大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

ElasticSearch join连接查询

特别说明：文章所有内容基于ElasticSerch 5.5.3版本

ElasticSerch 的连接查询有两种方式实现

• nested
• parent和child关联查询

nested

• 存储结构
  nested的方式和其他字段一样，在同一个type里面存储，以数组的方式存储在
  type里，格式如下：

PUT index_test/type_info/1000
{ 
   
  "userId": 1000,
  "mobile": "13301020202",
  "nick": "梅西",
  "vipType": 1,
  "vipPoints": 1200,
  "regTime": "2018-06-18 12:00:31",
  "order": [
    { 
   
      "status": 1,
      "payMethod": 2,
      "amount": 100,
      "productCount": 3
    },
    { 
   
      "status": 2,
      "payMethod": 2,
      "amount": 230,
      "productCount": 1
    }
  ]
}

order 则为 nested

• API查询方式
  直接用.连接对象的属性，如要要查找订单中状态=2的用户，直接使用order.status

GET index_test/type_info/_search
{ 
   
  "query": { 
   
    "term": { 
   
      "order.status": 2
    }
  }
}

parent / child 关联的方式

• 存储结构
  parent / child 的存储结果跟nested不一样，是存储在不同的type里，通过parent来关联父子type关系

PUT index_test
{ 
   
 "mappings": { 
   
   "type_info": { 
   
     "properties": { 
   
       "userId": { 
   
         "type": "integer"
       },
       "mobile": { 
   
         "type": "keyword"
       },
       "nick": { 
   
         "type": "keyword"
       },
       "vipType": { 
   
         "type": "integer"
       },
       "vipPoints": { 
   
         "type": "integer"
       },
       "regTime": { 
   
         "type": "date",
         "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
       }
     }
   },
   "type_order": { 
   
     "_parent": { 
   
       "type": "type_info"
     },
     "properties": { 
   
       "amount": { 
   
         "type": "scaled_float",
         "scaling_factor": 100
       },
       "payMethod": { 
   
         "type": "integer"
       },
       "status": { 
   
         "type": "integer"
       },
       "productCount": { 
   
         "type": "integer"
       }
     }
   }
 }
}

通过 _parent 来指定父type

• 造点数据
  添加几条用户数据，和普通的type一样，没有任何区别

PUT index_test/type_info/1000
{ 
   
 "userId": 1000,
 "mobile": "13301020202",
 "nick": "梅西",
 "vipType": 1,
 "vipPoints": 1200,
 "regTime": "2018-06-18 12:00:31"
}

PUT index_test/type_info/1001
{ 
   
 "userId": 1001,
 "mobile": "151232223",
 "nick": "C罗",
 "vipType": 1,
 "vipPoints": 300,
 "regTime": "2018-05-18 12:00:00"
}

PUT index_test/type_info/1002
{ 
   
 "userId": 1002,
 "mobile": "181829282",
 "nick": "内马尔",
 "vipType": 2,
 "vipPoints": 1300,
 "regTime": "2018-09-09 12:00:00"
}

添加几条订单数据，通过parent来指定type_info

PUT index_test/type_order/100?parent=1000
{ 
   
"userId": 1000,
"amount": 300,
"payMethod": 2,
"status": 3,
"productCount": 2
}

```javascript

PUT index_test/type_order/101?parent=1000
{

“userId”: 1000,
“amount”: 250,
“payMethod”: 1,
“status”: 2,
“productCount”: 1
}

  ```javascript
PUT index_test/type_order/102?parent=1001
{
"userId": 1001,
"amount": 56,
"payMethod": 1,
"status": 2,
"productCount": 1
}

```javascript

PUT index_test/type_order/103?parent=1002
{

“userId”: 1002,
“amount”: 78,
“payMethod”: 2,
“status”: 1,
“productCount”: 2
}

- API查询方式
- 通过子type查询父type，返回父type信息
查询下单金额大于60的用户，通过 `has_child` 查询，返回用户信息

GET index_test/type_info/_search
{

“query”: {

“has_child”: {

“type”: “type_order”,
“query”: {

“range”: {

“amount”: {

“gte”: 60
}
}
}
}
}
}

 - 通过父type查子type，返回子type信息
查询vip等级为1的用户下的订单，通过　`has_parent` 查询，返回订单信息
```javascript
GET index_test/type_order/_search
{
 "query": {
   "has_parent": {
     "parent_type": "type_info",
     "query": {
       "term": {
         "vipType": {
           "value": 1
         }
       }
     }
   }
 }
}

nested 和 parent-child的区别以及使用场景

• 主要区别：
  由于存储结构的不同，nested和parent-child的方式有不同的应用场景
  nested 所有实体存储在同一个文档，parent-child模式，子type和父type存储在不同的文档里。
  所以查询效率上nested要高于parent-child，但是更新的时候nested模式下，es会删除整个文档再创建，而parent-child只会删除你更新的文档在重新创建，不影响其他文档。所以更新效率上parent-child要高于nested。

• 使用场景：
  nested：在少量子文档，并且不会经常改变的情况下使用。
  比如：订单里面的产品，一个订单不可能会有成千上万个不同的产品，一般不会很多，并且一旦下单后，下单的产品是不可更新的。
  parent-child：在大量文档，并且会经常发生改变的情况下使用。
  比如：用户的浏览记录，浏览记录会很大，并且会频繁更新