本文以Elasticsearch 6.8.4版本为例，介绍Elasticsearch嵌套文档的使用。
最近一段时间都在搞Elasticsearch搜索相关的工作，总结一下搜索知识点供大家参考。
在Elasticsearch取消了多个索引内创建多个type的机制，由于场景需要，所以调研了嵌套文档和父子文档
以文章和文章留言为例，嵌套文档都在一个文档内，而父子文档则分开存储了父文档与子文档，本文我们来学习嵌套文档的使用。
1、嵌套文档
嵌套文档看似与文档内有一个集合字段类似，但是实则有很大区别，以上面图中嵌套文档为例，留言1，留言2，留言3虽然都在当前文章所在的文档内，但是在内部其实存储为4个独立文档，如下图所示。
同时，嵌套文档的字段类型需要设置为nested，设置成nested后的不能被直接查询，需要使用nested查询，这里不做具体介绍，详细查看1.2。
1.1 创建索引
接下来，介绍一下如何创建嵌套文档索引，比如有这样的数据，如下：
{
"title": "这是一篇文章",
"body": "这是一篇文章，从哪里说起呢？ ... ...",
"comments": [
{
"name": "张三",
"comment": "写的不错",
"age": 28,
"date": "2020-05-04"
},
{
"name": "李四",
"comment": "写的很好",
"age": 20,
"date": "2020-05-04"
},
{
"name": "王五",
"comment": "这是一篇非常棒的文章",
"age": 31,
"date": "2020-05-01"
}
]
}
创建索引名和type均为blog的索引，其中comments字段为嵌套文档类型，需要将type设置为nested，其余都是一些正常的字段，创建索引语句如下：
PUT http://localhost:9200/blog/
{
"mappings": {
"blog": {
"properties": {
"comments": {
"type": "nested",
"properties": {
"date": {
"type": "date"
},
"name": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword"
}
}
},
"comment": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword"
}
}
},
"age": {
"type": "long"
}
}
},
"body": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword"
}
}
},
"title": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}
}
}
如下图所示
1.2 插入数据
将1.1中示例的数据插入blog索引，对嵌套文档来说，插入没什么特别的，如下:
PUT http://localhost:9200/blog/blog/1/
{
"title":"这是一篇文章",
"body":"这是一篇文章，从哪里说起呢？ ... ...",
"comments":[
{
"name":"张三",
"comment":"写的不错",
"age":28,
"date":"2020-05-04"
},
{
"name":"李四",
"comment":"写的很好",
"age":20,
"date":"2020-05-04"
},
{
"name":"王五",
"comment":"这是一篇非常棒的文章",
"age":31,
"date":"2020-05-01"
}
]
}
如图所示：
1.3 查询
在前面说到，使用嵌套文档时，直接查询nested文档时查询不到的，这里试一下，先查询一下根文档的内容（文章内容），查询title包含‘文章’的内容：
POST http://localhost:9200/blog/blog/_search/
{
"query": {
"bool": {
"filter": [
{
"bool": {
"must": [
{
"match_phrase": {
"title": {
"query": "文章"
}
}
}
]
}
}
]
}
}
}
Elasticsearch-Head，如下图所示
接下来我们查询一下，留言中name为张三的数据，查询如下：
{
"query": {
"bool": {
"filter": [
{
"bool": {
"must": [
{
"match_phrase": {
"comments.name": {
"query": "张三"
}
}
}
]
}
}
]
}
}
}
Elasticsearch-Head 如下图所示
这里举例，我们要查询title中包含‘文章’且留言name中包含‘张三’的数据，使用如下查询：
POST http://localhost:9200/blog/blog/_search/
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"title": "文章"
}
},
{
"nested": {
"path": "comments",
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"comments.name": "张三"
}
}
]
}
}
}
}
]
}
}
}
Elasticsearch-Head 如下图所示
其实从查询语句中可以看出，nested中查询的是嵌套文档的内容，语法与正常查询时一致。
使用嵌套文档时，文档的分数计算需要注意，参考官方文档的描述：
nested 查询肯定可以匹配到多个嵌套的文档。每一个匹配的嵌套文档都有自己的相关度得分，但是这众多的分数最终需要汇聚为可供根文档使用的一个分数。
默认情况下，根文档的分数是这些嵌套文档分数的平均值。可以通过设置 score_mode 参数来控制这个得分策略，相关策略有 avg (平均值), max (最大值), sum (加和) 和 none (直接返回 1.0 常数值分数)。
1.4 排序
可能有一些场景需要按照嵌套文档的字段记性排序，举例：
为了符合上述场景，新增两条数据：
PUT http://localhost:9200/blog/blog/2/
{
"title": "这是一篇文章2",
"body": "这是一篇文章2，从哪里说起呢？ ... ...",
"comments": [
{
"name": "张三",
"comment": "写的不错",
"age": 28,
"date": "2020-05-11"
},
{
"name": "李四",
"comment": "写的很好",
"age": 20,
"date": "2020-05-16"
},
{
"name": "王五",
"comment": "这是一篇非常棒的文章",
"age": 31,
"date": "2020-05-01"
}
]
}
PUT http://localhost:9200/blog/blog/3/
{
"title": "这是一篇文章3",
"body": "这是一篇文章3，从哪里说起呢？ ... ...",
"comments": [
{
"name": "张三",
"comment": "写的不错",
"age": 28,
"date": "2020-05-03"
},
{
"name": "李四",
"comment": "写的很好",
"age": 20,
"date": "2020-05-20"
},
{
"name": "王五",
"comment": "这是一篇非常棒的文章",
"age": 31,
"date": "2020-05-01"
}
]
}
查询title中包含‘文章’且留言name中包含‘张三’，并且按照留言date字段倒序排序，查询语句如下：
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"title": "文章"
}
},
{
"nested": {
"path": "comments",
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"comments.name": "张三"
}
}
]
}
}
}
}
]
}
},
"sort": {
"comments.date": {
"order": "desc",
"mode": "max",
"nested_path": "comments",
"nested_filter": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"comments.name": "张三"
}
}
]
}
}
}
}
}
需要注意的是，在sort内，又添加了nested_filter来过滤一遍上面嵌套文档的查询条件，原因是这样的，在嵌套文档查询排序时是先按照条件进行查询，查询后再进行排序，那么可能由于数据的原因，导致排序的字段不是按照匹配上的数据进行排序，比如这是本文正确的结果，如下图所示（为了方便查看，使用图表展示的数据）。
如果我们去掉nested_filter，在查询，由于文章3中李四评论的日期是20号，导致这条记录排在了最前面，这就是为什么使用nested_filter的原因，查询结果如下：
1.5 聚合
聚合的场景可能也比较常见，其实熟悉上面嵌套文档的使用的话，对聚合文档使用难度应该也不大，
新增一条数据：
PUT http://localhost:9200/blog/blog/4/
{
"title": "这是一篇文章4",
"body": "这是一篇文章4，从哪里说起呢？ ... ...",
"comments": [
{
"name": "张三",
"comment": "写的不错",
"age": 28,
"date": "2020-03-03"
},
{
"name": "李四",
"comment": "写的很好",
"age": 20,
"date": "2020-04-20"
},
{
"name": "王五",
"comment": "这是一篇非常棒的文章",
"age": 31,
"date": "2020-06-01"
}
]
}
举例：需要查询每个月评论人数的平均数，查询语句如下：
POST http://localhost:9200/blog/blog/_search/
{
"size": 0,
"aggs": {
"comments": {
"nested": {
"path": "comments"
},
"aggs": {
"by_month": {
"date_histogram": {
"field": "comments.date",
"interval": "month",
"format": "yyyy-MM"
},
"aggs": {
"avg_stars": {
"avg": {
"field": "comments.age"
}
}
}
}
}
}
}
}
结果如下图所示：
1.6 使用建议
- 正如本文所说，嵌套文档中，所有内容都在同一个文档内，这就导致嵌套文档进行增加、修改或者删除时，整个文档都要重新被索引。嵌套文档越多，这带来的成本就越大。当时就是由于这个原因，最终没有选择使用嵌套文档。
- 嵌套文档的分数计算问题需要注意，可以参考本文1.3最后部分。