基于lucene的搜索引擎elasticsearch就是为大数据搜索而生,其中内置的倒排索引极大的提高了效率。当然,生产环境中不仅仅是单一的文档,还有很多的关联文档。就比如一对多业务数据,我们可以用普通一对多子文档、嵌套文档都能够处理。但是前面我们介绍了普通一对多文档有子对象边界值问题,那么我们嵌套子文档就能够解决这个问题。
什么是嵌套文档
嵌套文档就是在文档中再申明一个 nested 类型的属性。这个属性用来保存我们的子对象,就好像嵌套在主文档里面的一样。嵌套文档不存在普通一对多的边界值问题,其极大的满足了特殊业务场景。
优势与劣势
优点:
1、父子文档在一起,文档管理容易
2、解决了普通一对多文档的边界值问题,能够适应更多的需求
缺点:
1、嵌套文档父子都保存在同一个文档,占用内存过大
2、如果任意修改一个字段都必须修改全部文档,维护复杂
小试牛刀
为方便测试与查看执行脚本,我们采用kibana进行测试
比如:
产品product,包含 名称-name、渠道-channel 两个属性
渠道channel,包含 渠道名称-channelName、渠道价值-channelPrice 两个属性
1、首先创建产品用例索引
PUT product
PUT product/_mapping
{
"properties":{
"name":{
"type": "keyword"
},
"channel":{
"type":"nested",
"properties":{
"channelName":{
"type": "keyword"
},
"channelPrice":{
"type": "integer"
}
}
}
}
}
2、查看当前索引
GET product
2、写入两个测试文档
PUT product/_doc/1
{
"name":"产品1",
"channel":[
{
"channelName":"产品1渠道1",
"channelPrice": 200
},
{
"channelName":"产品1渠道2",
"channelPrice": 300
}
]
}
PUT product/_doc/2
{
"name":"产品2",
"channel":[
{
"channelName":"产品2渠道1",
"channelPrice": 1100
},
{
"channelName":"产品2渠道2",
"channelPrice": 400
}
]
}
3、查看测试数据
GET product/_search
{
}
4、嵌套查询
用例1:
产品2 + 产品2渠道1 + 1100
GET product/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"name": {
"value": "产品2"
}
}
},
{
"nested": {
"path": "channel",
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"channel.channelPrice": {
"value": 1100
}
}
},
{
"term": {
"channel.channelName": {
"value": "产品2渠道1"
}
}
}
]
}
}
}
}
]
}
}
}
预期结果:
能够命中
实际结果:
能够命中
用例2:
产品2 + 产品2渠道1 + 400
GET product/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"name": {
"value": "产品2"
}
}
},
{
"nested": {
"path": "channel",
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"channel.channelPrice": {
"value": 400
}
}
},
{
"term": {
"channel.channelName": {
"value": "产品2渠道1"
}
}
}
]
}
}
}
}
]
}
}
}
预期结果:
未命中
实际结果:
未命中
结论:
嵌套文档不存在边界值问题,在一对多的实际业务场景中,能够有效完成特殊查询响应。但是,我们更新嵌套文档的某一属性,必须更新整个文档,极大的影响了操作复杂度与实际性能。我们可用用 父子文档 进行规避。
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