es关系存储

在Elasticsearch（ES）中，处理和管理关系型数据是一个复杂但至关重要的任务，由于ES本身是一个NoSQL数据库，它并不直接支持传统的关系型数据库中的外键关联和复杂的SQL查询，通过一些特定的策略和技术，我们可以在ES中有效地存储和查询具有关系的数据，以下是对ES关系存储的详细解答：

ES关系存储的三种主要方式

1、使用object和array[object]字段类型：

ES默认支持JSON格式的数据存储，因此可以直接将包含嵌套对象和数组的JSON文档存入ES，一个表示人员及其汽车信息的文档可以如下所示：

     {
       "name": "Zach",
       "car": [
         {
           "make": "Saturn",
           "model": "SL"
         },
         {
           "make": "Subaru",
           "model": "Imprezza"
         }
       ]
     }

这种方式下，ES会将整个文档作为一个完整的JSON对象来存储，并允许通过点号（.）进行嵌套属性的访问，这种方式并不能严格意义上表示关系，因为多个汽车数据实际上是混杂在一起存储的，无法单独获取某一辆汽车的数据。

2、使用nested[object]类型：

当需要存储具有多级关系的数据时，可以使用nested类型来显式定义数据结构，这样，第二层的多个汽车数据将被视为独立的互不影响的文档，可以单独获取或查询某一辆汽车的数据。

上述JSON数据如果声明了car类型为nested，那么ES中最终存储的数量将显示为3（1个root文档+2个汽车文档），每个nested类型的实例都是一个新的document，因此在查询时能够独立进行查询，更新nested类型的数据代价较大，因为每个子文档的更新都需要重建整个结构体的索引。

3、使用parent/children父子关系：

parent/children模式与nested非常类似，但应用场景有所不同，在这种模式下，ES会在每个shard的内存中维护一张关系表，在检索时通过has_parent和has_child过滤器来得到关联的数据。

父文档与子文档是独立的，但它们通过路由（route）机制确保存储在同一个shard中，这种模式的查询性能比nested稍低，但优点是父文档或子文档的更新不会影响其他文档，适合更新频繁的多级关系场景。

示例代码

以下是一个简单的示例，展示如何在Python中使用Elasticsearch库来插入和查询上述提到的嵌套类型数据：

from elasticsearch import Elasticsearch
连接到ES服务器
es = Elasticsearch()
插入带有嵌套类型数据的文档
doc = {
  "name": "Zach",
  "car": [
    {
      "make": "Saturn",
      "model": "SL"
    },
    {
      "make": "Subaru",
      "model": "Imprezza"
    }
  ]
}
res = es.index(index="test_index", id="1", body=doc)
print(res)
查询带有嵌套类型数据的文档
query = {
  "query": {
    "nested": {
      "path": "car",
      "query": {
        "term": {
          "car.make": "Saturn"
        }
      }
    }
  }
}
res = es.search(index="test_index", body=query)
print(res)

FAQs

Q1: ES中的嵌套类型和父子类型有什么区别？

A1: 嵌套类型适合不经常更新的嵌套多级关系场景，因为它将多个相关文档存储在同一个Lucene段中，提高了查询性能但增加了更新代价，而父子类型则更适合更新频繁的场景，因为它通过路由机制确保父子文档存储在同一个shard中，但每次检索都需要从内存的关系表中获取数据关联信息。

Q2: 在ES中如何处理一对多或多对多的关系？

A2: 可以通过使用嵌套类型或父子类型来处理一对多的关系，对于多对多的关系，通常需要在应用层进行额外的逻辑处理，或者通过创建中间表来模拟多对多的关系，需要注意的是，ES并不直接支持传统关系型数据库中的多对多关系模型。

Q3: ES中的宽表冗余存储是什么？有什么优缺点？

A3: 宽表冗余存储是指在ES中对每个文档保持一定数量的冗余数据，以避免在查询时进行昂贵的关联操作，这种方法可以提高查询速度，但缺点是索引更新或删除数据时，应用程序需要处理宽表中的冗余数据，并且某些搜索和聚合操作可能无法按预期工作。

小编有话说

在使用Elasticsearch处理关系型数据时，需要根据具体的业务场景和需求选择合适的存储方式，无论是使用嵌套类型、父子类型还是其他方式，都需要权衡查询性能、更新代价以及数据一致性等因素，希望本文能够帮助读者更好地理解和使用Elasticsearch进行关系存储。

以上内容就是解答有关“es关系存储”的详细内容了，我相信这篇文章可以为您解决一些疑惑，有任何问题欢迎留言反馈，谢谢阅读。