[TOC] ## 基础 > * nested object的建模，有个不好的地方，就是采取的是类似冗余数据的方式，将多个数据都放在一起了，维护成本就比较高 > * parent child建模方式，采取的是类似于关系型数据库的三范式类的建模，多个实体都分割开来，每个实体之间都通过一些关联方式，进行了父子关系的关联，各种数据不需要都放在一起，父doc和子doc分别在进行更新的时候，都不会影响对方 > * 一对多关系的建模，维护起来比较方便，类似关系型数据库的建模方式，应用层join的方式，会导致性能比较差，因为做多次搜索。父子关系的数据模型，不会，性能很好。因为虽然数据实体之间分割开来，但是我们在搜索的时候，由es自动为我们处理底层的关联关系，并且通过一些手段保证搜索性能。 > 1. 父子关系数据模型，相对于nested数据模型来说，优点是父doc和子doc互相之间不会影响 > 要点： > 1. 父子关系元数据映射，用于确保查询时候的高性能，但是有一个限制，就是父子数据必须存在于一个shard中 > 2. 父子关系数据存在一个shard中，而且还有映射其关联关系的元数据，那么搜索父子关系数据的时候，不用跨分片，一个分片本地自己就搞定了，性能当然高了 ## 1. 父子关系建模 > 1. mapping中建立两个索引（父index和子index） > 2. 子index加入`_parent`属性，指明自己的父index 案例背景：研发中心员工管理案例，一个IT公司有多个研发中心，每个研发中心有多个员工 ~~~ PUT /company { "mappings": { "rd_center": {}, "employee": { "_parent": { "type": "rd_center" # 指顶父index } } } } ~~~ 父子关系建模的核心，多个type之间有父子关系，用_parent指定父type * 插入父index数据 ~~~ POST /company/rd_center/_bulk { "index": { "_id": "1" }} { "name": "北京研发总部", "city": "北京", "country": "中国" } { "index": { "_id": "2" }} { "name": "上海研发中心", "city": "上海", "country": "中国" } { "index": { "_id": "3" }} { "name": "硅谷人工智能实验室", "city": "硅谷", "country": "美国" } ~~~ > * shard路由的时候，id=1的rd_center doc，默认会根据id进行路由，到某一个shard ~~~ PUT /company/employee/1?parent=1 # 指定父doc的id，可以保证父子doc路由到用一个share上 { "name": "张三", "birthday": "1970-10-24", "hobby": "爬山" } ~~~ > * 维护父子关系的核心，parent=1，指定了这个数据的父doc的id > 此时，parent-child关系，就确保了说，父doc和子doc都是保存在一个shard上的。内部原理还是doc routing，employee和rd_center的数据，都会用parent id作为routing，这样就会到一个shard > 就不会根据id=1的employee doc的id进行路由了，而是根据parent=1进行路由，会根据父doc的id进行路由，那么就可以通过底层的路由机制，保证父子数据存在于一个shard中 ~~~ POST /company/employee/_bulk { "index": { "_id": 2, "parent": "1" }} { "name": "李四", "birthday": "1982-05-16", "hobby": "游泳" } { "index": { "_id": 3, "parent": "2" }} { "name": "王二", "birthday": "1979-04-01", "hobby": "爬山" } { "index": { "_id": 4, "parent": "3" }} { "name": "赵五", "birthday": "1987-05-11", "hobby": "骑马" } ~~~ ## 2. 搜索、聚合 1. 搜索有1980年以后出生的员工的研发中心 > 因为要得到研发中心，所以从研发中心index中search，并指明查询类型是has_child(从父往下查，过滤子信息1980)，这里是从rd_center(父index)search ~~~ GET company/rd_center/_search { "query": { "has_child": { # 指明query类型 ，和nested object类似, "type": "employee", # 查询分析的是子index，指明从父里边查，还是子index查 "query": { "range": { "birthday": { "gte": 1980 } } } } } } ~~~ 得到 ~~~ "hits": [ { "_index": "company", "_type": "rd_center", "_id": "1", "_score": 1, "_source": { "name": "北京研发总部", "city": "北京", "country": "中国" } }, { "_index": "company", "_type": "rd_center", "_id": "3", "_score": 1, "_source": { "name": "硅谷人工智能实验室", "city": "硅谷", "country": "美国" } } ] ~~~ 2. 搜索有名叫张三的员工的研发中心 ~~~ GET /company/rd_center/_search { "query": { "has_child": { "type": "employee", "query": { "match": { "name": "张三" } } } } } ~~~ 3. 搜索有至少2个以上员工的研发中心 ~~~ GET /company/rd_center/_search { "query": { "has_child": { "type": "employee", "min_children": 2, # 指明父index中至少有两个doc的才符合 "query": { "match_all": {} } } } } ~~~ 4. 搜索在中国的研发中心的员工 这里是对父index查询过滤出子index * 错误的 ~~~ GET /company/employee/_search { "query": { "has_parent": { "parent_type": "rd_center", "query": { "term": { "country": { "value": "中国" } } } } } } ~~~ 因为倒排索引中的“中国”已经被分为“中”，“国”，term有事精准查询，所以上边的查询是无效de 正确的使用es默认为我们创建的country.keyword查询 ## 3. 祖孙三代 父子关系，祖孙三层关系的数据建模，搜索 ~~~ PUT /company { "mappings": { "country": {}, "rd_center": { "_parent": { "type": "country" } }, "employee": { "_parent": { "type": "rd_center" } } } } ~~~ country -> rd_center -> employee，祖孙三层数据模型 ~~~ POST /company/country/_bulk { "index": { "_id": "1" }} { "name": "中国" } { "index": { "_id": "2" }} { "name": "美国" } POST /company/rd_center/_bulk { "index": { "_id": "1", "parent": "1" }} { "name": "北京研发总部" } { "index": { "_id": "2", "parent": "1" }} { "name": "上海研发中心" } { "index": { "_id": "3", "parent": "2" }} { "name": "硅谷人工智能实验室" } ~~~ ~~~ PUT /company/employee/1?parent=1&routing=1 { "name": "张三", "dob": "1970-10-24", "hobby": "爬山" } ~~~ routing参数的讲解，必须跟grandparent相同，否则有问题 country，用的是自己的id去路由; rd_center，parent，用的是country的id去路由; employee，如果也是仅仅指定一个parent，那么用的是rd_center的id去路由，这就导致祖孙三层数据不会在一个shard上 孙子辈儿，要手动指定routing，指定为爷爷辈儿的数据的id 搜索有爬山爱好的员工所在的国家 ~~~ GET /company/country/_search { "query": { "has_child": { "type": "rd_center", "query": { "has_child": { "type": "employee", "query": { "match": { "hobby": "爬山" } } } } } } } ~~~ ~~~ { "took": 10, "timed_out": false, "_shards": { "total": 5, "successful": 5, "failed": 0 }, "hits": { "total": 1, "max_score": 1, "hits": [ { "_index": "company", "_type": "country", "_id": "1", "_score": 1, "_source": { "name": "中国" } } ] } } ~~~