# Elasticsearch父子文档查询 Java API 的使用指南
Elasticsearch 是一个强大的搜索引擎，广泛用于数据存储和搜索服务。它支持多种复杂的数据结构，允许开发人员灵活地创建和查询数据。在一些情况下，我们可能需要在数据库中建立父子关系。例如，订单和订单项之间的关系。在 Elasticsearch 中实现这一点，可以使用父子文档模式。本文将重点介绍如何利用 Java AP
目录Parent/Child父子关系定义父子关系的几个步骤--- 设置索引的Mapping 索引父文档 索引子文档按需查询文档根据父文档id查看parent_id查询has child查询has parent通过子文档id和routing访问子文档 更新子文档的属性更新子文档的父文档 children聚集 parent聚集嵌套对象V
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2024-05-13 22:27:13
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parent-child 关系关联关系,可以为两个完全分开的文档,可以将一种文档类型以一对多的关系关联到另一个上优点:1.parent文档的更新不需要重新为子文档重建索引2.对子文档进行添加,更改,删除操作室不会影响父文档或者其他子文档3.子文档可以被当做查询请求的结果返回Elasticsearch 维护了一个父文档和子文档的映射关系，得益于这个映射，父-子文档关联查询操作非常快。但是这个映射也对
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2023-10-10 16:21:19
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1.基础接口--初步了解ES//查询文档总数
curl -XGET 'http://localhost:9200/_count?pretty' -d '
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
'
//新增索引+一个文档
PUT /megacorp_employee/_doc/1
{
"first_name" : "John",
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2023-11-16 11:49:14
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# Java ES 父子文档查询全部实现流程
## 介绍
在使用Java开发中，经常会遇到需要查询ES（Elasticsearch）中的父子文档的需求。本文将介绍如何使用Java语言实现父子文档查询全部的功能。
## 准备工作
在开始实现之前，需要确保以下条件已满足：
1. 已经安装并启动了Elasticsearch服务。
2. 已经安装并配置了Java开发环境。
3. 已经导入了Elasti
原创
2023-12-14 12:19:35
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# Elasticsearch中父子文档查询解析
Elasticsearch（简称ES）是一个强大的搜索引擎，基于Lucene构建，广泛应用于海量数据的存储与检索。在某些场景下，我们需要使用父子文档结构来方便地管理和查询关联数据。本文将通过实例解析如何在ES中执行父子文档查询。
## 什么是父子文档？
父子文档是在ES中一种特殊的文档关系，允许我们在同一个索引中存储有关系的数据。父文档和子文
原创
2024-10-23 04:33:55
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ES 父子文档查询
父子文档的特点 1. 父/子文档是完全独立的。 2. 父文档更新不会影响子文档。 3. 子文档更新不会影响父文档或者其它子文档。 父子文档的映射与索引 1. 父子关系 type 的建立必须在索引新建或 update-mapping 时候确定好 PUT /company
{
"mappings": {
"branch": {},
本文以Elasticsearch 6.8.4版本为例，介绍Elasticsearch父子文档的使用。上一篇文章介绍了Elasticsearch的嵌套文档，这一篇来介绍另外一种关系文档，父子文档。1、父子文档父子文档在理解上来说，可以理解为一个关联查询，有些类似MySQL中的JOIN查询，通过某个字段关系来关联。父子文档与嵌套文档主要的区别在于，父子文档的父对象和子对象都是独立的文档，而嵌套文档中都
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2024-05-10 09:40:11
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Es中处理父子关系的两种方式1.nested类型将goods类型设置为nested 这时候就可以查到数据了。 2.join类型在mapping中指定字段类型为join定义父子关系属性 PUT order
{
"settings": {
"number
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2023-06-24 23:09:19
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1.nested object的建模，有个不好的地方，就是采取的是类似冗余数据的方式，将多个数据都放在一起了，维护成本就比较高parent child建模方式，采取的是类似于关系型数据库的三范式类的建模，多个实体都分割开来，每个实体之间都通过一些关联方式，进行了父子关系的关联，各种数据不需要都放在一起，父doc和子doc分别在进行更新的时候，都不会影响对方一对多关系的建模，维护起来比较方便，而且我
es版本6.2.4 父子文档，可以理解为关系型数据库中的一对多的关系。使用logstash同步MySQL数据，有时候需要同步父子文档。 父子文档相比嵌套文档较灵活，但只适用于“一对大量”且这个“一”不是海量的应用场景，该方式比较耗内存和CPU，这种方式查询比嵌套方式慢5~10倍，且需要使用特定的has_parent和has_child过滤器查询语法，查询结果不能同时返回父子文档（一次join查询只
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2024-06-06 11:05:08
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# 如何在Java中实现Elasticsearch的父子文档
在Elasticsearch中实现父子文档关系是一个常见的需求。父子文档允许我们将相关数据结构化存储，而不会导致文档的重复存储。此文档将分步说明如何在Java中实现这一功能，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
以下是实现Elasticsearch父子文档的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
|
对象 | Nested 对象 | 局限性每篇博客的文档中，包含作者信息，当作者信息变更时，整个博客文档都需要变更；Parent & ChildElasticSearch 中提供了类似关系型数据库中 Join 的实现，使用 Join 数据类型实现，可以通过维护 Parent / Child 的关系，从而分离两个对象；父文档和子文档是两个独立的文档；更新父文档，无需重新索引子文档；子文档被添加
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2024-10-16 08:40:29
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select lpad(' ',4*(level-1))||t.project_id project_id,t.parent_project_id
from PC_PROJECT_ASSOC t
start with project_id='xRFv29ZYbE'
connect by prior project_id = parent_project_idstrat with 指定层次开始的
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2023-08-02 21:56:00
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一、复合查询 1、在ElasticSearch中，有Query和Filter两种不同的Context。Query Context进行了相关性算分，Filter Context不需要进行算分，同时可以利用Cache，获取更好的性能。 2、bool Query：一个布尔查询，是一个或者多个查询子句的组合，总共有四种类型的子句，其中2种影响算分，2种不影响算分。 布尔查询也涉及相关性算
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2024-03-20 11:31:59
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跨度查询编辑 跨度��询是低级位置查询提供专家控制的秩序和接近指定的条款。这些通常是用于实现特定查询法律文件或专利。跨度查询不能混合(除了non-span查询 span_multi查询)。这组查询: span_term 查询
的等效
term查询
但与其他跨度查询使用。
span_multi 查询
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2024-05-06 20:38:15
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目录1、es - 概述、功能、场景2、es-核心概念：索引、类型、文档、映射3、 es - 详解倒排索引4、索引操作 - 创建、查看、删除5、检索es基本信息6、document - 增删改查文档1）新增保存2）查看3）更新文档4）删除文档或索引5）ES的批量操作-bulk1、es - 概述、功能、场景 &
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2024-03-20 17:04:07
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结构化查询1、请求体查询GET(POST) /_search
POST /_search
{
: 30,
: 10
} 2、DSL使用结构化查询， 你需要传递 query 参数：
3、合并多子句查询子句就像是搭积木一样， 可以合并简单的子句为一个复杂的查询语句， 比如： 叶子子句(leaf clauses)(比如 match 子句
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2024-04-19 13:04:43
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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
父子结构 父亲type属性查询子type 的类型父子结构的查询，可以通过父亲类型的字段，查询出子类型的索引信息
POST /product/_search
{
"query": {
"has_parent": {
"parent_type": "base",
"query": {
"term": {
"productId":
