Elasticsearch索引之嵌套类型：深度剖析与实战应用_elasticsearch 索引嵌套查询

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Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器，它提供了一个分布式、多租户能力的全文搜索引擎，并带有一个基于HTTP的Web界面和基于JSON的文档。在Elasticsearch中，嵌套类型索引是一个非常重要的功能，它允许我们处理具有一对多关系的复杂数据结构。本文将深入探讨Elasticsearch中的嵌套类型索引，包括其定义、应用、查询、注意事项以及可能的替代方案。

前言

在Elasticsearch的实际应用中，嵌套文档是一个常见的需求，尤其是当我们需要对对象数组进行独立索引和查询时。在Elasticsearch中，这类嵌套结构被称为父子文档，它们能够“彼此独立地进行查询”。实现这一功能主要有两种方式：

1. 父子文档关系：

   • 在Elasticsearch 5.x版本中，这种关系是通过parent-child父子type来实现的，允许一个索引对应多个type。
   • 但从6.x版本开始，由于Elasticsearch不再支持单个索引对应多个type，因此父子索引的实现方式转变为使用Join数据类型。

2. Nested嵌套类型：

   • 这是一种更为紧凑和高效的方式来处理嵌套文档，允许在单个文档中直接嵌套其他文档，并保持它们之间的关联性，便于进行复杂的查询操作。

简而言之，Elasticsearch提供了灵活的方式来处理嵌套文档和父子文档关系，以满足不同场景下的查询需求。

一、嵌套类型作用

（1）Nested类型：Nested是Elasticsearch中一种特殊的数据类型，专为处理对象数组设计。它允许对数组中的每个对象进行独立的索引和查询，保持对象内部字段间的关联性。

（2）对象数组的默认存储方式：

Elasticsearch内部并不直接支持对象的层次结构，而是将对象层次结构扁平化为一个字段名和字段值的简单列表。这种处理方式可能导致数据关联性的丢失。例如，考虑以下文档：

PUT user/user_info/1
{
  "group": "man",
  "userName": [ 
    {
      "first": "张",
      "last": "三"
    },
    {
      "first": "李",
      "last": "四"
    }
  ]
}
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如果我们尝试查询first为“张”且last为“四”的数据，按照常理，这样的数据应该不存在。然而，使用以下查询：

GET /user/user_info/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "userName.first": "张"
          }
        },
        {
          "match": {
            "userName.last": "四"
          }
        }
      ]
    }
  }
}
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意外地，我们可能会得到结果。这是因为Lucene（Elasticsearch的底层库）没有内部对象的概念，它将内部对象扁平化处理了。在内部，文档实际上被存储为：

{
  "group": "man",
  "userName.first": ["张", "李"],
  "userName.last": ["三", "四"]
}
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可以看到，userName.first和userName.last被扁平化为多值字段，它们之间的关联性已经丢失，因此查询结果可能不符合我们的预期。

（3）使用Nested类型解决问题：

为了解决上述问题并保持对象内部字段的关联性，我们可以使用Nested类型。通过Nested类型，Elasticsearch能够正确地处理对象数组，使得我们可以对数组中的每个对象进行独立的查询，从而得到准确的结果。

二、nested 类型与object 类型的不同点

嵌套对象（nested object）相较于普通的对象（object）类型，在Elasticsearch中具有独特的特点和功能。以下是它们之间的主要差异：

嵌套对象（nested object）：

• 概述：嵌套类型是对象数据类型的一个特定版本，专为对象数组设计，使得数组中的每个对象都可以被独立地索引和查询。

• 特征：

  • 字段相关性的保留：每个嵌套对象被独立索引后，能够确保对象中字段间的相关性不被破坏。这意味着在进行查询时，可以精确地找到满足条件的特定嵌套对象。
  • 查询效率：由于嵌套文档直接内嵌在父文档中，查询嵌套文档与根文档的组合成本相对较低，从而保证了查询的高效性，其速度与单独存储文档几乎无异。
  • 数据的隐藏与访问：嵌套文档在内部是隐藏存储的，无法直接访问。若需对嵌套对象进行修改（增加、删除或更改），则必须对整个父文档进行重新索引。值得注意的是，查询时返回的是包含匹配嵌套对象的整个父文档，而非单独的嵌套文档。

相比之下，**普通的对象（object）**类型在处理对象数组时，默认会将对象内部的字段扁平化，这可能导致字段间的关联性丢失。因此，在进行复杂查询时，可能无法精确地定位到对象数组中的特定对象，从而影响查询结果的准确性。

总的来说，嵌套对象通过保留字段间的相关性和提供高效的查询性能，为处理对象数组提供了一种更为精确和灵活的方式。然而，这也带来了数据访问和修改的某些限制，需要权衡利弊后做出选择。

三、嵌套类型的定义

在Elasticsearch中，嵌套类型主要用于处理包含多个内部对象的字段，这些内部对象通常与外部对象相关联。通过在映射（mapping）中定义一个字段为嵌套类型，我们可以对这些关联数据进行有效的查询。

嵌套类型定义：

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "user": {
        "type": "nested", 
        "properties": {
          "name": {
            "type": "text"
          },
          "age": {
            "type": "integer"
          }
        }
      }
    }
  }
}
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user字段被定义为嵌套类型，包含name和age两个子字段。这样的定义允许存储和查询多个与用户相关的内部对象。

四、索引嵌套文档

一旦定义了嵌套索引，就可以开始索引包含嵌套字段的文档了。以下是一个栗子：

PUT /my_index/_doc/1
{
  "user": [
    {
      "name": "Alice",
      "age": 25
    },
    {
      "name": "Bob",
      "age": 30
    }
  ]
}
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user字段是一个数组，每个数组元素都是一个对象，包含name和age字段。这种数据结构允许我们存储多个与用户相关的记录，并保持它们之间的关联性。

五、查询嵌套文档

查询嵌套文档时，需要使用特定的nested查询语法。以下是一个查询名字为"Alice"的用户的dsl：

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "nested": {
      "path": "user",
      "query": {
        "match": {
          "user.name": "Alice"
        }
      }
    }
  }
}
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这个查询将返回所有包含名字为"Alice"的用户的文档。通过nested查询，可以精确地定位到嵌套字段中的特定数据，并进行高效的检索。

六、排序和聚合

除了基本的查询功能外，Elasticsearch还允许我们对嵌套字段进行排序和聚合操作。然而，由于嵌套字段的特殊性，这些操作可能比常规字段更复杂。需要使用特定的nested排序和聚合语法来实现这些功能。

例如，如果我们想按照用户的年龄进行排序，可以使用以下查询：

GET /my_index/_search
{
  "sort": [
    {
      "user.age": {
        "order": "asc",
        "nested": {
          "path": "user"
        }
      }
    }
  ],
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}
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这个查询将按照用户的年龄进行升序排序，并返回所有文档。通过使用nested排序语法，我们可以确保正确地处理嵌套字段中的数据。

类似地，也可以对嵌套字段进行聚合操作，以获取有关数据的统计信息。例如，我们可以计算用户的平均年龄：

GET /my_index/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "nested_users": {
      "nested": {
        "path": "user"
      },
      "aggs": {
        "average_age": {
          "avg": {
            "field": "user.age"
          }
        }
      }
    }
  }
}
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这个聚合查询将计算所有用户的平均年龄，并返回结果。通过使用nested聚合语法，我们可以对嵌套字段中的数据执行复杂的统计分析。

七、注意事项和性能考虑

尽管嵌套索引在Elasticsearch中非常有用，但也有一些需要注意的事项和性能考虑因素：

1. 性能影响：嵌套字段会增加索引的复杂性，并可能影响性能。由于嵌套字段需要额外的存储空间来维护内部对象之间的关系，因此索引和查询这些字段可能会比常规字段更耗时。
2. 更新开销：当你更新嵌套文档中的某个内部对象时，整个嵌套数组都会被重新索引。这可能会导致性能下降，特别是在处理大量数据时。因此，在设计数据模型时需要谨慎考虑更新的频率和影响。
3. 查询复杂性：对嵌套字段进行查询可能比常规字段更复杂。你需要使用特定的nested查询语法，并确保正确地引用嵌套路径和字段名。此外，过于复杂的查询可能会导致性能下降。

八、替代方案

如果你发现嵌套字段导致性能问题或查询复杂性增加，可以考虑以下替代方案：

1. 数据模型扁平化：尝试将数据模型扁平化，将嵌套字段拆分为单独的字段或文档。这样可以简化查询和索引过程，但可能会增加数据冗余和存储开销。

2. 父子文档关系：Elasticsearch支持父子文档关系，允许你定义文档之间的层次结构。这种关系可以用于处理具有一对多关系的数据，并提供更灵活的查询和聚合功能。然而，父子文档关系也可能带来一些性能上的考虑因素。

3. 应用逻辑管理：另一种方法是将关联数据存储在单独的索引中，并使用应用程序逻辑来管理和查询这些数据之间的关系。这种方法可以提供更大的灵活性，但需要在应用程序中实现额外的逻辑来处理关联数据。

结语

Elasticsearch中的嵌套索引是一个强大的功能，允许你处理具有一对多关系的复杂数据结构。通过正确使用嵌套索引、查询、排序和聚合功能，你可以高效地检索和分析关联数据。然而，在使用嵌套索引时需要注意性能影响和查询复杂性，并根据具体情况考虑替代方案来优化数据模型和查询性能。

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