elasticsearch之六Mapping映射

2020-02-17 本文已影响0人 Java及SpringBoot

个人专题目录

1. Mapping映射入门

1.1 什么是mapping映射

概念：自动或手动为index中的_doc建立的一种数据结构和相关配置，简称为mapping映射。Mapping决定了index中的field的特征。

插入几条数据，让es自动为我们建立一个索引

PUT /website/_doc/1
{
  "post_date": "2019-01-01",
  "title": "my first article",
  "content": "this is my first article in this website",
  "author_id": 11400
}

PUT /website/_doc/2
{
  "post_date": "2019-01-02",
  "title": "my second article",
  "content": "this is my second article in this website",
  "author_id": 11400
}
 
PUT /website/_doc/3
{
  "post_date": "2019-01-03",
  "title": "my third article",
  "content": "this is my third article in this website",
  "author_id": 11400
}

动态映射：dynamic mapping，自动为我们建立index，以及对应的mapping，mapping中包含了每个field对应的数据类型，以及如何分词等设置。

重点：我们当然，后面会讲解，也可以手动在创建数据之前，先创建index，以及对应的mapping

GET  /website/_mapping/
{
  "website" : {
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "author_id" : {
          "type" : "long"
        },
        "content" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "post_date" : {
          "type" : "date"
        },
        "title" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

尝试各种搜索

GET /website/_search?q=2019        0条结果             
GET /website/_search?q=2019-01-01           1条结果
GET /website/_search?q=post_date:2019-01-01     1条结果
GET /website/_search?q=post_date:2019          0 条结果

搜索结果为什么不一致，因为es自动建立mapping的时候，设置了不同的field不同的data type。不同的data type的分词、搜索等行为是不一样的。所以出现了_all field和post_date field的搜索表现完全不一样。

1.2 精确匹配与全文搜索的对比分析

exact value 精确匹配

2019-01-01，exact value，搜索的时候，必须输入2019-01-01，才能搜索出来

如果你输入一个01，是搜索不出来的

select * from book where name= 'java'

full text 全文检索

搜“笔记电脑”，笔记本电脑词条会不会出现。

select * from book where name like '%java%'

（1）缩写 vs. 全称：cn vs. china

（2）格式转化：like liked likes

（3）大小写：Tom vs tom

（4）同义词：like vs love

2019-01-01，2019 01 01，搜索2019，或者01，都可以搜索出来

china，搜索cn，也可以将china搜索出来

likes，搜索like，也可以将likes搜索出来

Tom，搜索tom，也可以将Tom搜索出来

like，搜索love，同义词，也可以将like搜索出来

就不是说单纯的只是匹配完整的一个值，而是可以对值进行拆分词语后（分词）进行匹配，也可以通过缩写、时态、大小写、同义词等进行匹配。深入 NPL,自然语义处理。

1.3 全文检索下倒排索引核心原理快速揭秘

重建倒排索引

normalization正规化，建立倒排索引的时候，会执行一个操作，也就是说对拆分出的各个单词进行相应的处理，以提升后面搜索的时候能够搜索到相关联的文档的概率

时态的转换，单复数的转换，同义词的转换，大小写的转换

mom ―> mother

liked ―> like

small ―> little

dogs ―> dog

1.4 query string根据字段分词策略

query string必须以和index建立时相同的analyzer进行分词

query string对exact value和full text的区别对待

如： date：exact value 精确匹配

text: full text 全文检索

1.5 mapping总结

往es里面直接插入数据，es会自动建立索引，同时建立对应的mapping。(dynamic mapping)
mapping中就自动定义了每个field的数据类型
不同的数据类型（比如说text和date），可能有的是exact value，有的是full text
exact value，在建立倒排索引的时候，分词的时候，是将整个值一起作为一个关键词建立到倒排索引中的；full text，会经历各种各样的处理，分词，normaliztion（时态转换，同义词转换，大小写转换），才会建立到倒排索引中。
同时，exact value和full text类型的field就决定了，在一个搜索过来的时候，对exact value field或者是full text field进行搜索的行为也是不一样的，会跟建立倒排索引的行为保持一致；比如说exact value搜索的时候，就是直接按照整个值进行匹配，full text query string，也会进行分词和normalization再去倒排索引中去搜索
可以用es的dynamic mapping，让其自动建立mapping，包括自动设置数据类型；也可以提前手动创建index和tmapping，自己对各个field进行设置，包括数据类型，包括索引行为，包括分词器，等。

1.6 mapping的核心数据类型以及dynamic mapping

核心的数据类型

字符型：string，string类型包括
text 和 keyword

text类型被用来索引长文本，在建立索引前会将这些文本进行分词，转化为词的组合，建立索引。允许es来检索这些词语。text类型不能用来排序和聚合。

Keyword类型不需要进行分词，可以被用来检索过滤、排序和聚合。keyword 类型字段只能用本身来进行检索

数字型：long, integer, short, byte, double, float
日期型：date
布尔型：boolean
二进制型：binary

详见：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.3/mapping-types.html

复杂数据类型（Complex datatypes）

数组类型（Array datatype）：数组类型不需要专门指定数组元素的type，例如：
    字符型数组: [ "one", "two" ]
    整型数组：[ 1, 2 ]
    数组型数组：[ 1, [ 2, 3 ]] 等价于[ 1, 2, 3 ]
    对象数组：[ { "name": "Mary", "age": 12 }, { "name": "John", "age": 10 }]
对象类型（Object datatype）：_ object _ 用于单个JSON对象；
嵌套类型（Nested datatype）：_ nested _ 用于JSON数组；

地理位置类型（Geo datatypes）

地理坐标类型（Geo-point datatype）：_ geo_point _ 用于经纬度坐标；
地理形状类型（Geo-Shape datatype）：_ geo_shape _ 用于类似于多边形的复杂形状；

特定类型（Specialised datatypes）

IPv4 类型（IPv4 datatype）：_ ip _ 用于IPv4 地址；
Completion 类型（Completion datatype）：_ completion _提供自动补全建议；
Token count 类型（Token count datatype）：_ token_count _ 用于统计做了标记的字段的index数目，该值会一直增加，不会因为过滤条件而减少。
mapper-murmur3
类型：通过插件，可以通过 _ murmur3 _ 来计算 index 的 hash 值；
附加类型（Attachment datatype）：采用 mapper-attachments
插件，可支持_ attachments _ 索引，例如 Microsoft Office 格式，Open Document 格式，ePub, HTML 等。

dynamic mapping 推测规则

true or false -> boolean

123 -> long

123.123 -> double

2018-01-01 -> date

hello world -> text

[] -> array

{} -> object

在上述的自动mapping字段类型分配的时候，只有text类型的字段需要分词器。默认分词器是standard分词器。

查看mapping

GET /index/_mapping/

{
  "test_index": { # 索引名
    "mappings": { # 映射列表
      "test_type": { # 类型名
        "properties": { # 字段列表
          "age": { # 字段名
            "type": "long" # 字段类型
          },
          "gender": {
            "type": "text",
            "fields": { # 子字段列表
              "keyword": { # 子字段名
                "type": "keyword", # 子字段类型，keyword不进行分词处理的文本类型
                "ignore_above": 256 # 子字段存储数据长度
              }
            }
          },
          "name": {
            "type": "text",
            "fields": {
              "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

1.7 手动管理mapping

查询所有索引的映射

GET /_mapping

创建映射

创建索引后，应该立即手动创建映射

PUT book/_mapping
{
    "properties": {
           "name": {
                  "type": "text"
            },
           "description": {
              "type": "text",
              "analyzer":"english",
              "search_analyzer":"english"
           },
           "pic":{
             "type":"text",
             "index":false
           },
           "studymodel":{
             "type":"text"
           }
    }
}

Text 文本类型

analyzer

通过analyzer属性指定分词器。

上边指定了analyzer是指在索引和搜索都使用english，如果单独想定义搜索时使用的分词器则可以通过search_analyzer属性。

index

index属性指定是否索引。

默认为index=true，即要进行索引，只有进行索引才可以从索引库搜索到。

但是也有一些内容不需要索引，比如：商品图片地址只被用来展示图片，不进行搜索图片，此时可以将index设置为false。

删除索引，重新创建映射，将pic的index设置为false，尝试根据pic去搜索，结果搜索不到数据。

store

是否在source之外存储，每个文档索引后会在 ES中保存一份原始文档，存放在"_source"中，一般情况下不需要设置store为true，因为在_source中已经有一份原始文档了。

boost

字段级别的分数加权，默认值是1.0

doc_values

对not_analyzed字段，默认都是开启，分词字段不能使用，对排序和聚合能提升较大性能，节约内存

fielddata":{"format":"disabled"}

针对分词字段，参与排序或聚合时能提高性能，不分词字段统一建议使用doc_value

"fields":{"raw":{"type":"string","index":"not_analyzed"}}

可以对一个字段提供多种索引模式，同一个字段的值，一个分词，一个不分词

"ignore_above":100

超过100个字符的文本，将会被忽略，不被索引

"include_in_all":ture

设置是否此字段包含在_all字段中，默认是true，除非index设置成no选项

"index_options":"docs"//4个可选参数docs（索引文档号） ,freqs（文档号+词频），positions（文档号+词频+位置，通常用来距离查询），offsets（文档号+词频+位置+偏移量，通常被使用在高亮字段）分词字段默认是position，其他的默认是docs

"norms":{"enable":true,"loading":"lazy"}//分词字段默认配置，不分词字段：默认{"enable":false}，存储长度因子和索引时boost，建议对需要参与评分字段使用，会额外增加内存消耗量

"null_value":"NULL"//设置一些缺失字段的初始化值，只有string可以使用，分词字段的null值也会被分词

"position_increament_gap":0//影响距离查询或近似查询，可以设置在多值字段的数据上火分词字段上，查询时可指定slop间隔，默认值是100

"search_analyzer":"ik"//设置搜索时的分词器，默认跟ananlyzer是一致的，比如index时用standard+ngram，搜索时用standard用来完成自动提示功能

"similarity":"BM25"//默认是TF/IDF算法，指定一个字段评分策略，仅仅对字符串型和分词类型有效

"term_vector":"no"//默认不存储向量信息，支持参数yes（term存储），with_positions（term+位置）,with_offsets（term+偏移量），with_positions_offsets(term+位置+偏移量) 对快速高亮fast vector highlighter能提升性能，但开启又会加大索引体积，不适合大数据量用

测试

PUT book/_mapping
{
        "properties": {
           "name": {
                  "type": "text"
            },
           "description": {
              "type": "text",
              "analyzer":"english",
              "search_analyzer":"english"
           },
           "pic":{
             "type":"text",
             "index":false
           },
           "studymodel":{
             "type":"text"
           }
    }
}

插入文档：

PUT /book/_doc/1
{
  "name":"Bootstrap开发框架",
  "description":"Bootstrap是由Twitter推出的一个前台页面开发框架，在行业之中使用较为广泛。此开发框架包含了大量的CSS、JS程序代码，可以帮助开发者（尤其是不擅长页面开发的程序人员）轻松的实现一个不受浏览器限制的精美界面效果。",
  "pic":"group1/M00/00/01/wKhlQFqO4MmAOP53AAAcwDwm6SU490.jpg",
  "studymodel":"201002"
}

Get /book/_search?q=name:开发

Get /book/_search?q=description:开发

Get /book/_search?q=pic:group1/M00/00/01/wKhlQFqO4MmAOP53AAAcwDwm6SU490.jpg

Get /book/_search?q=studymodel:201002

通过测试发现：name和description都支持全文检索，pic不可作为查询条件。

keyword关键字字段

目前已经取代了"index": false。上边介绍的text文本字段在映射时要设置分词器，keyword字段为关键字字段，通常搜索keyword是按照整体搜索，所以创建keyword字段的索引时是不进行分词的，比如：邮政编码、手机号码、身份证等。keyword字段通常用于过虑、排序、聚合等。

date日期类型

日期类型不用设置分词器。

通常日期类型的字段用于排序。

通过format设置日期格式

例子：

下边的设置允许date字段存储年月日时分秒、年月日及毫秒三种格式。

{
    "properties": {
        "timestamp": {
          "type":   "date",
          "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd"
        }
      }
}

插入文档：

Post book/doc/3 
{
"name": "spring开发基础",
"description": "spring 在java领域非常流行，java程序员都在用。",
"studymodel": "201001",
 "pic":"group1/M00/00/01/wKhlQFqO4MmAOP53AAAcwDwm6SU490.jpg",
 "timestamp":"2018-07-04 18:28:58"
}

数值类型

下边是ES支持的数值类型

尽量选择范围小的类型，提高搜索效率
对于浮点数尽量用比例因子，比如一个价格字段，单位为元，我们将比例因子设置为100这在ES中会按分存储，映射如下：

"price": {
        "type": "scaled_float",
        "scaling_factor": 100
  },

由于比例因子为100，如果我们输入的价格是23.45则ES中会将23.45乘以100存储在ES中。

如果输入的价格是23.456，ES会将23.456乘以100再取一个接近原始值的数，得出2346。

使用比例因子的好处是整型比浮点型更易压缩，节省磁盘空间。

如果比例因子不适合，则从下表选择范围小的去用：

更新已有映射，并插入文档：

PUT book/doc/3
{
"name": "spring开发基础",
"description": "spring 在java领域非常流行，java程序员都在用。",
"studymodel": "201001",
 "pic":"group1/M00/00/01/wKhlQFqO4MmAOP53AAAcwDwm6SU490.jpg",
 "timestamp":"2018-07-04 18:28:58",
 "price":38.6
}

修改映射

只能创建index时手动建立mapping，或者新增field mapping，但是不能update field mapping。

因为已有数据按照映射早已分词存储好。如果修改，那这些存量数据怎么办。

新增一个字段mapping

PUT /book/_mapping/
{
  "properties" : {
    "new_field" : {
      "type" :    "text",
     "index":    "false"
    }
  }
}

如果修改mapping,会报错

PUT /book/_mapping/
{
  "properties" : {
    "studymodel" : {
     "type" :    "keyword"
    }
  }
}

{
  "error": {
    "root_cause": [
      {
        "type": "illegal_argument_exception",
        "reason": "mapper [studymodel] of different type, current_type [text], merged_type [keyword]"
      }
    ],
    "type": "illegal_argument_exception",
    "reason": "mapper [studymodel] of different type, current_type [text], merged_type [keyword]"
  },
  "status": 400
}

删除映射

通过删除索引来删除映射。

1.8 定制dynamic mapping

定制dynamic策略

true：遇到陌生字段，就进行dynamic mapping

false：新检测到的字段将被忽略。这些字段将不会被索引，因此将无法搜索，但仍将出现在返回点击的源字段中。这些字段不会添加到映射中，必须显式添加新字段。

strict：遇到陌生字段，就报错

创建mapping

PUT /my_index
{
    "mappings": {
      "dynamic": "strict",
       "properties": {
        "title": {
          "type": "text"
        },
        "address": {
          "type": "object",
          "dynamic": "true"
        }
        }
    }
}

插入数据

PUT /my_index/_doc/1
{
  "title": "my article",
  "content": "this is my article",
  "address": {
    "province": "guangdong",
    "city": "guangzhou"
  }
}

报错

{
  "error": {
    "root_cause": [
      {
        "type": "strict_dynamic_mapping_exception",
        "reason": "mapping set to strict, dynamic introduction of [content] within [_doc] is not allowed"
      }
    ],
    "type": "strict_dynamic_mapping_exception",
    "reason": "mapping set to strict, dynamic introduction of [content] within [_doc] is not allowed"
  },
  "status": 400
}

自定义 dynamic mapping策略

es会根据传入的值，推断类型。

date_detection 日期探测

默认会按照一定格式识别date，比如yyyy-MM-dd。但是如果某个field先过来一个2017-01-01的值，就会被自动dynamic mapping成date，后面如果再来一个"hello world"之类的值，就会报错。可以手动关闭某个type的date_detection，如果有需要，自己手动指定某个field为date类型。

PUT /my_index
{
    "mappings": {
      "date_detection": false,
       "properties": {
        "title": {
          "type": "text"
        },
        "address": {
          "type": "object",
          "dynamic": "true"
        }
        }
    }
}

测试

PUT /my_index/_doc/1
{
  "title": "my article",
  "content": "this is my article",
  "address": {
    "province": "guangdong",
    "city": "guangzhou"
  },
  "post_date":"2019-09-10"
}

查看映射

GET /my_index/_mapping

自定义日期格式

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "dynamic_date_formats": ["MM/dd/yyyy"]
  }
}

插入数据

PUT my_index/_doc/1
{
  "create_date": "09/25/2019"
}

numeric_detection 数字探测

虽然json支持本机浮点和整数数据类型，但某些应用程序或语言有时可能将数字呈现为字符串。通常正确的解决方案是显式地映射这些字段，但是可以启用数字检测（默认情况下禁用）来自动完成这些操作。

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "numeric_detection": true
  }
}

PUT my_index/_doc/1
{
  "my_float":   "1.0", 
  "my_integer": "1" 
}

定制自己的dynamic mapping template

PUT /my_index
{
    "mappings": {
            "dynamic_templates": [
                { 
                  "en": {
                      "match":              "*_en", 
                      "match_mapping_type": "string",
                      "mapping": {
                          "type":           "text",
                          "analyzer":       "english"
                      }
                }                  
            }
        ]
    }
}

插入数据

PUT /my_index/_doc/1
{
  "title": "this is my first article"
}

PUT /my_index/_doc/2
{
  "title_en": "this is my first article"
}

搜索

GET my_index/_search?q=first
GET my_index/_search?q=is

title没有匹配到任何的dynamic模板，默认就是standard分词器，不会过滤停用词，is会进入倒排索引，用is来搜索是可以搜索到的

title_en匹配到了dynamic模板，就是english分词器，会过滤停用词，is这种停用词就会被过滤掉，用is来搜索就搜索不到了

模板写法

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "dynamic_templates": [
      {
        "integers": {
          "match_mapping_type": "long",
          "mapping": {
            "type": "integer"
          }
        }
      },
      {
        "strings": {
          "match_mapping_type": "string",
          "mapping": {
            "type": "text",
            "fields": {
              "raw": {
                "type":  "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          }
        }
      }
    ]
  }
}

模板参数

"match":   "long_*",
"unmatch": "*_text",
"match_mapping_type": "string",
"path_match":   "name.*",
"path_unmatch": "*.middle",

"match_pattern": "regex",
"match": "^profit_\d+$"

场景

1结构化搜索

默认情况下，elasticsearch将字符串字段映射为带有子关键字字段的文本字段。但是，如果只对结构化内容进行索引，而对全文搜索不感兴趣，则可以仅将“字段”映射为“关键字”。请注意，这意味着为了搜索这些字段，必须搜索索引所用的完全相同的值。

    {
        "strings_as_keywords": {
          "match_mapping_type": "string",
          "mapping": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }

2仅搜索

与前面的示例相反，如果您只关心字符串字段的全文搜索，并且不打算对字符串字段运行聚合、排序或精确搜索，您可以告诉弹性搜索将其仅映射为文本字段（这是5之前的默认行为）

    {
        "strings_as_text": {
          "match_mapping_type": "string",
          "mapping": {
            "type": "text"
          }
        }
      }

3norms 不关心评分

norms是指标时间的评分因素。如果您不关心评分，例如，如果您从不按评分对文档进行排序，则可以在索引中禁用这些评分因子的存储并节省一些空间。

{
        "strings_as_keywords": {
          "match_mapping_type": "string",
          "mapping": {
            "type": "text",
            "norms": false,
            "fields": {
              "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          }
        }
      }

1.9 复杂数据类型

multivalue field

{ "tags": [ "tag1", "tag2" ]}

建立索引时与string是一样的，数据类型不能混

empty field

null，[]，[null]

object field

PUT /company/_doc/1
{
  "address": {
    "country": "china",
    "province": "guangdong",
    "city": "guangzhou"
  },
  "name": "jack",
  "age": 27,
  "join_date": "2019-01-01"
}

address：object类型

查询映射

GET /company/_mapping
{
  "company" : {
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "address" : {
          "properties" : {
            "city" : {
              "type" : "text",
              "fields" : {
                "keyword" : {
                  "type" : "keyword",
                  "ignore_above" : 256
                }
              }
            },
            "country" : {
              "type" : "text",
              "fields" : {
                "keyword" : {
                  "type" : "keyword",
                  "ignore_above" : 256
                }
              }
            },
            "province" : {
              "type" : "text",
              "fields" : {
                "keyword" : {
                  "type" : "keyword",
                  "ignore_above" : 256
                }
              }
            }
          }
        },
        "age" : {
          "type" : "long"
        },
        "join_date" : {
          "type" : "date"
        },
        "name" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

object

{
  "address": {
    "country": "china",
    "province": "guangdong",
    "city": "guangzhou"
  },
  "name": "jack",
  "age": 27,
  "join_date": "2017-01-01"
}

底层存储格式

{
    "name":            [jack],
    "age":          [27],
    "join_date":      [2017-01-01],
    "address.country":         [china],
    "address.province":   [guangdong],
    "address.city":  [guangzhou]
}

对象数组：

{
    "authors": [
        { "age": 26, "name": "Jack White"},
        { "age": 55, "name": "Tom Jones"},
        { "age": 39, "name": "Kitty Smith"}
    ]
}

存储格式：

{
    "authors.age":    [26, 55, 39],
    "authors.name":   [jack, white, tom, jones, kitty, smith]
}

2.0 数据建模

20180901144437612.png

20180901144234453.png

以下的索引 Mapping中，_source设置为false，同时各个字段的store根据需求设置了true和false。
url的doc_values设置为false，该字段url不用于聚合和排序操作。

PUT blog_index
{
  "mappings": {
    "doc": {
      "_source": {
        "enabled": false
      },
      "properties": {
        "title": {
          "type": "text",
          "fields": {
            "keyword": {
              "type": "keyword",
              "ignore_above": 100
            }
          },
          "store": true
        },
        "publish_date": {
          "type": "date",
          "store": true
        },
        "author": {
          "type": "keyword",
          "ignore_above": 100, 
          "store": true
        },
        "abstract": {
          "type": "text",
          "store": true
        },
        "content": {
          "type": "text",
          "store": true
        },
        "url": {
          "type": "keyword",
          "doc_values":false,
          "norms":false,
          "ignore_above": 100, 
          "store": true
        }
      }
    }
  }
}

ES多表关联

目前ES主要有以下4种常用的方法来处理数据实体间的关联关系：

（1）Application-side joins（服务端Join或客户端Join）
这种方式，索引之间完全独立（利于对数据进行标准化处理，如便于上述两种增量同步的实现），由应用端的多次查询来实现近似关联关系查询。这种方法适用于第一个实体只有少量的文档记录的情况（使用ES的terms查询具有上限，默认1024，具体可在elasticsearch.yml中修改），并且最好它们很少改变。这将允许应用程序对结果进行缓存，并避免经常运行第一次查询。

（2）Data denormalization（数据的非规范化）
这种方式，通俗点就是通过字段冗余，以一张大宽表来实现粗粒度的index，这样可以充分发挥扁平化的优势。但是这是以牺牲索引性能及灵活度为代价的。使用的前提：冗余的字段应该是很少改变的；比较适合与一对少量关系的处理。当业务数据库并非采用非规范化设计时，这时要将数据同步到作为二级索引库的ES中，就很难使用上述增量同步方案，必须进行定制化开发，基于特定业务进行应用开发来处理join关联和实体拼接。

ps：宽表处理在处理一对多、多对多关系时，会有字段冗余问题，适合“一对少量”且这个“一”更新不频繁的应用场景。宽表化处理，在查询阶段如果只需要“一”这部分时，需要进行结果去重处理（可以使用ES5.x的字段折叠特性，但无法准确获取分页总数，产品设计上需采用上拉加载分页方式）

（3）Nested objects（嵌套文档）
索引性能和查询性能二者不可兼得，必须进行取舍。嵌套文档将实体关系嵌套组合在单文档内部（类似与json的一对多层级结构），这种方式牺牲索引性能（文档内任一属性变化都需要重新索引该文档）来换取查询性能，可以同时返回关系实体，比较适合于一对少量的关系处理。
ps: 当使用嵌套文档时，使用通用的查询方式是无法访问到的，必须使用合适的查询方式（nested query、nested filter、nested facet等），很多场景下，使用嵌套文档的复杂度在于索引阶段对关联关系的组织拼装。

（4）Parent/child relationships（父子文档）
父子文档牺牲了一定的查询性能来换取索引性能，适用于一对多的关系处理。其通过两种type的文档来表示父子实体，父子文档的索引是独立的。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。在查询parent-child替代方案时，发现了一种filter-terms的语法，要求某一字段里有关联实体的ID列表。基本的原理是在terms的时候，对于多项取值，如果在另外的index或者type里已知主键id的情况下，某一字段有这些值，可以直接嵌套查询。具体可参考官方文档的示例：通过用户里的粉丝关系，微博和用户的关系，来查询某个用户的粉丝发表的微博列表。
ps：父子文档相比嵌套文档较灵活，但只适用于“一对大量”且这个“一”不是海量的应用场景，该方式比较耗内存和CPU，这种方式查询比嵌套方式慢5~10倍，且需要使用特定的has_parent和has_child过滤器查询语法，查询结果不能同时返回父子文档（一次join查询只能返回一种类型的文档）。而受限于父子文档必须在同一分片上，ES父子文档在滚动索引、多索引场景下对父子关系存储和联合查询支持得不好，而且子文档type删除比较麻烦（子文档删除必须提供父文档ID）。

如果业务端对查询性能要求很高的话，还是建议使用宽表化处理*的方式，这样也可以比较好地应对聚合的需求。在索引阶段需要做join处理，查询阶段可能需要做去重处理，分页方式可能也得权衡考虑下。

对比	Nested Object	Parent/Child
优点	文档存储在一块，读取性能高	父子文档独立更新，互不影响
缺点	更新父或子文档时需要更新整个文档	为了维护join的关系，需要占用内存，读取性能较差
场景	子文档偶尔更新，查询频繁	子文档频繁更新

elasticsearch之六Mapping映射

个人专题目录

1. Mapping映射入门

1.1 什么是mapping映射

1.2 精确匹配与全文搜索的对比分析

exact value 精确匹配

full text 全文检索

1.3 全文检索下倒排索引核心原理快速揭秘

重建倒排索引

1.4 query string根据字段分词策略

1.5 mapping总结

1.6 mapping的核心数据类型以及dynamic mapping

核心的数据类型

复杂数据类型（Complex datatypes）

地理位置类型（Geo datatypes）

特定类型（Specialised datatypes）

dynamic mapping 推测规则

查看mapping

1.7 手动管理mapping

查询所有索引的映射

创建映射

Text 文本类型

keyword关键字字段

date日期类型

数值类型

修改映射

删除映射

1.8 定制dynamic mapping

定制dynamic策略

自定义 dynamic mapping策略

date_detection 日期探测

自定义日期格式

numeric_detection 数字探测

定制自己的dynamic mapping template

模板写法

场景

1.9 复杂数据类型

multivalue field

empty field

object field

2.0 数据建模

ES多表关联

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