ES入门十：关系模型的实现：嵌套类型和父子文档

现实中，关系模型是到处存在的，例如书本与作者的关系。但是在ES中想要处理这个事情并不简单

在ES中保存关系型模型数据的方式主要有以下几种：

nested：在这种方式中，会通过一对多的放系保存在同一个文档中
join（parent/child）：通过维护文档的父子节点，将两个对象分离

上面这2种方式都可以描述一对多的关系，今天我们就来了解一下

nested（嵌套类型）

nested类型是一种特别的object类型，其允许数组中的对象可以被单独索引，使他们可以被独立地索引。下面的示例是使用普通的object数组来保存书本与作者的一对多关系，我们看看会产生什么问题

# 创建 Mapping
PUT books_index
{"mappings": {"properties": { "book_id": { "type": "keyword" },"author": { "properties": {"first_name": { "type": "keyword" },"last_name": { "type": "keyword" }}}}}
}# 写入书本数据
PUT books_index/_doc/1
{"book_id": "1234","author": [{ "first_name": "zhang", "last_name": "san" },{ "first_name": "wang", "last_name": "wu" }]
}

如上面的示例，我们创建了books_index索引，其中author字段是一个对象，包括了first_name与last_name两个属性，并且在我们写入数据的时候，书本的作者有两个（描述了一对多的关系）：zhangsan和wangwu。

我们对上面的数据进行一个查询：

按道理来说我们的数据中是没有zhangwu这个作者的，但是在实际查询中能命中文档1，为什么那？
因为object被扁平化指挥，其丢失了first_name和last_name之间的关系，变成了下面这样的关系

对于这个扁平化的数组，原先first_name和last_name见的关系当然以及不复存在了。所以我们的查询语句在author.first_name中匹配了“zhang”，在author.last_name匹配了“wu”，自然就命中了文档1，那么有什么办法解决这个问题吗？
那就是使用nested数据类型，他可以是对象数组的对象被独立索引，这样fist_name和last_name之间的关系就不会丢失了。下面我们修改一下mapping，把author的类型定义为nested：

如上所示，使用nested关键字指定一个nested对象的查询，使用path指定nested对象的名字。

从上面的示例来看，nested通过冗余的方式将对象和文档存储在一起，所以查询时的性能是很高的，但是需要更新对象的时候，需要更新所有包含此对象的文档，例如某个作者的信息更改了，那么所有这个作者的书本文档都需要更新。所以nested适合查询频繁但更新频率低的场景

parent/child（父子类型）

join数据类型允许在一个索引中的文档创建父子关系，通过维护父子文档的关系独立出来两个对象。父文档和自文档是相互独立的，通过类似引用的关系进行绑定，所以当父文档更新时，不需要更新自文档，而自文档可以被任意的添加、修改、删除而不会影响到父文档和其他自文档

需要注意的是，为了维护父子文档的关系需要占用额外的内存资源，并且读取性能相对较差。但是由于父子文档是互相独立的，所以适合自文档更新频率高的场景

在Mapping中定义join数据类型

PUT join_books_index
{"mappings": {"properties": { "book_id": { "type": "keyword" },"name": { "type": "text" },"book_comments_relation": { # 定义字段名字"type": "join", # 此字段为 join 类型"relations": { # 声明 Parent / Child 的关系"book": "comment" # book 是 Parent 的名称，comment 是 Child 的名称}}}},"settings": {"number_of_shards": 3, # 定义 3 个主分片"number_of_replicas": 1}
}