需求背景
很多时候mysql的表之间是一对多的关系，比如订单表和商品表。一笔订单可以包含多个商品。他们的关系如下图所示。
ElasticsSearch（以下简称ES）处理这种关系虽然不是特别擅长（相对于关系型数据库），因为ES和大多数 NoSQL 数据库类似，是扁平化的存储结构。索引是独立文档的集合体。不同的索引之间一般是没有关系的。
不过ES目前毕竟发展到7.x版本了， 已经有几种可选的方式能够高效的支持这种一对多关系的映射。
比较常用的方案是嵌套对象，嵌套文档和父子文档。后两种是我们本文要讲的重点。
我下面聚合分析使用的数据都是kibana自带的，这样方便有些读者实际测试文中的示例。
ES处理一对多关系的方案
普通内部对象
kibana自带的电商数据就是这种方式，我们来看看它的mapping。
"kibana_sample_data_ecommerce" : {
"mappings" : {
"properties" : {
"category" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword"
}
}
},
"currency" : {
"type" : "keyword"
},
"customer_full_name" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
//省略部分
"products" : {
"properties" : {
"_id" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"base_price" : {
"type" : "half_float"
},
"base_unit_price" : {
"type" : "half_float"
},
"category" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword"
}
}
},
"created_on" : {
"type" : "date"
},
"discount_amount" : {
"type" : "half_float"
},
"discount_percentage" : {
"type" : "half_float"
},
"manufacturer" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword"
}
}
},
"min_price" : {
"type" : "half_float"
},
"price" : {
"type" : "half_float"
},
"product_id" : {
"type" : "long"
},
"product_name" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword"
}
},
"analyzer" : "english"
},
"quantity" : {
"type" : "integer"
},
"sku" : {
"type" : "keyword"
},
"tax_amount" : {
"type" : "half_float"
},
"taxful_price" : {
"type" : "half_float"
},
"taxless_price" : {
"type" : "half_float"
},
"unit_discount_amount" : {
"type" : "half_float"
}
}
},
"sku" : {
"type" : "keyword"
},
"taxful_total_price" : {
"type" : "half_float"
},
//省略部分我们可以看到电商的订单索引里面包含了一个products的字段，它是对象类型，内部有自己的字段属性。这其实就是一个包含关系，表示一个订单可以有多个商品信息。我们可以查询下看看结果，
查询语句，
POST kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}返回结果（我去掉了一些内容方便观察），
"hits" : [
{
"_index" : "kibana_sample_data_ecommerce",
"_type" : "_doc",
"_id" : "VJz1f28BdseAsPClo7bC",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"customer_first_name" : "Eddie",
"customer_full_name" : "Eddie Underwood",
"order_date" : "2020-01-27T09:28:48+00:00",
"order_id" : 584677,
"products" : [
{
"base_price" : 11.99,
"discount_percentage" : 0,
"quantity" : 1,
"sku" : "ZO0549605496",
"manufacturer" : "Elitelligence",
"tax_amount" : 0,
"product_id" : 6283,
},
{
"base_price" : 24.99,
"discount_percentage" : 0,
"quantity" : 1,
"sku" : "ZO0299602996",
"manufacturer" : "Oceanavigations",
"tax_amount" : 0,
"product_id" : 19400,
}
],
"taxful_total_price" : 36.98,
"taxless_total_price" : 36.98,
"total_quantity" : 2,
"total_unique_products" : 2,
"type" : "order",
"user" : "eddie",
"region_name" : "Cairo Governorate",
"continent_name" : "Africa",
"city_name" : "Cairo"
}
}
},可以看到返回的products其实是个list，包含两个对象。这就表示了一个一对多的关系。
这种方式的优点很明显，由于所有的信息都在一个文档中,查询时就没有必要去ES内部没有必要再去join别的文档，查询效率很高。那么它优缺点吗？
当然有，我们还用上面的例子，如下的查询，
GET kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "products.base_price": 24.99 }},
{ "match": { "products.sku":"ZO0549605496"}},
{"match": { "order_id": "584677"}}
]
}
}
}我这里搜索有三个条件，order_id，商品的价格和sku，事实上同时满足这三个条件的文档并不存在（sku=ZO0549605496的商品价格是11.99）。但是结果却返回了一个文档，这是为什么呢？
原来在ES中对于json对象数组的处理是压扁了处理的，比如上面的例子在ES存储的结构是这样的：
{
"order_id": [ 584677 ],
"products.base_price": [ 11.99, 24.99... ],
"products.sku": [ ZO0549605496, ZO0299602996 ],
...
}很明显，这样的结构丢失了商品金额和sku的关联关系。
如果你的业务场景对这个问题不敏感，就可以选择这种方式，因为它足够简单并且效率也比下面两种方案高。
嵌套文档
很明显上面对象数组的方案没有处理好内部对象的边界问题，JSON数组对象被ES强行存储成扁平化的键值对列表。为了解决这个问题，ES推出了一种所谓的嵌套文档的方案，官方对这种方案的介绍是这样的：
The nested type is a specialised version of the object datatype that allows arrays of objects to be indexed in a way that they can be queried independently of each other.
可以看到嵌套文档的方案其实是对普通内部对象这种方案的补充。上面那个电商的例子mapping太长了，我换个简单一些的例子，只要能说明问题就行了。
先设置给索引设置一个mapping，
PUT test_index
{
"mappings": {
"properties": {
"user": {
"type": "nested"
}
}
}
}user属性是nested，表示是个内嵌文档。其它的属性这里没有设置，让es自动mapping就可以了。
插入两条数据，
PUT test_index/_doc/1
{
"group" : "root",
"user" : [
{
"name" : "John",
"age" : 30
},
{
"name" : "Alice",
"age" : 28
}
]
}
PUT test_index/_doc/2
{
"group" : "wheel",
"user" : [
{
"name" : "Tom",
"age" : 33
},
{
"name" : "Jack",
"age" : 25
}
]
}查询的姿势是这样的，
GET test_index/_search
{
"query": {
"nested": {
"path": "user",
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "user.name": "Alice" }},
{ "match": { "user.age": 28 }}
]
}
}
}
}
}注意到nested文档查询有特殊的语法，需要指明nested关键字和路径（path），再来看一个更具代表性的例子，查询的条件在主文档和子文档都有。
GET test_index/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"group": "root"
}
},
{
"nested": {
"path": "user",
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"user.name": "Alice"
}
},
{
"match": {
"user.age": 28
}
}
]
}
}
}
}
]
}
}
}说了这么多，似乎嵌套文档很好用啊。没有前面那个方案对象边界缺失的问题，用起来似乎也不复杂。那么它有缺点吗？当然，我们先来做个试验。
先看看当前索的文档数量，
GET _cat/indices?v查询结果，
green open test_index FJsEIFf_QZW4Q4SlZBsqJg 1 1 6 0 17.7kb 8.8kb你可能已经注意到我这里查看文档数量并不是用的
GET test_index/_count而是直接查看的索引信息，他们的区别打算后面专门的文章讲解，现在你只需要知道前者可以看到底层真实的文档数量即可。
是不是很奇怪问啥文档的数量是6而不是2呢？这是因为nested子文档在ES内部其实也是独立的lucene文档，只是我们在查询的时候，ES内部帮我们做了join处理。最终看起来好像是一个独立的文档一样。
那可想而知同样的条件下，这个性能肯定不如普通内部对象的方案。在实际的业务应用中要根据实际情况决定是否选择这种方案。
父子文档
我们还是看上面那个例子，假如我需要更新文档的group属性的值，需要重新索引这个文档。尽管嵌套的user对象我不需要更新，他也随着主文档一起被重新索引了。
还有就是如果某个表属于跟多个表有一对多的关系，也就是一个子文档可以属于多个主文档的场景，用nested无法实现。
下面来看示例。
首先我们定义mapping，如下，
PUT my_index
{
"mappings": {
"properties": {
"my_id": {
"type": "keyword"
},
"my_join_field": {
"type": "join",
"relations": {
"question": "answer"
}
}
}
}
}my_join_field是给我们的父子文档关系的名字，这个可以自定义。join关键字表示这是一个父子文档关系，接下来relations里面表示question是父，answer是子。
插入两个父文档，
PUT my_index/_doc/1
{
"my_id": "1",
"text": "This is a question",
"my_join_field": {
"name": "question"
}
}
PUT my_index/_doc/2
{
"my_id": "2",
"text": "This is another question",
"my_join_field": {
"name": "question"
}
}"name": "question"表示插入的是父文档。
然后插入两个子文档
PUT my_index/_doc/3?routing=1
{
"my_id": "3",
"text": "This is an answer",
"my_join_field": {
"name": "answer",
"parent": "1"
}
}
PUT my_index/_doc/4?routing=1
{
"my_id": "4",
"text": "This is another answer",
"my_join_field": {
"name": "answer",
"parent": "1"
}
}子文档要解释的东西比较多，首先从文档id我们可以判断子文档都是独立的文档（跟nested不一样）。其次routing关键字指明了路由的id是父文档1， 这个id和下面的parent关键字对应的id是一致的。
需要强调的是，索引子文档的时候，routing是必须的，因为要确保子文档和父文档在同一个分片上。
name关键字指明了这是一个子文档。
现在my_index中有四个独立的文档，我们来父子文档在搜索的时候是什么姿势。
先来一个无条件查询，
GET my_index/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": ["my_id"]
}返回结果(部分)，
{
"_index" : "my_index",
"_type" : "_doc",
"_id" : "3",
"_score" : null,
"_routing" : "1",
"_source" : {
"my_id" : "3",
"text" : "This is an answer",
"my_join_field" : {
"name" : "answer",
"parent" : "1"
}
},可以看到返回的结果带了my_join_field关键字指明这是个父文档还是子文档。
Has Child 查询,返回父文档
POST my_index/_search
{
"query": {
"has_child": {
"type": "answer",
"query" : {
"match": {
"text" : "answer"
}
}
}
}
}返回结果（部分），
"hits" : [
{
"_index" : "my_index",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"my_id" : "1",
"text" : "This is a question",
"my_join_field" : {
"name" : "question"
}
}
}
]Has Parent 查询，返回相关的子文档
POST my_index/_search
{
"query": {
"has_parent": {
"parent_type": "question",
"query" : {
"match": {
"text" : "question"
}
}
}
}
}结果（部分），
"hits" : [
{
"_index" : "my_index",
"_type" : "_doc",
"_id" : "3",
"_score" : 1.0,
"_routing" : "1",
"_source" : {
"my_id" : "3",
"text" : "This is an answer",
"my_join_field" : {
"name" : "answer",
"parent" : "1"
}
}
},
{
"_index" : "my_index",
"_type" : "_doc",
"_id" : "4",
"_score" : 1.0,
"_routing" : "1",
"_source" : {
"my_id" : "4",
"text" : "This is another answer",
"my_join_field" : {
"name" : "answer",
"parent" : "1"
}
}
}
]Parent Id 查询子文档
POST my_index/_search
{
"query": {
"parent_id": {
"type": "answer",
"id": "1"
}
}
}返回的结果和上面基本一样，区别在于parent id搜索默认使用相关性算分，而Has Parent默认情况下不使用算分。
使用父子文档的模式有一些需要特别关注的点：
- 每一个索引只能定义一个 join field
- 父子文档必须在同一个分片上，意味着查询，更新操作都需要加上
routing - 可以向一个已经存在的join field上新增关系
总的来说，嵌套对象通过冗余数据来提高查询性能，适用于读多写少的场景。父子文档类似关系型数据库中的关联关系，适用于写多的场景，减少了文档修改的范围。
总结
- 普通子对象模式实现一对多关系，会损失子对象的边界，子对象的属性之前关联性丧失。
- 嵌套对象可以解决普通子对象存在的问题，但是它有两个缺点，一个是更新主文档的时候要全部更新，另外就是不支持子文档从属多个主文档的场景。
- 父子文档能解决前面两个存在的问题，但是它适用于写多读少的场景。