elasticsearch 一对多普通文档子对象边界值问题

一般为保证大数据量、低延时业务数据查询都会用到基于lucene的搜索引擎elasticsearch 。ES的出现解决了大数据搜索的一大问题，但是由于某些特殊业务数据就可能出现一些问题。比如：一对多业务普通索引的子对象边界值问题。

什么是子对象边界值
所谓子对象边界值仅出现于一对多普通文档中，文档对象包含一个或多个子对象集合。由于这些子对象里面的字段及其类型都是一样的数组形式，故ES在保存数据的时候就将数据扁平化处理。
比如：

{
  "_index" : "product_info",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "_seq_no" : 0,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "name" : "产品1",
    "desc" : "产品1描述",
    "channel" : [
      {
        "channelName" : "产品1渠道1",
        "channelPrice" : 20
      },
      {
        "channelName" : "产品1渠道2",
        "channelPrice" : 30
      }
    ]
  }
}

实际对象数据模拟格式为：

{
    "name" : "产品1",
    "desc" : "产品1描述",
    "channel.channelName" : ["产品1渠道1", "产品1渠道2"],
    "channel.channelPrice" : [20,30]
}

存在问题
1、子对象的相同类型数据都放在一起，不能明确的区分出各个子对象数据。
比如：我们查询产品1+产品1渠道1+价格30 这个本身不存在的数据，但是ES还是会将该文档响应。

实战演示
我们为方便测试与展示ES执行脚本选用kiibana工具进行脚本演示
比如：
我们的产品对象：
product_info 对象包含属性 name-名称、desc-描述、channel-渠道数组
channel 是 product_info 子对象，属性有 channelName-渠道名称、channelPrice-渠道价值

1、根据产品对象构建索引

PUT product_info
PUT product_info/_mapping
{
  "properties" : {
    "name":{
      "type": "keyword"
    },
    "desc":{
      "type": "keyword"
    },
    "channel":{
      "properties" : {
        "channelName":{
          "type": "keyword"
        },
        "channelPrice":{
          "type": "integer"
        }
      }
    }
  }
}

查看索引结构：

GET product_info

2、新增两个产品文档

PUT product_info/_doc/1
{
  "name":"产品1",
  "desc":"产品1描述",
  "channel":[
      {
       "channelName":"产品1渠道1",
       "channelPrice": 20
      },
      {
       "channelName":"产品1渠道2",
       "channelPrice": 30
      }
    ]
}

PUT product_info/_doc/2
{
  "name":"产品2",
  "desc":"产品2描述",
  "channel":[
      {
       "channelName":"产品2渠道1",
       "channelPrice": 200
      },
      {
       "channelName":"产品2渠道2",
       "channelPrice": 130
      }
    ]
}

查新当前产品文档：

GET product_info/_search
{ 
}

3、对产品文档子对象进行边界值查询

GET product_info/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "term": {
            "name": {
              "value": "产品2"
            }
          }
        },
        {
          "term": {
            "channel.channelPrice": {
              "value": 130
            }
          }
        },
        {
          "term": {
            "channel.channelName": {
              "value": "产品2渠道1"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}