对象，就需要用到es提供的nested对象功能，继续来看（作为本文的主题，必须单开一部分，还必须是一级标题😀😀😀）。

2：nested对象

nested是一种定义对象的数据类型，比如可通过如下方式来定义一个nested的类型:
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在保存时会被保存为单独的文档，查询时通过join的方式来查询，当然此时会牺牲掉部分查询性能。

创建如下的mapping

DELETE my_movies
# 创建 Nested 对象 Mapping
PUT my_movies
{
      "mappings" : {
      "properties" : {
        "actors" : {
          "type": "nested",
          "properties" : {
            "first_name" : {"type" : "keyword"},
            "last_name" : {"type" : "keyword"}
          }},
        "title" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {"keyword":{"type":"keyword","ignore_above":256}}
        }
      }
    }
}

接着来插入测试数据

POST my_movies/_doc/1
{
  "title":"Speed",
  "actors":[
    {
      "first_name":"Keanu",
      "last_name":"Reeves"
    },

    {
      "first_name":"Dennis",
      "last_name":"Hopper"
    }

  ]
}

此时存储结构为红框中所示：
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查询first_name为Keanu并且last_name为Hopper的文档信息
此时就查询不到了：

POST my_movies/_search
{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "nested": {
                        "path": "actors",
                        "query": {
                            "bool": {
                                "must": [
                                    {
                                        "match": {
                                            "actors.first_name": "Keanu"
                                        }
                                    },
                                    {
                                        "match": {
                                            "actors.last_name": "Hopper"
                                        }
                                    }
                                ]
                            }
                        }
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

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当然如果把"actors.last_name": "Hopper"改为Reeves是能查出来数据的：