在一般的关系型数据库中,都支持连接操作。
在ES这种分布式方案中进行连接操作,代价是十分昂贵的。
不过ES也提供了相类似的操作,支持水平任意扩展,实现连接的效果。
ES中的连接
在ES中支持两种连接方式:嵌套查询 和 has_child、has_parent父子查询
嵌套查询:
文档中包含嵌套的字段,这些字段以数组的形式保存对象,这样每个嵌套的子对象都可以被搜索。
has_child、has_parent父子查询:
父子文档是存储在同一个索引中的不同类型,在索引数据前定义父子关系。在父子查询中,父子关系通过类型引用。
嵌套查询
嵌套类型需要实现定义好mapping:
{
"type1" : {
"properties" : {
"obj1" : {
"type" : "nested"
}
}
}
}
定义好后,type1中就有了obj1这个子对象,然后就可以通过嵌套查询查询相关的内容:
{
"nested" : {
"path" : "obj1",
"score_mode" : "avg",
"query" : {
"bool" : {
"must" : [
{
"match" : {"obj1.name" : "blue"}
},
{
"range" : {"obj1.count" : {"gt" : 5}}
}
]
}
}
}
}
注意其中几个参数:
1 path 定义了嵌套的对象
2 score_mode 定义里嵌套对象计算的分数与当前查询分数的处理方式,有avg,sum,max,min以及none。none就是不做任何处理,其他的看字面意思就好理解。
3 query/filter是查询的方式,内部定义了针对嵌套对象的查询,注意内部的查询一定要是用全路径,即针对obj1的name字段的查询,要写obj1.name。
嵌套查询会在执行子查询的时候自动触发,然后把结果返回给当前文档的查询。
父子查询
父子关系也需要在之前定义mapping,不过与一般的映射不同,它的定义方式如下:
PUT my_index
{
"mappings": {
"my_parent": {},
"my_child": {
"_parent": {
"type": "my_parent"
}
}
}
}
PUT my_index/my_parent/1
{
"text": "This is a parent document"
}
PUT my_index/my_child/2?parent=1
{
"text": "This is a child document"
}
PUT my_index/my_child/3?parent=1
{
"text": "This is another child document"
}
GET my_index/my_parent/_search
{
"query": {
"has_child": {
"type": "my_child",
"query": {
"match": {
"text": "child document"
}
}
}
}
}
这样就代表,my_child这个类型的父类型是my_parent,这样就声明了一种父子关系。然后再索引数据时,指定父子对应的关系。
has_child查询
这个查询会检查子文档,如果子文档满足查询条件,则返回父文当。
{
"has_child" : {
"type" : "blog_tag",
"query" : {
"term" : {
"tag" : "something"
}
}
}
}
通过score_mode字段,可以指定子文档返回的分值的处理方式。与嵌套类似,它也有avg,sum,max,min和none几种方式。
{
"has_child" : {
"type" : "blog_tag",
"score_mode" : "sum",
"query" : {
"term" : {
"tag" : "something"
}
}
}
}
另外,也可以指定子文档匹配的最小数目和最大数目。
{
"has_child" : {
"type" : "blog_tag",
"score_mode" : "sum",
"min_children": 2,
"max_children": 10,
"query" : {
"term" : {
"tag" : "something"
}
}
}
}
has_parent查询
has_parent查询与has_child类似,它是去检查父文档那个是否匹配,然后返回父文档对应的子文档。
{
"has_parent" : {
"parent_type" : "blog",
"query" : {
"term" : {
"tag" : "something"
}
}
}
}