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ElasticSearch 如何像 MySQL 一样做多表联合查询？
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关系型数据库中有表的关联关系，在 es 中，我们也有类似的需求，例如订单表和商品表，在 es 中，这样的一对多一般来说有两种方式： 嵌套文档（nested） 父子文档 18.1 嵌套文档假设：有一个电影文档，每个电影都有演员信息： PUT movies{ "mappings": { "properties": { "actors":{ "type": "nested" } } }}PUT movies/_doc/1{ "name":"霸王别姬", "actors":[ { "name":"张国荣", "gender":"男" }, { "name":"巩俐", "gender":"女" } ]}注意 actors 类型要是 nested，具体原因参考 10.2.3 小节。 缺点 查看文档数量： GET _cat/indices?v查看结果如下： 
image-20201119162958456 这是因为 nested 文档在 es 内部其实也是独立的 lucene 文档，只是在我们查询的时候，es 内部帮我们做了 join 处理，所以最终看起来就像一个独立文档一样。因此这种方案性能并不是特别好。 18.2 嵌套查询这个用来查询嵌套文档： GET movies/_search{ "query": { "nested": { "path": "actors", "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "actors.name": "张国荣" } }, { "match": { "actors.gender": "男" } } ] } } } }} 18.3 父子文档相比于嵌套文档，父子文档主要有如下优势： 更新父文档时，不会重新索引子文档 创建、修改或者删除子文档时，不会影响父文档或者其他的子文档。 子文档可以作为搜索结果独立返回。 例如学生和班级的关系： PUT stu_class{ "mappings": { "properties": { "name":{ "type": "keyword" }, "s_c":{ "type": "join", "relations":{ "class":"student" } } } }}s_c 表示父子文档关系的名字，可以自定义。join 表示这是一个父子文档。relations 里边，class 这个位置是 parent，student 这个位置是 child。 接下来，插入两个父文档： PUT stu_class/_doc/1{ "name":"一班", "s_c":{ "name":"class" }}PUT stu_class/_doc/2{ "name":"二班", "s_c":{ "name":"class" }}再来添加三个子文档： PUT stu_class/_doc/3?routing=1{ "name":"zhangsan", "s_c":{ "name":"student", "parent":1 }}PUT stu_class/_doc/4?routing=1{ "name":"lisi", "s_c":{ "name":"student", "parent":1 }}PUT stu_class/_doc/5?routing=2{ "name":"wangwu", "s_c":{ "name":"student", "parent":2 }}首先大家可以看到，子文档都是独立的文档。特别需要注意的地方是，子文档需要和父文档在同一个分片上，所以 routing 关键字的值为父文档的 id。另外，name 属性表明这是一个子文档。 父子文档需要注意的地方： 每个索引只能定义一个 join filed 父子文档需要在同一个分片上（查询，修改需要routing） 可以向一个已经存在的 join filed 上新增关系 18.4 has_child query通过子文档查询父文档使用 has_child query。 GET stu_class/_search{ "query": { "has_child": { "type": "student", "query": { "match": { "name": "wangwu" } } } }}查询 wangwu 所属的班级。 18.5 has_parent query通过父文档查询子文档： GET stu_class/_search{ "query": { "has_parent": { "parent_type": "class", "query": { "match": { "name": "二班" } } } }}查询二班的学生。但是大家注意，这种查询没有评分。 可以使用 parent id 查询子文档： GET stu_class/_search{ "query": { "parent_id":{ "type":"student", "id":1 } }}通过 parent id 查询，默认情况下使用相关性计算分数。 18.6 小结整体上来说： 普通子对象实现一对多，会损失子文档的边界，子对象之间的属性关系丢失。 nested 可以解决第 1 点的问题，但是 nested 有两个缺点：更新主文档的时候要全部更新，不支持子文档属于多个主文档。 父子文档解决 1、2 点的问题，但是它主要适用于写多读少的场景。 |
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