Elasticsearch Nested类型详解与实战

Elasticsearch(简称ES)是一个基于Lucene的全文搜索引擎,它提供了强大的搜索能力以及对数据的高效索引和查询。在ES中,数据通常以JSON格式存储,并且可以采用多种数据类型。其中,nested类型是一种特殊的对象数组类型,它允许我们以一种可以独立查询的方式存储和索引对象数组。本文将详细介绍nested类型的概念、作用、适用场景以及如何通过DSL和API进行增删改查和聚合操作。

环境准备

在开始之前,请确保你的Elasticsearch服务已启动,并且你已经熟悉基本的Elasticsearch操作。本文示例基于Elasticsearch 6.X版本。

Nested类型概述

nested类型是专为对象数组设计的,它允许数组中的每个对象作为一个独立的文档进行索引,从而可以独立于其他对象进行查询。这在处理具有复杂嵌套结构的数据时非常有用,例如一个博客文章及其评论。

适用场景

  • 当你需要对数组中的每个元素进行独立查询时。
  • 当数组元素具有自己的字段,并且这些字段需要被单独索引和搜索时。

Nested类型的增删改查与聚合操作

1. 增加(Insert)

假设我们有一个博客文章,它包含多个评论。我们可以使用以下DSL来增加一个新文档:

json 复制代码
POST /blog/_doc/1
{
  "title": "Elasticsearch Nested类型详解",
  "body": "本文详细介绍了Elasticsearch中的nested类型...",
  "comments": [
    {
      "name": "John",
      "comment": "非常好的文章,学习了很多!",
      "age": 28
    },
    {
      "name": "Doe",
      "comment": "感谢分享,期待更多内容。",
      "age": 32
    }
  ]
}

2. 删除(Delete)

如果我们想删除特定用户的评论,可以使用以下API:

json 复制代码
POST /blog/_update/1
{
  "script": {
    "source": "ctx._source.comments.removeIf(c -> c.name == 'John')"
  }
}

3. 修改(Update)

要更新某个用户的评论内容和年龄,可以这样做:

json 复制代码
POST /blog/_update/1
{
  "script": {
    "source": "for (def c : ctx._source.comments) { if (c.name == 'Doe') { c.comment = '更新后的评论内容'; c.age = 33; }}"
  }
}

4. 查询(Search)

使用nested查询来找到特定用户的所有博客文章:

json 复制代码
GET /blog/_search
{
  "query": {
    "nested": {
      "path": "comments",
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            { "match": { "comments.name": "John" }}
          ]
        }
      }
    }
  }
}

5. 聚合(Aggregation)

我们可以对评论者的年龄进行聚合,找出最小的年龄:

json 复制代码
GET /blog/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "min_age": {
      "nested": {
        "path": "comments"
      },
      "aggs": {
        "min_age": {
          "min": {
            "field": "comments.age"
          }
        }
      }
    }
  }
}

结语

通过本文的介绍,你应该对Elasticsearch中的nested类型有了更深入的理解。nested类型提供了一种有效的方式来处理和查询嵌套数据结构,是处理复杂数据关系的强大工具。希望本文能够帮助你在实际项目中更好地应用ES的nested类型。

相关推荐
阿里云大数据AI技术40 分钟前
大数据公有云市场第一,阿里云占比47%!
大数据
Lx3525 小时前
Hadoop容错机制深度解析:保障作业稳定运行
大数据·hadoop
muyun28008 小时前
Docker 下部署 Elasticsearch 8 并集成 Kibana 和 IK 分词器
elasticsearch·docker·容器
T06205149 小时前
工具变量-5G试点城市DID数据(2014-2025年
大数据
向往鹰的翱翔10 小时前
BKY莱德因:5大黑科技逆转时光
大数据·人工智能·科技·生活·健康医疗
鸿乃江边鸟11 小时前
向量化和列式存储
大数据·sql·向量化
IT毕设梦工厂12 小时前
大数据毕业设计选题推荐-基于大数据的客户购物订单数据分析与可视化系统-Hadoop-Spark-数据可视化-BigData
大数据·hadoop·数据分析·spark·毕业设计·源码·bigdata
java水泥工12 小时前
基于Echarts+HTML5可视化数据大屏展示-白茶大数据溯源平台V2
大数据·echarts·html5
广州腾科助你拿下华为认证14 小时前
华为考试:HCIE数通考试难度分析
大数据·华为
在未来等你16 小时前
Elasticsearch面试精讲 Day 17:查询性能调优实践
大数据·分布式·elasticsearch·搜索引擎·面试