ES中通过join类型字段构建父子关联

超、凢脫俗 2022-09-02 13:48 209阅读 0赞

# 一、前言 #

ES中支持非常丰富的关联查询实现方式，本节主要介绍如何通过join类型字段，实现同索引中的父子关联查询。

--------------------

# 二、Join field type #

## 1、介绍 ##

官网地址：[Join field type][]  
join类型的字段主要用来在同一个索引中构建父子关联关系。通过relations定义一组父子关系，每个关系都包含一个父级关系名称和一个子级关系名称。

**示例：**  
创建索引my\_index，并在mappings中指定关联字段my\_join\_field的type类型为join，  
并通过relations属性指定关联关系，父级关系名称为question，子级关系名称为answer。  
这里的父子级关系的名称可以自己定义，在向索引中添加数据时，需要根据定义的关系名称  
指定my\_join\_field字段的值。  
my\_join\_field关联字段的名称也可以自定义。

PUT my_index
    { 
      "mappings": { 
          "properties": { 
            "text":{ "type": "keyword"},
            "my_join_field": {  
              "type": "join",
              "relations": { 
                "question": "answer" 
              }
            }
          }
        }
    }

注意⚠️：  
Join字段不能像关系型数据库中的join使用，在ES中为了保证良好的查询性能，最佳的实践是将数据模型设置为非规范化文档，也就是通过字段冗余构造宽表。  
针对每一个join字段，has\_child 或 has\_parent 查询都会对您的查询性能造成重大影响。

**补充说明：**  
\_parent字段类型已经被移除，被join字段代替。  
![在这里插入图片描述][2c4f7c2bc8db4a62bc45d0148cd47297.png]

## 2、适用场景 ##

数据中包含明显的一对多的关系，且其中一个实体的数量明显超过另一个实体。  
比如：产品和产品报价信息。在报价明显超过产品数量的情况下，将产品建模为父文档并将报价建模为子文档是有意义的。

## 3、相关限制 ##

1、一个索引中只能包含一个join字段  
2、父子文档必须在同一个分片中  
3、一个文档可以有多个子文档，但是只能有一个父文档。  
4、可以给一个存在的join字段添加一个新的关联关系。

# 三、数据准备 #

## 1、添加父级数据 ##

**说明：**  
添加父级数据在关联字段my\_join\_field中，需要指定name名称为question，声明在join关联中是父级对象。

PUT my_index/_doc/1?refresh
    { 
      "text": "我是第一个问题",
      "my_join_field": { 
        "name": "question" 
      }
    }
    
    PUT my_index/_doc/2?refresh
    { 
      "text": "我是第二个问题",
      "my_join_field": { 
        "name": "question"
      }
    }

## 2、添加子级数据 ##

**说明：**  
添加子级数据时，在关联字段my\_join\_field中，需要指定name名称为answer，声明在join关联中是子级对象，同时在parent属性中指定父类id  
并且**在routing属性中指定父级数据的id，保证父子数据在索引的同一个分片中。**

PUT my_index/_doc/3?routing=1&refresh 
    { 
      "text": "问题一的答案1",
      "my_join_field": { 
        "name": "answer", 
        "parent": "1" 
      }
    }
    
    PUT my_index/_doc/4?routing=1&refresh
    { 
      "text": "问题一的答案2",
      "my_join_field": { 
        "name": "answer",
        "parent": "1"
      }
    }

# 四、关联查询 #

## 1、根据parent\_id查询 ##

说明：  
parent\_id查询只能根据父id查询子数据。

GET my_index/_search
    { 
      "query": { 
        "parent_id": {  
          "type": "answer",
          "id": "1"
        }
      }
    }

## 2、has\_parent查询 ##

说明：  
has\_parent用来查询满足条件的父类下的子数据

GET my_index/_search
    { 
      "query": { 
        "has_parent": { 
          "parent_type": "question",
          "query": { 
            "term": { 
              "text": { 
                "value": "我是第一个问题"
              }
            }
          }
        }
      }
    }

## 3、has\_child查询 ##

说明：  
has\_child用来根据子类条件查询满足条件的父类。

GET my_index/_search
    { 
      "query": { 
        "has_child": { 
          "type": "answer",
          "query": { 
            "term": { 
              "text": { 
                "value": "问题一的答案2"
              }
            }
          }
        }
      }
    }

# 五、多级关联 #

## 1、一父多子 ##

PUT my-index-000001
    { 
      "mappings": { 
        "properties": { 
          "my_join_field": { 
            "type": "join",
            "relations": { 
              "question": ["answer", "comment"]  
            }
          }
        }
      }
    }

## 2、多层父子级 ##

PUT my-index-000001
    { 
      "mappings": { 
        "properties": { 
          "my_join_field": { 
            "type": "join",
            "relations": { 
              "question": ["answer", "comment"],  
              "answer": "vote" 
            }
          }
        }
      }
    }

**父子关系图：**  
![在这里插入图片描述][825875aac51a460b90181313d6e1c4e4.png]  
**注意⚠️：**  
实际使用中尽量避免使用多级关联。不但数据难于管理维护，查询性能也会非常地下。

--------------------

# 总结： #

本文主要介绍了在ES中如何通过join类型字段构建父子关联关系。  
1、如何通过join字段在同一个索引中构建数据间的父子关联。  
2、父子索引数据必须保证在同一分片中。  
3、适用场景：数据中包含明显的一对多的关系。  
4、父级可以有多个子级，但是一个子级只能对应一个父级。  
5、has\_child 或 has\_parent 查询的使用

[Join field type]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.9/parent-join.html
[2c4f7c2bc8db4a62bc45d0148cd47297.png]: /images/20220829/923df5d6e3b448f59edeca9d85ec8459.png
[825875aac51a460b90181313d6e1c4e4.png]: /images/20220829/e608b7e986e14d8e8c560fe05ae2ac29.png