Elasticsearch-91-祖孙三层数据关系建模及搜索

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数据建模

祖孙三层的数据建模

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PUT /company
{
  "mappings": {
    "country": {},
    "rd_center": {
      "_parent": {
        "type": "country" 
      }
    },
    "employee": {
      "_parent": {
        "type": "rd_center" 
      }
    }
  }
}

看下请求,company下面有三个type,依次是country,rd_center,employee, 和之前一样,也是一层一层的指定parent就好了.

索引建好后,先在country里面添加几条数据

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POST /company/country/_bulk
{ "index": { "_id": "1" }}
{ "name": "中国" }
{ "index": { "_id": "2" }}
{ "name": "美国" }

然后再添加研发中心的数据,和之前添加的方式是一样的,指定parent id就好了

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POST /company/rd_center/_bulk
{ "index": { "_id": "1", "parent": "1" }}
{ "name": "北京研发总部" }
{ "index": { "_id": "2", "parent": "1" }}
{ "name": "上海研发中心" }
{ "index": { "_id": "3", "parent": "2" }}
{ "name": "硅谷人工智能实验室" }

最后,添加员工的数据

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PUT /company/employee/1?parent=1&routing=1
{
  "name":  "张三",
  "dob":   "1970-10-24",
  "hobby": "爬山"
}

这里就和上面有些不一样了, country添加的时候,是用的自己的id去路由的,rd_center添加的时候,指定了parent id,所以他也是用的country 的id去路由的, 但是employee在添加的时候如果也是仅仅指定一个parent,那就表示用的是rd_center的id去路由,这就可能导致,这三种数据不在一个shard上.

所以孙子辈儿的doc添加的时候除了指定parent还需要加一个routing,值是爷爷辈儿的数据的id

搜索案例

需求: 搜索有爬山爱好的员工所在的国家 

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GET /company/country/_search
{
  "query": {
    "has_child": {
      "type": "rd_center",
      "query": {
        "has_child": {
          "type": "employee",
          "query": {
            "match": {
              "hobby": "爬山"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

返回值:

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{
  "took": 24,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 1,
    "max_score": 1,
    "hits": [
      {
        "_index": "company",
        "_type": "country",
        "_id": "1",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "name": "中国"
        }
      }
    ]
  }
}

需要一级一级用has_child去找