由于在 Elasticsearch 中单个文档的增删改都是原子性操作,那么将相关实体数据都存储在同一文档中也就理所当然。 比如说,我们可以将订单及其明细数据存储在一个文档中。又比如,我们可以将一篇博客文章的评论以一个 comments
数组的形式和博客文章放在一起:
PUT /my_index/blogpost/1
{
"title": "Nest eggs",
"body": "Making your money work...",
"tags": [ "cash", "shares" ],
"comments": [ (1)
{
"name": "John Smith",
"comment": "Great article",
"age": 28,
"stars": 4,
"date": "2014-09-01"
},
{
"name": "Alice White",
"comment": "More like this please",
"age": 31,
"stars": 5,
"date": "2014-10-22"
}
]
}
-
如果我们依赖字段自动映射,那么
comments
字段会自动映射为object
类型。
由于所有的信息都在一个文档中,当我们查询时就没有必要去联合文章和评论文档,查询效率就很高。
但是当我们使用如下查询时,上面的文档也会被当做是符合条件的结果:
GET /_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "name": "Alice" }},
{ "match": { "age": 28 }} (1)
]
}
}
}
-
Alice实际是31岁,不是28!
正如我们在 对象数组 中讨论的一样,出现上面这种问题的原因是 JSON 格式的文档被处理成如下的扁平式键值对的结构。
{
"title": [ eggs, nest ],
"body": [ making, money, work, your ],
"tags": [ cash, shares ],
"comments.name": [ alice, john, smith, white ],
"comments.comment": [ article, great, like, more, please, this ],
"comments.age": [ 28, 31 ],
"comments.stars": [ 4, 5 ],
"comments.date": [ 2014-09-01, 2014-10-22 ]
}
Alice
和 31 、 John
和 2014-09-01
之间的相关性信息不再存在。虽然 object
类型 (参见 内部对象) 在存储 单一对象 时非常有用,但对于对象数组的搜索而言,毫无用处。
嵌套对象 就是来解决这个问题的。将 comments
字段类型设置为 nested
而不是 object
后,每一个嵌套对象都会被索引为一个 隐藏的独立文档 ,举例如下:
{ (1)
"comments.name": [ john, smith ],
"comments.comment": [ article, great ],
"comments.age": [ 28 ],
"comments.stars": [ 4 ],
"comments.date": [ 2014-09-01 ]
}
{ (2)
"comments.name": [ alice, white ],
"comments.comment": [ like, more, please, this ],
"comments.age": [ 31 ],
"comments.stars": [ 5 ],
"comments.date": [ 2014-10-22 ]
}
{ (3)
"title": [ eggs, nest ],
"body": [ making, money, work, your ],
"tags": [ cash, shares ]
}
-
第一个
嵌套文档
-
第二个
嵌套文档
-
根文档 或者也可称为父文档
在独立索引每一个嵌套对象后,对象中每个字段的相关性得以保留。我们查询时,也仅仅返回那些真正符合条件的文档。
不仅如此,由于嵌套文档直接存储在文档内部,查询时嵌套文档和根文档联合成本很低,速度和单独存储几乎一样。
嵌套文档是隐藏存储的,我们不能直接获取。如果要增删改一个嵌套对象,我们必须把整个文档重新索引才可以。值得注意的是,查询的时候返回的是整个文档,而不是嵌套文档本身。