Join 数据类型—Elastic Stack 实战手册

Join 数据类型—Elastic Stack 实战手册

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创作人:李增胜

Join 类型是一种特殊的数据类型,类似父子结构,一个子文档只能有一个父文档,一个父文档可以有多个子文档。

使用场景

Join 可以实现父子文档的关系存储,在什么情况下使用 Join 类型呢?假设我们存在这种场景,售卖的商品有评价信息,商品信息不会经常发生变更,但是评论信息就更新的比较频繁了,此时就可以使用 Join 数据类型来处理此种业务, 一对多关系存在多个文档中,父子文档更新性能高,可独立更新,互不影响。

在实际使用场景中,推荐使用 Data denormalization 来解决过多关联查询问题,字面解读就是”非规范化存储”,通过冗余存储多字段来达到过多关联的查询问题,避免使用 Join 数据类型,虽然带来了关联的方便性,但是会带来额外的查询开销影响搜索性能。

此外,Kibana 对 Join 以及 Nested 的支持也比较少

#定义索引,my_goods_sale 为售卖的商品信息,my_goods_comment 为商品的评价信息
PUT my_goods_hot_sale
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "my_id": {
        "type": "keyword"
      },
      "my_join_field": { 
        "type": "join",
        "relations": {
          "my_goods_sale": "my_goods_comment" 
        }
      }
    }
  }
}

#添加商品售卖 ID 为1的信息
PUT my_goods_hot_sale/_doc/1?refresh
{
  "my_id": "1",
  "text": "This is a my_goods_sale",
  "my_join_field": {
    "name": "my_goods_sale" 
  }
}

#添加商品售卖 ID 为2的信息
PUT my_goods_hot_sale/_doc/2?refresh
{
  "my_id": "2",
  "text": "This is another my_goods_sale",
  "my_join_field": {
    "name": "my_goods_sale"
  }
}

#添加商品售卖 ID 为3,父商品为1,注意父子文档一定要在一个 shard 上
PUT my_goods_hot_sale/_doc/3?routing=1&refresh
{
  "my_id": "3",
  "text": "This is an comment",
  "my_join_field": {
    "name": "my_goods_comment", 
    "parent": "1" 
  }
}

#添加商品售卖 ID 为4,父商品为1
PUT my_goods_hot_sale/_doc/4?routing=1&refresh
{
  "my_id": "4",
  "text": "This is another comment",
  "my_join_field": {
    "name": "my_goods_comment",
    "parent": "1"
  }
}

根据父文档查询子文档

GET my_goods_hot_sale/_search
{
  "query": {
    "has_parent": {
      "parent_type": "my_goods_sale",
      "query": {
        "match": {
          "text": "my_goods_sale"
        }
      }
    }
  }
}

根据子文档查询父文档

GET my_goods_hot_sale/_search
{
  "query": {
    "has_child": {
      "type": "my_goods_comment",
      "query": {
        "match_all": {}
      }
    }
  }
}
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