ElasticSearch-文档的父子关系

对象和 Nested 对象具有每次更新，需要重新索引整个对象（包括根对象和嵌套对象）的局限性。ES 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，满足：

• 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，更新或者删除也不会影响到⽗⽂档和其他的⼦⽂档

1. 父子关系

定义⽗⼦关系的⼏个步骤：

1. 设置索引的 Mapping
2. 索引⽗⽂档
3. 索引⼦⽂档
4. 按需查询⽂档

首先则是定义索引的 mapping 信息，示例如下：

接着便是索引父文档，查看下图索引两个文档 blog1 和 blog2，blog_coments_relatuion.name 指明值 blog 即是声明其为父文档，blog_coments_relatuion 在 mapping 已经定义：

然后则是索引子文档，观察下图。comment1 为子文档 ID，而其后的 routing=blog1 用于确保子文档和父文档 blog1 能够索引到相同的分片上，以确保查询 join 的性能。另外则是通过 blog_coments_relatuion.name 指定值 blog1 来将该子文档关联到对应的父文档 blog1 上。

最后我们便能按照需要查询⽂档。

2. Parent / Child 查询

Parent / Child ⽀持如下不同方式的查询：

• 查询所有⽂档
• Parent Id 查询
• Has Child 查询
• Has Parent 查询

2.1 查询所有文档

同普通查询所有文档一样，可以采用如下 DSL 检索获取所有文档。

POST my_blogs/_search
{

}

其中父子结构文档会按照如下形式进行返回，我们通过响应区分父子文档信息：

2.2 has_child 查询

has_child 查询会返回父文档信息。通过对⼦⽂档进⾏查询来返回具有相关⼦⽂档的⽗⽂档，例如下面查询子文档 username 为 Jack 的所有父文档信息：

2.3 has_parent 查询

与 has_child 查询相反，has_parent 查询会返回相关的⼦⽂档，即通过对⽗⽂档进⾏查询返回所有相关⼦⽂档。例如查询父文档标题 title 为 Learning Hadoop 的所有子文档：

2.4 parent_id 查询

通过指定 parent_id 可以查询获取其下面的所有相关⼦⽂档，例如：

2.5 查看父子文档

可以根据父文档 ID 查看父文档：

GET my_blogs/_doc/blog2

而查看子文档则比较特殊，需要以如下形式进行查询，即指明 routing：

GET my_blogs/_doc/comment2?routing=blog2

2.6 更新子文档

更新⼦⽂档不会影响到⽗⽂档，可以参考如下示例对子文档进行更新：

PUT my_blogs/_doc/comment2?routing=blog2
{
  "comment": "I like Hadoop??",
  "blog_comments_relation": {
    "name": "comment",
    "parent": "blog2"
  }
}

3. 对比嵌套对象

相关阅读：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.4/query-dsl-has-child-query.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.4/query-dsl-has-parent-query.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.4/query-dsl-parent-id-query.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.4/query-dsl-parent-id-query.html