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【Elasticsearch】映射:Nested 类型

映射:Nested 类型

  • 1.为什么需要 Nested 类型
  • 2.如何定义 Nested 类型
  • 3.相关操作
    • 3.1 索引包含 Nested 数据的文档
    • 3.2 查询 Nested 数据
    • 3.3 聚合 Nested 数据
    • 3.4 排序 Nested 数据
    • 3.5 更新 Nested 文档中的特定元素
  • 4.Nested 类型的高级操作
    • 4.1 内嵌 inner hits
    • 4.2 多级嵌套
  • 5.注意事项

Nested(嵌套)类型是 Elasticsearch 中一种特殊的数据类型,用于处理 对象数组object arrays)中对象的独立性。在默认情况下,Elasticsearch 会将对象数组 扁平化flattened),这会导致 数组内对象之间的关联丢失。Nested 类型解决了这个问题,它使数组中的每个对象被独立索引和查询。

1.为什么需要 Nested 类型

考虑以下文档结构:

{"user": "John","comments": [{"text": "Great product!","votes": 5},{"text": "Terrible experience","votes": 1}]
}

默认情况下(使用 object 类型)查询 text 包含 Great,且 votes 等于 1 会错误地匹配这个文档,因为 Elasticsearch 将数组扁平化为:

comments.text: ["Great product!", "Terrible experience"]
comments.votes: [5, 1]

使用 nested 类型可以保持数组内对象的独立性。

2.如何定义 Nested 类型

在映射中明确声明字段为 nested 类型:

PUT /my_index
{"mappings": {"properties": {"comments": {"type": "nested", "properties": {"text": { "type": "text" },"votes": { "type": "integer" }}}}}
}

在这里插入图片描述

3.相关操作

3.1 索引包含 Nested 数据的文档

PUT /my_index/_doc/1
{"user": "John","comments": [{"text": "Great product!","votes": 5},{"text": "Terrible experience","votes": 1}]
}

在这里插入图片描述

3.2 查询 Nested 数据

使用 nested 查询来查询嵌套对象:

GET /my_index/_search
{"query": {"nested": {"path": "comments","query": {"bool": {"must": [{ "match": { "comments.text": "Great" } },{ "range": { "comments.votes": { "gte": 5 } } }]}}}}
}

在这里插入图片描述

3.3 聚合 Nested 数据

使用 nested 聚合分析嵌套字段:

GET /my_index/_search
{"aggs": {"comments_agg": {"nested": {"path": "comments"},"aggs": {"avg_votes": {"avg": { "field": "comments.votes" }}}}}
}

在这里插入图片描述

3.4 排序 Nested 数据

使用 nested 排序:

GET /my_index/_search
{"sort": [{"comments.votes": {"order": "desc","nested": {"path": "comments"}}}]
}

在这里插入图片描述

3.5 更新 Nested 文档中的特定元素

需要使用脚本更新:

POST /my_index/_update/1
{"script": {"source": """if (ctx._source.comments != null) {for (int i = 0; i < ctx._source.comments.size(); i++) {if (ctx._source.comments[i].text == 'Great product!') {ctx._source.comments[i].votes++;}}}"""}
}

在这里插入图片描述

返回结果说明如下:

核心字段

字段
含义
_index文档所属的索引名称(这里是 "my_index")。
_type文档类型(Elasticsearch 7.x 后默认为 "_doc",表示单类型索引)。
_id被更新文档的唯一 ID(这里是 "1")。
_version文档的当前版本号(从 1 变为 2,表示这是第二次修改)。
result操作结果("updated" 表示文档已成功更新)。

分片信息(_shards

字段
含义
total需要更新的分片总数(主分片 + 副本分片,这里是 2)。
successful成功更新的分片数(这里是 2,表示主分片和副本分片均更新成功)。
failed更新失败的分片数(这里是 0,表示无失败)。
  • 如果集群有副本分片,total 可能大于 1(例如主分片 + 1个副本 = 2)。
  • failed > 0,需检查集群健康状态或分片分配问题。

并发控制字段

字段
含义
_seq_no序列号(Sequence Number),用于乐观并发控制(每次修改递增)。
_primary_term主分片任期(Primary Term),用于区分主分片是否发生过切换(如节点重启)。
  • 这两个字段可用于实现 乐观锁(Optimistic Concurrency Control)。
  • 例如,下次更新时可通过指定 if_seq_noif_primary_term 避免并发冲突。

业务含义总结

  • 文档更新成功
    • 版本号 _version1 变为 2,说明这是对文档的第二次修改。
    • result: "updated" 确认了更新操作已生效(如果是首次创建,会返回 "created")。
  • 集群状态健康
    • 所有分片(total: 2)均成功更新(successful: 2),无失败(failed: 0)。
  • 后续操作依据
    • _seq_no_primary_term 可用于后续的并发更新控制。

常见问题

  • 如果 resultnoop:表示脚本执行后未实际修改文档(例如条件不满足或值未变化)。
  • 如果 failed > 0:需检查副本分片是否不可用(如节点宕机或网络问题)。

如果需要进一步验证更新内容,可以通过 GET /my_index/_doc/1 查询文档最新状态。

在这里插入图片描述

4.Nested 类型的高级操作

4.1 内嵌 inner hits

🚀 inner_hits 是 Elasticsearch 中的一个功能,它允许你在查询嵌套对象或父子文档时,获取匹配的内部嵌套结果或子文档的详细信息。

获取匹配的嵌套对象详情:

GET /my_index/_search
{"query": {"nested": {"path": "comments","query": {"match": { "comments.text": "product" }},"inner_hits": {}}}
}

在这里插入图片描述

4.2 多级嵌套

Elasticsearch 支持多级嵌套,但要注意性能影响:

PUT /my_index
{"mappings": {"properties": {"users": {"type": "nested","properties": {"name": { "type": "text" },"comments": {"type": "nested","properties": {"text": { "type": "text" },"votes": { "type": "integer" }}}}}}}
}

5.注意事项

  • 性能考虑
    • Nested 文档会作为独立文档索引,增加索引大小
    • 查询 nested 字段比普通字段更耗资源
    • 避免过度嵌套(通常不超过 2 2 2 级)
  • 限制
    • 一个索引默认最多包含 50 50 50nested 字段(index.mapping.nested_fields.limit
    • 一个文档中所有 nested 对象数默认不超过 10000 10000 10000 个(index.mapping.nested_objects.limit
  • 与父子文档对比
    • Nested 适合小规模、紧密关联的数据
    • 父子文档(join 类型)适合大规模、松散关联的数据
  • 更新开销
    • 更新父文档会替换整个 nested 数组
    • 频繁更新 nested 字段会影响性能
  • 查询特殊性
    • 必须使用 nested 查询来查询 nested 字段
    • 普通查询无法正确匹配 nested 对象间的关系

通过合理使用 nested 类型,可以准确建模和查询复杂的一对多关系数据,但要注意其对性能的影响。

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