一、背景
在咱们工作的过程中，有些时候咱们须要用到父子文档的关系映射。比方：一个问题有多个答案、一本书籍有多个评论等等。此处咱们能够应用 es 的 jion数据类型或 nested来实现。此处咱们应用join来建设es中的父子文档关系。
二、需要
咱们须要创立一个打算(plan)，打算下存在流动(activity)和书籍(book)，书籍下存在评论(comments)。
即层级构造为：
plan / \ / \activity book | | comments三、前置常识
- 每一个
mapping下只能有一个join类型的字段。 - 父文档和子文档必须在同一个分片(
shard)上。即： 增删改查一个子文档都必须和父文档应用雷同的 routing key。 - 每个元素只能有一个父，然而能够存在多个子。
- 能够为一个曾经存在的 join 字段减少新的关联关系。
- 能够为一个曾经是父的元素减少一个子元素。
join数据类型在elasticsearch中不应该像关系型数据库那种应用。而且has_child和has_parent都是比拟耗费性能的。只有当 子的数据 远远大于 父的数据时，应用
join才是有意义的。比方：一个博客下，有多个评论。
四、实现步骤
1、创立 mapping
PUT /plan_index{ "settings": { "number_of_shards": 3, "number_of_replicas": 1 }, "mappings": { "properties": { "plan_id":{ "type": "keyword" }, "plan_name":{ "type": "text", "fields": { "keyword":{ "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } }, "act_id":{ "type": "keyword" }, "act_name":{ "type": "text", "fields": { "keyword":{ "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } }, "comment_id":{ "type": "keyword" }, "comment_name":{ "type": "text", "fields": { "keyword":{ "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } }, "creator":{ "type": "keyword" }, "create_time":{ "type": "date", "format": "yyyy-MM-dd||yyyy-MM-dd HH:mm:ss" }, "plan_join": { "type": "join", "relations": { "plan": ["activity", "book"], "book": "comments" } } } }}留神⚠️
2、增加父文档数据
此处增加的是 (plan) 数据。
PUT /plan_index/_doc/plan-001{ "plan_id": "plan-001", "plan_name": "四月打算", "creator": "huan", "create_time": "2021-04-07 16:27:30", "plan_join": { "name": "plan" }}PUT /plan_index/_doc/plan-002{ "plan_id": "plan-002", "plan_name": "五月打算", "creator": "huan", "create_time": "2021-05-07 16:27:30", "plan_join": "plan"}留神⚠️：
1、如果是创立父文档，则须要应用 plan_join 指定父文档的关系的名字(此处为plan)。
2、plan_join为创立索引的 mapping时指定join的字段的名字。
3、指定父文档时,plan_join的这2种写法都能够。
3、增加子文档
PUT /plan_index/_doc/act-001?routing=plan-001{ "act_id":"act-001", "act_name":"四月第一个流动", "creator":"huan.fu", "plan_join":{ "name":"activity", "parent":"plan-001" }}PUT /plan_index/_doc/book-001?routing=plan-001{ "book_id":"book-001", "book_name":"四月读取的第一本书", "creator":"huan.fu", "plan_join":{ "name":"book", "parent":"plan-001" }}PUT /plan_index/_doc/book-002?routing=plan-001{ "book_id":"book-002", "book_name":"编程珠玑", "creator":"huan.fu", "plan_join":{ "name":"book", "parent":"plan-001" }}PUT /plan_index/_doc/book-003?routing=plan-002{ "book_id":"book-003", "book_name":"java编程思维", "creator":"huan.fu", "plan_join":{ "name":"book", "parent":"plan-002" }}# 实践上 comment 的父文档是 book ，然而此处routing应用 plan 也是能够的。PUT /plan_index/_doc/comment-001?routing=plan-001{ "comment_id":"comment-001", "comment_name":"这本书还能够", "creator":"huan.fu", "plan_join":{ "name":"comments", "parent":"book-001" }}PUT /plan_index/_doc/comment-002?routing=plan-001{ "comment_id":"comment-002", "comment_name":"值得一读，棒。", "creator":"huan.fu", "plan_join":{ "name":"comments", "parent":"book-001" }}留神⚠️：
1、子文档（子孙文档等）须要和父文档应用雷同的路由键。
2、须要指定父文档的id。
3、须要指定join的名字。
4、查问文档
1、依据父文档id查问它下方的子文档
需要：返回父文档id是plan-001下的类型为book的所有子文档。
GET /plan_index/_search{ "query":{ "parent_id": { "type":"book", "id":"plan-001" } }}2、has_child返回满足条件的父文档
需要：返回创建者(creator)是huan.fu,并且子文档起码有2个的父文档。
GET /plan_index/_search{ "query": { "has_child": { "type": "book", "min_children": 2, "query": { "match": { "creator": "huan.fu" } } } }}3、has_parent返回满足父文档的子文档
需要：返回父文档(book)的创建者是huan.fu的所有子文档
GET /plan_index/_search{ "query": { "has_parent": { "parent_type": "book", "query": { "match": { "creator":"huan.fu" } } } }}五、Nested Object 和 join 比照
| Nested Object | join (Parent/Child) |
|---|---|
| 1、文档存储在一起，读取性能高 | 1、父子文档独自存储，互不影响。然而为了保护join的关系，须要占用额定的内容，读取性能略差。 |
| 2、更新父文档或子文档时，须要更新整个文档。 | 2、父文档和子文档能够独自更新。 |
| 3、实用于查问频繁，子文档偶然更新的状况。 | 3、实用于更新频繁的状况，且子文档的数量远远超过父文档的数量。 |
六、参考文档
1、join数据类型
2、has child查问
3、has parent查问
4、parent id查问