快捷導(dǎo)航

Elasticsearch Join字段類(lèi)型簡(jiǎn)單快速上手教程

更新時(shí)間：2022年09月20日 10:19:30 作者：醉魚(yú)

這篇文章主要為大家介紹了Elasticsearch Join字段類(lèi)型簡(jiǎn)單快速上手教程詳解，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進(jìn)步，早日升職加薪

概述

Elasticsearch中Join數(shù)據(jù)類(lèi)型的字段相信大家也都用過(guò)，也就是口中常談的父子文檔。在Elasticsearch中Join不能跨索引和分片，所以保存文檔信息時(shí)要保證父子文檔使用相同的路由參數(shù)來(lái)保證父文檔與子文檔保存在同一個(gè)索引的同一個(gè)分片，那么都有哪些限制呢？

父子關(guān)系的限制

每個(gè)索引中只能有一個(gè)關(guān)系字段
父文檔與子文檔必須在同一個(gè)索引分片中，所以我們?cè)趯?duì)父子文檔增加、刪除、修改時(shí)要設(shè)置路由值，保證數(shù)據(jù)都在同一分片
一個(gè)父文檔可以包含多個(gè)子文檔，但是一個(gè)子文檔只能有一個(gè)父文檔
只能在Join類(lèi)型的字段上建立關(guān)系
在保證當(dāng)前文檔是父文檔的前提下可以增加子文檔

Global ordinals

翻譯過(guò)來(lái)就是全局序數(shù)。什么是全局序數(shù)呢，官方文檔中說(shuō)明了，這就是一個(gè)加速查詢(xún)的一個(gè)東西，使用了全局序數(shù)之后可以讓數(shù)據(jù)更緊湊；詳細(xì)的就不展開(kāi)了，后面有機(jī)會(huì)再詳細(xì)說(shuō)明一下全局序數(shù)，具體的目前可以查看一下官方文檔

對(duì)于我們本章節(jié)內(nèi)容來(lái)說(shuō)，我們知道父子文檔Join類(lèi)型是使用全局序數(shù)來(lái)加速查詢(xún)的就可以了。默認(rèn)情況下，全局序數(shù)基本是實(shí)時(shí)構(gòu)建的，當(dāng)索引發(fā)生變化，全局序數(shù)會(huì)重新構(gòu)建。這個(gè)過(guò)程會(huì)增加refresh的時(shí)間，當(dāng)然這個(gè)配置也是可以關(guān)閉的，但是關(guān)閉之后會(huì)在我們接下來(lái)遇到的第一個(gè)父連接或者聚合的查詢(xún)時(shí)重新構(gòu)建全局序數(shù)，這樣這一部分的時(shí)間就反饋給了用戶(hù)，官方也是不建議我們這樣做的，感覺(jué)對(duì)用戶(hù)來(lái)說(shuō)不是那么的友好，主要還是在一個(gè)權(quán)衡。最壞的情況就是同時(shí)有多個(gè)寫(xiě)入，也就是同時(shí)有多個(gè)全局序數(shù)需要重新構(gòu)建，也就會(huì)造成在單個(gè)refresh的時(shí)間間隔內(nèi)要重新構(gòu)建多個(gè)全局序數(shù)

當(dāng)然如果關(guān)聯(lián)字段使用的不是很頻繁并且寫(xiě)入事件很多，禁用掉是值得推薦的，禁用方式如下

PUT my-index-000001
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "join_field": {
        "type": "join",
        "relations": {
           "goods": ["details","evaluate"],
           "evaluate":"vote"
        },
        "eager_global_ordinals": false
      }
    }
  }
}

當(dāng)然，對(duì)于全局序數(shù)占用的堆大小情況可以使用如下語(yǔ)句查看

# Per-index
GET my-index-000001/_stats/fielddata?human&amp;fields=join_field#goods
# Per-node per-index
GET _nodes/stats/indices/fielddata?human&amp;fields=join_field#goods

父子文檔

首先我們還是創(chuàng)建一個(gè)正常的父子關(guān)系索引，商品作為父文檔，詳情作為子文檔

DELETE my-index-000001
PUT my-index-000001
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "join_field": { 
        "type": "join",
        "relations": {
          "goods": "details" 
        }
      }
    }
  }
}

my-index-000001：索引名稱(chēng)
id：文檔主鍵
join_field：父子關(guān)系字段，type標(biāo)記為Join為父子文檔
relations: 定義父子關(guān)系，goods為父文檔類(lèi)型名稱(chēng)，details為子文檔類(lèi)型名稱(chēng)，后面插入數(shù)據(jù)，查詢(xún)都會(huì)使用

插入幾條測(cè)試數(shù)據(jù)，商品有iphon和mac，詳情為顏色外觀與內(nèi)存配置等

PUT my-index-000001/_doc/1?refresh
{
  "id": "1",
  "text": "iphone 14 pro max",
  "join_field": {
    "name": "goods" 
  }
}
PUT my-index-000001/_doc/2?refresh
{
  "id": "2",
  "text": "macbook pro ",
  "join_field": {
    "name": "goods"
  }
}
PUT my-index-000001/_doc/3?routing=1&amp;refresh 
{
  "id": "3",
  "text": "512G 16核",
  "join_field": {
    "name": "details", 
    "parent": "1" 
  }
}
PUT my-index-000001/_doc/4?routing=1&amp;refresh
{
  "id": "4",
  "text": "粉/銀/黑/抹茶綠",
  "join_field": {
    "name": "details",
    "parent": "1"
  }
}
PUT my-index-000001/_doc/5?routing=1&amp;refresh 
{
  "id": "5",
  "text": "1T 32G",
  "join_field": {
    "name": "details", 
    "parent": "2" 
  }
}
PUT my-index-000001/_doc/6?routing=1&amp;refresh
{
  "id": "6",
  "text": "銀/黑",
  "join_field": {
    "name": "details",
    "parent": "2"
  }
}

使用parent_id查詢(xún)父子文檔，以上面插入的測(cè)試數(shù)據(jù)查詢(xún)，查找mac的詳情信息語(yǔ)句如下，前提是知道父文檔的id

GET my-index-000001/_search
{
  "query": {
    "parent_id": {
      "type": "details",
      "id":"2"
    }
  },
  "sort":["id"]
}

大部分情況上面是不能滿(mǎn)足我們的查詢(xún)請(qǐng)求的，所以我們還可以使用has_parent或者has_child查詢(xún)

使用has_parent查詢(xún)：父文檔goods中所有包含macbook的子文檔（后文的孫子文檔也可以查詢(xún)）

GET my-index-000001/_search
{
  "query": {
    "has_parent": {
      "parent_type": "goods",
      "query": {
        "match": {
          "text": "macbook"
        }
      }
    }
  }
}

使用hash_child查看details子文檔中有1T關(guān)鍵字的所有父文檔

GET my-index-000001/_search
{
  "query": {
    "has_child": {
      "type": "details",
      "query": {
        "match": {
          "text": "1T"
        }
      }
    }
  }
}

使用parent-join 查詢(xún)或者聚合

Elasticsearch在使用Join類(lèi)型數(shù)據(jù)類(lèi)型時(shí)，會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)附加的字段，結(jié)構(gòu)為Join的字段名加#號(hào)加父類(lèi)型，以上文為例，創(chuàng)建一個(gè)附加字段(join_field#goods)，如下是使用parent-join字段查詢(xún)聚合的一個(gè)例子，參考自官網(wǎng)，應(yīng)用了8.1版本的新特性運(yùn)行時(shí)字段

GET my-index-000001/_search
{
  "query": {
    "parent_id": { 
      "type": "details",
      "id": "1"
    }
  },
  "aggs": {
    "parents": {
      "terms": {
        "field": "join_field#goods", 
        "size": 10
      }
    }
  },
  "runtime_mappings": {
    "my_parent_field": {
      "type": "long",
      "script": """
        emit(Integer.parseInt(doc['join_field#goods'].value)) 
      """
    }
  },
  "fields": [
    { "field": "my_parent_field" }
  ]
}

Join類(lèi)型的父子文檔，上面我們演示了一個(gè)父文檔對(duì)應(yīng)一種子文檔類(lèi)型的例子，Join類(lèi)型也支持一個(gè)父類(lèi)型有多個(gè)子類(lèi)型，以上文為基礎(chǔ)，加入下面語(yǔ)句測(cè)試

DELETE my-index-000001
PUT my-index-000001
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "join_field": { 
        "type": "join",
        "relations": {
          "goods": ["details","evaluate"] 
        }
      }
    }
  }
}
PUT my-index-000001/_doc/7?routing=1&amp;refresh
{
  "id": "7",
  "text": "運(yùn)行流程，無(wú)卡頓，待機(jī)時(shí)間長(zhǎng)",
  "join_field": {
    "name": "evaluate",
    "parent": "1"
  }
}
PUT my-index-000001/_doc/8?routing=1&amp;refresh
{
  "id": "8",
  "text": "體重輕，攜帶方便，編碼利器",
  "join_field": {
    "name": "evaluate",
    "parent": "2"
  }
}

同樣的，細(xì)心的同學(xué)已經(jīng)看到了，上文已經(jīng)標(biāo)記了孫子文檔，對(duì)的，你沒(méi)看錯(cuò)就是孫子文檔，三級(jí)的層級(jí)，級(jí)別可以更深，但是Elasticsearch不建議很深的層次，畢竟Join很消耗性能的，層級(jí)再深點(diǎn)沒(méi)法用了,下面就是多級(jí)別的語(yǔ)句測(cè)試，此時(shí)他們?nèi)叩年P(guān)系就如下所示

DELETE my-index-000001
PUT my-index-000001
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "join_field": { 
        "type": "join",
        "relations": {
          "goods": ["details","evaluate"],
          "evaluate":"vote"
        }
      }
    }
  }
}
PUT my-index-000001/_doc/9?routing=1&refresh
{
  "id": "9",
  "text": "這是投票信息：我買(mǎi)iphone是因?yàn)樾詢(xún)r(jià)比高，保值",
  "join_field": {
    "name": "vote",
    "parent": "1"
  }
}
PUT my-index-000001/_doc/10?routing=1&refresh
{
  "id": "10",
  "text": "這是投票信息：我買(mǎi)mac是因?yàn)檩p，攜帶方便，沒(méi)有流氓軟件",
  "join_field": {
    "name": "vote",
    "parent": "2"
  }
}

總結(jié)

相信大家也看出來(lái)了，官方都不建議使用父子文檔的，畢竟性能是一大問(wèn)題，相信大家用Elasticsearch肯定大部分都是圖速度快，用了Join字段變慢了，這誰(shuí)能同意呢是吧，有利有弊吧，看大家選擇，下一篇帶給大家的算是Elasticsearch推薦Join字段替代類(lèi)型Nested，更多關(guān)于Elasticsearch Join字段類(lèi)型的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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