如何探索Elasticsearch中的父子文档，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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简介
父-子关系文档 在实质上类似于 nested model ：允许将一个对象实体和另外一个对象实体关联起来。而这两种类型的主要区别是：在 nested objects 文档中，所有对象都是在同一个文档中，而在父-子关系文档中，父对象和子对象都是完全独立的文档。
父-子关系的主要作用是允许把一个 type 的文档和另外一个 type 的文档关联起来，构成一对多的关系：一个父文档可以对应多个子文档 。与 nested objects 相比，父-子关系的主要优势有：
Elasticsearch 维护了一个父文档和子文档的映射关系，得益于这个映射，父-子文档关联查询操作非常快。但是这个映射也对父-子文档关系有个限制条件：父文档和其所有子文档，都必须要存储在同一个分片中。
父-子文档ID映射存储在 Doc Values 中。当映射完全在内存中时， Doc Values 提供对映射的快速处理能力，另一方面当映射非常大时，可以通过溢出到磁盘提供足够的扩展能力
Has child query
因为has_child执行联接，所以它与其他查询相比速度较慢。 随着指向唯一父文档的匹配子文档数量的增加，其性能会下降。 搜索中的每个has_child查询都会大大增加查询时间。
如果您关心查询性能，请不要使用此查询。 如果需要使用has_child查询，请尽可能少使用。
要使用has_child查询，您的索引必须包含一个联接字段映射。 例如：
PUT /my-index-000001
{
"mappings": {
"properties": {
"my-join-field": {
"type": "join",
"relations": {
"parent": "child"
}
}
}
}
}
GET /_search
{
"query": {
"has_child": {
"type": "child",
"query": {
"match_all": {}
},
"max_children": 10,
"min_children": 2,
"score_mode": "min"
}
}
}type:（必需，字符串）为联接字段映射的子关系的名称。
query：（必需的查询对象）要在type字段的子文档上运行的查询。 如果子文档与搜索匹配，则查询返回父文档。
ignore_unmapped：（可选，布尔值）指示是否忽略未映射的类型并且不返回任何文档而不是返回错误。 默认为false。
max_children：（可选，整数）与返回的父文档允许的查询相匹配的子文档的最大数量。 如果父文档超出此限制，则将其从搜索结果中排除。
min_children：（可选，整数）与查询相匹配的子文档的最小数量，该查询与为返回的父文档的查询匹配所需。 如果父文档不符合此限制，则将其从搜索结果中排除。
score_mode：（可选，字符串）指示匹配子文档的分数如何影响根父文档的相关性分数。 有效值为：
1. Sorting
您不能使用标准排序选项对has_child查询的结果进行排序。如果需要按子文档中的字段对返回的文档进行排序，请使用function_score查询并按_score进行排序。 例如，以下查询按其子文档的click_count字段对返回的文档进行排序。
GET /_search
{
"query": {
"has_child": {
"type": "child",
"query": {
"function_score": {
"script_score": {
"script": "_score * doc['click_count'].value"
}
}
},
"score_mode": "max"
}
}
}Has parent query
返回其子级父文档与提供的查询匹配的子文档。 您可以使用联接字段映射在同一索引中的文档之间创建父子关系。
因为执行连接，所以has_parent查询比其他查询慢。 随着匹配父文档数量的增加，其性能会下降。 搜索中的每个has_parent查询都会大大增加查询时间。
要使用has_parent查询，您的索引必须包含一个联接字段映射。 例如：
PUT /my-index-000001
{
"mappings": {
"properties": {
"my-join-field": {
"type": "join",
"relations": {
"parent": "child"
}
},
"tag": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
GET /my-index-000001/_search
{
"query": {
"has_parent": {
"parent_type": "parent",
"query": {
"term": {
"tag": {
"value": "Elasticsearch"
}
}
}
}
}
}parent_type：（必需，字符串）为联接字段映射的父级关系的名称。
query：（必需的查询对象）要在parent_type字段的父文档上运行的查询。 如果父文档与搜索匹配，则查询返回其子文档。
score：（可选，布尔值）指示是否将匹配的父文档的相关性分数汇总到其子文档中。 默认为false。
ignore_unmapped：（可选，布尔值）指示是否忽略未映射的parent_type而不返回任何文档而不是错误。 默认为false。
1. Sorting
您不能使用标准排序选项对has_parent查询的结果进行排序。
如果需要按返回文档的父文档中的字段对它们进行排序，请使用function_score查询并按_score进行排序。 例如，以下查询按其父文档的view_count字段对返回的文档进行排序。
GET /_search
{
"query": {
"has_parent": {
"parent_type": "parent",
"score": true,
"query": {
"function_score": {
"script_score": {
"script": "_score * doc['view_count'].value"
}
}
}
}
}
}Parent ID query
返回加入特定父文档的子文档。 您可以使用联接字段映射在同一索引中的文档之间创建父子关系。
要使用parent_id查询，您的索引必须包含一个联接字段映射。 若要查看如何为parent_id查询设置索引，请尝试以下示例。
创建具有联接字段映射的索引。
PUT /my-index-000001
{
"mappings": {
"properties": {
"my-join-field": {
"type": "join",
"relations": {
"my-parent": "my-child"
}
}
}
}
}
索引ID为1的父文档。
PUT /my-index-000001/_doc/1?refresh
{
"text": "This is a parent document.",
"my-join-field": "my-parent"
}
索引父文档的子文档。
PUT /my-index-000001/_doc/2?routing=1&refresh
{
"text": "This is a child document.",
"my_join_field": {
"name": "my-child",
"parent": "1"
}
}
以下搜索返回ID为1的父文档的子文档。
GET /my-index-000001/_search
{
"query": {
"parent_id": {
"type": "my-child",
"id": "1"
}
}
}type：（必需，字符串）为联接字段映射的子关系的名称。
id：（必需，字符串）父文档的ID。 查询将返回此父文档的子文档。
ignore_unmapped：（可选，布尔值）指示是否忽略未映射的类型并且不返回任何文档而不是返回错误。 默认为false。
实例分享
跟低版本的”_parent”的方式不一样，说明Es在后期高版本做了语法上的修改
父子文档在理解上来说，可以理解为一个关联查询，有些类似MySQL中的JOIN查询，通过某个字段关系来关联。父子文档与嵌套文档主要的区别在于，父子文档的父对象和子对象都是独立的文档，而嵌套文档中都在同一个文档中存储，如下图所示：
![]()
1. 构建父-子索引
新建Setting：
PUT /test_doctor
{
"settings": {
"number_of_shards": 1,
"analysis": {
"analyzer": {
"index_ansj_analyzer": {
"type": "custom",
"tokenizer": "index_ansj",
"filter": [
"my_synonym",
"asciifolding"
]
},
"comma": {
"type": "pattern",
"pattern": ","
},
"shingle_analyzer": {
"type": "custom",
"tokenizer": "standard",
"filter": [
"lowercase",
"shingle_filter"
]
}
},
"filter": {
"my_synonym": {
"type": "synonym",
"synonyms_path": "analysis/synonym.txt"
},
"shingle_filter": {
"type": "shingle",
"min_shingle_size": 2,
"max_shingle_size": 2,
"output_unigrams": false
}
}
}
}
}
新建Mapping：
PUT /test_doctor/_mapping/_doc
{
"_doc": {
"properties": {
"date": {
"type": "date"
},
"name": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword"
}
}
},
"comment": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword"
}
}
},
"age": {
"type": "long"
},
"body": {
"type": "text",
"analyzer":"index_ansj_analyzer"
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword"
}
}
},
"title": {
"type": "text",
"analyzer":"index_ansj_analyzer",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword"
}
}
},
"relation": { # 这个relation相当于一个普通的字段名
"type": "join",
"relations": { # 该relations部分定义了文档内的一组可能的关系，每个关系是父名和子名
"question": "answer"
}
}
}
}
}
这段代码建立了一个test_doctor的索引，其中relation是一个用于join的字段，type为join，关系relations为：父为question, 子为answer。
至于建立一父多子关系，只需要改为数组即可："question": ["answer", "comment"]
备注：question和answer是自定义的一种关系2. 插入数据
插入父文档数据，需要指定上文索引结构中的relation为question
PUT test_doctor/_doc/1
{
"title":"这是一篇文章",
"body":"这是一篇文章，从哪里说起呢？ ... ...",
"relation":"question" # 这个relation是一个普通的字段，value值为question表示为父文档
}
PUT test_doctor/_doc/2
{
"title":"这是一篇小说",
"body":"这是一篇小说，从哪里说起呢？ ... ...",
"relation":"question" # 这个relation是一个普通的字段，value值为question表示为父文档
}
注意也可以写成这样"relation":{"name":"question"}
插入子文档，需要在请求地址上使用routing参数指定是谁的子文档，并且指定索引结构中的relation关系
PUT test_doctor/_doc/3?routing=1
{
"name":"张三",
"comment":"写的不错",
"age":28,
"date":"2020-05-04",
"relation":{ # 这个relation是一个普通的字段，value值为answer表示为子文档
"name":"answer",
"parent":1
}
}
PUT test_doctor/_doc/4?routing=1
{
"name":"李四",
"comment":"写的很好",
"age":20,
"date":"2020-05-04",
"relation":{ # 这个relation是一个普通的字段，value值为answer表示为子文档
"name":"answer",
"parent":1
}
}
PUT test_doctor/_doc/5?routing=2
{
"name":"王五",
"comment":"这是一篇非常棒的小说",
"age":31,
"date":"2020-05-01",
"relation":{ # 这个relation是一个普通的字段，value值为answer表示为子文档
"name":"answer",
"parent":2
}
}
PUT test_doctor/_doc/6?routing=2
{
"name":"小六",
"comment":"这是一篇非常棒的小说",
"age":31,
"date":"2020-05-01",
"relation":{ # 这个relation是一个普通的字段，value值为answer表示为子文档
"name":"answer",
"parent":2
}
}
父文档：
Map drugMap = Maps.newHashMap();
drugMap.put("id", "2"); //
drugMap.put("title", "这是一篇小说"); //
drugMap.put("body", "这是一篇小说，从哪里说起呢？ ... ...");
drugMap.put("relation", "question");// 固定写法
子文档：
Map maps = Maps.newHashMap();
maps.put("name", "answer"); // 固定写法
maps.put("parent", "2"); // 这里的1是指的父文档所绑定的id
Map doctorTeamMap = Maps.newHashMap();
doctorTeamMap.put("id", "6");
doctorTeamMap.put("name", "小六");
doctorTeamMap.put("comment", "这是一篇非常棒的小说");
doctorTeamMap.put("age", "31");
doctorTeamMap.put("date", "2020-05-01");
doctorTeamMap.put("relation", maps); // 固定写法
Java代码实现：
/**
* 使用BulkProcessor批量更新数据
* @param indexName 索引名称
* @param jsonString 索引的document数据
*/
public boolean addIndexBulk(String indexName, Map jsonString, String id) {
IndexRequest request = new IndexRequest(indexName, "_doc", id);
request.source(jsonString, XContentType.JSON);
dataBulkProcessor.add(request);
return true;
}
/**
* 添加路由
* @param indexName
* @param jsonString
* @param id
* @param routing
* @return
*/
public boolean addIndexBulk(String indexName, Map jsonString, String id, String routing) {
IndexRequest request = new IndexRequest(indexName, "_doc", id);
request.source(jsonString, XContentType.JSON);
request.routing(routing);
dataBulkProcessor.add(request);
return true;
}3. 查询数据
关系字段查询
es会自动生成一个额外的用于表示关系的字段：field#question
我们可以通过以下方式查询：
POST test_doctor/_search
{
"script_fields": {
"parent": {
"script": {
"source": "doc['relation#question']"
}
}
}
}
响应结果：
{
"took" : 124,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : 7,
"max_score" : 1.0,
"hits" : [
{
"_index" : "test_doctor",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_score" : 1.0,
"fields" : {
"parent" : [
"1"
]
}
},
{
"_index" : "test_doctor",
"_type" : "_doc",
"_id" : "2",
"_score" : 1.0,
"_routing" : "1",
"fields" : {
"parent" : [
"1"
]
}
},
{
"_index" : "test_doctor",
"_type" : "_doc",
"_id" : "3",
"_score" : 1.0,
"_routing" : "1",
"fields" : {
"parent" : [
"1"
]
}
},
{
"_index" : "test_doctor",
"_type" : "_doc",
"_id" : "4",
"_score" : 1.0,
"_routing" : "1",
"fields" : {
"parent" : [
"1"
]
}
},
{
"_index" : "test_doctor",
"_type" : "_doc",
"_id" : "5",
"_score" : 1.0,
"fields" : {
"parent" : [
"5"
]
}
},
{
"_index" : "test_doctor",
"_type" : "_doc",
"_id" : "6",
"_score" : 1.0,
"_routing" : "5",
"fields" : {
"parent" : [
"5"
]
}
},
{
"_index" : "test_doctor",
"_type" : "_doc",
"_id" : "7",
"_score" : 1.0,
"_routing" : "1",
"fields" : {
"parent" : [
"1"
]
}
}
]
}
}
有_routing字段的说明是子文档，它的parent字段是父文档id，如果没有_routing就是父文档，它的parent指向当前id通过parent_id查询子文档
通过parent_id query传入父文档id即可
POST test_doctor/_search
{
"query": {
"parent_id": {
"type": "answer",
"id": "5"
}
}
}
Java API：
//子文档名
String child_type = "answer";
//父文档ID
String id = "5";
//ParentId查询
ParentIdQueryBuilder parentIdQueryBuilder = new ParentIdQueryBuilder(child_type, id);
builder.query(parentIdQueryBuilder);
builder.from(0);
builder.size(10);
通过ID和routing ，访问子文档(不加routing查不到)
GetRequest getRequest = new GetRequest(indexName, child_type);
//必须指定路由（父ID）
getRequest.routing(id);通过子文档查询-has_child
使用has_child来根据子文档内容查询父文档，其实type就是创建文档时，子文档的标识。
查询包含特定子文档的父文档，这是一种很耗性能的查询，尽量少用。它的查询标准格式如下
POST test_doctor/_search
{
"query": {
"has_child": {
"type": "answer",
"query": {
"match": {
"name": "张三"
}
},
"inner_hits": {} # 同时返回父子数据
}
}
}
POST test_doctor/_search
{
"query": {
"has_child" : {
"type" : "answer",
"query" : {
"match_all" : {}
},
"max_children": 10, //可选，符合查询条件的子文档最大返回数
"min_children": 2, //可选，符合查询条件的子文档最小返回数
"score_mode" : "min"
}
}
}
如果也想根据父文档的字段进行过滤，采用后置过滤器的方法
POST test_doctor/_search
{
"query": {
"has_child": {
"type": "answer",
"query": {
"match": {
"name": "张三"
}
},
"inner_hits": {}
}
},
"post_filter": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"title": {
"value": "文章",
"boost": 1
}
}
}
]
}
}
}
Java API：
// 子文档查询条件
QueryBuilder matchQuery = QueryBuilders.termQuery("name", "张三");
// 是否计算评分
ScoreMode scoreMode = ScoreMode.Total;
HasChildQueryBuilder childQueryBuilder = new HasChildQueryBuilder("answer", matchQuery, scoreMode);
childQueryBuilder.innerHit(new InnerHitBuilder());
builder.query(childQueryBuilder);
builder.postFilter(boolQueryBuilder);通过父文档查询-has_parent
根据父文档查询子文档 has_parent。
{
"query": {
"has_parent": {
"parent_type":"question",
"query": {
"match": {
"title": "这是一篇文章"
}
}
}
}
}
// 是否计算评分
score = true;
HasParentQueryBuilder hasParentQueryBuilder = new HasParentQueryBuilder("question", boolQueryBuilder, score);
builder.query(hasParentQueryBuilder);
builder.postFilter(QueryBuilders.termQuery("indextype", "answer")); // 子文档的过滤条件看完上述内容，你们掌握如何探索Elasticsearch中的父子文档的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！
网站栏目：如何探索Elasticsearch中的父子文档
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