Elasticsearch 父子关系

 Elasticsearch的父子关系在一定场景下非常有利于我们进行关联查询，合理使用能加快我们的索引速度。

父子关系图

对于Elasticsearch的 Parent and Child：

1. 家庭关系：

 

 

2.学校关系：

 

 

3.等等关系我们都可以用父子关系来表示，这非常有利于我们进行父子关系的查询。

Parent and Child 有如下特点：

• 父子关系

• 每个父母有多个孩子

• 多个层次的亲子关系

这里我们使用汽车关系来进行相关展示：

 

 

 

 

创建相关索引

PUT family_tree{ "settings": { "index":{ "number_of_shards":1, "number_of_replicas":0 }  }, "mappings": { "properties": { "name":{ "type": "text" }, "price":{ "type": "text" }, "isSale":{ "type": "boolean" }, "relation_type":{ "type": "join", "eager_global_ordinals": true, "relations":{ "parent":"child" } } } }}

注意：父子关系中使用 "eager_global_ordinals" 能加速join.

由于存储的数据已被非规范化。因此联接不能跨索引，子文档和父文档必须位于相同的索引和相同的分片中。父子关系需要在统一分片中：通过固定值来路由（routing）到同一个分片中。

分片规则：shard = hash(routing_value) % number_of_primary_shards

父节点插入数据

PUT family_tree/_doc/1?routing=Car{ "name":"Car", "price":"2000000", "isSale":true, "relation_type":{ "name":"parent" }}

子节点插入数据

PUT family_tree/_doc/2?routing=Car{ "name":"Van", "price":"10000", "isSale":true, "relation_type":{ "name":"child", "parent":1 }}
PUT family_tree/_doc/3?routing=Car{ "name":"Sedan", "price":"10000", "isSale":true, "relation_type":{ "name":"child", "parent":1 }}
PUT family_tree/_doc/4?routing=Car{ "name":"SUV", "price":"8000", "isSale":true, "relation_type":{ "name":"child", "parent":1 }}

注意：子文档和父文档必须位于同一分片上的限制。

查询数据 — 搜索和过滤指定的父节点

获取Car的所有子级：parent_id查询可用于查找属于特定父级的子级文档。

GET /family_tree/_search?pretty=true{ "query": { "parent_id":{ "type":"child", "id":"1" } }}

结果：以查找出属于parent_id为 1 的所有子级文档。

在这之前我们先为 Car 添加一个不再销售的汽车类型：

PUT family_tree/_doc/5?routing=Car{ "name":"Sports car", "price":"30000000", "isSale":false, "relation_type":{ "name":"child", "parent":1 }}

1.用bool与must结合获取所有未售 Car 的孩子：

GET /family_tree/_search{ "query": { "bool": { "filter": { "term": { "isSale": "false" } }, "must": [ { "parent_id":{ "type":"child", "id":"1" } } ] } }}

结果：从查询到的结果中可以看到：只有"Sports car"符合我们查询的条件。

2.我们也可以通过has_child查询拥有子节点未销售状态的父节点信息：

GET /family_tree/_search?pretty{ "query": { "has_child": { "type": "child", "query": { "bool": { "must": [ {"match": {"isSale": "false"}} ] } } } }}

3.has_parent关键字可帮助我们获取所有有父母且符合过滤条件的孩子信息。通过has_parent来查询父节点状态为在售的所有子节点信息：

GET /family_tree/_search?pretty{ "query": { "has_parent": { "parent_type": "parent", "query": { "match": { "isSale": "true" } } } }}

每个关系级别都会在查询时增加内存和计算方面的开销，不建议使用多个级别的关系模型。

本次收获：

• 父子文档必须索引到同一个分片中。

• 每个索引仅允许一个连接字段映射。

• 一个元素可以有多个子级，但只能有一个父级。

• 可以向已存在的联接字段添加新关系。

• 也可以将子元素添加到现有元素中，但前提是该元素已经是父元素。

当索引时间性能比搜索时间性能更重要时，父子join可能是管理关系的一种不错选择，但代价是很高的。必须意识到这种权衡，例如父子文档的物理存储约束和增加的复杂性。另一个预防措施是避免多层父子关系，因为这将消耗更多的内存和计算量。这些都是我们在使用父子关系的时候必须要考虑到的相关内容，避免造成不必要的损失。二哈觉得大家还是要根据实际场景来选择合适自己的，综合考虑自己的需求，没有什么是一套全通的呀！ღゝ◡╹)ノ♡

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