Elasticsearch入門 第六篇：複合資料型別——數組，對象和嵌套，

Elasticsearch入門 第六篇：複合資料型別——數組，對象和嵌套，

在Elasticsearch中，使用JSON結構來儲存資料，一個Key/Value對是JSON的一個欄位，而Value可以是基礎資料類型，也可以是數組，文檔（也叫對象），或文檔數組，因此，每個JSON文檔都內在地具有階層。複合資料型別是指數群組類型，物件類型和巢狀型別，各個類型的特點分別是：

• 數組欄位是指一個欄位有多個值，每個值都是該數組欄位的一個元素；元素的類型可以是基礎類型，也可以是文件類型；
• 物件類型是指欄位的值是一個JSON文檔；
• 嵌套欄位是指物件類型的一個特殊版本，Elasticsearch引擎在內部把嵌套欄位索引成單個文檔。如果在嵌套欄位中定義對象數組，那麼對象數組中的每個元素（文檔）都被索引成單個文檔，每個文檔都能被獨立地查詢。

一，物件類型

JSON文檔是有階層的，一個文檔可能包含其他文檔，如果一個文檔包含其他文檔，那麼該文檔值是物件類型，其資料類型是對象，Elasticsearch預設把文檔的屬性type設定為object，即"type":"object"。

例如，在建立索引映時，定義name欄位為物件類型，不需要顯式定義type屬性值，其預設值是object：

"manager":{     "properties":{        "age":{ "type":"integer"},      "name":{           "properties":{              "first":{"type":"string"},            "last":{ "type":"string"}         }      }   }}

預設情況下，上述文件類型被索引為以點號命名的資料結構，把階層展開之後，資料結構是由扁平的key/value對構成：

{  "manager.age":        30,  "manager.name.first": "John",  "manager.name.last":  "Smith"}

二，開箱即用的數群組類型

在Elasticsearch中，沒有專門的數組（Array）資料類型，但是，在預設情況下，任意一個欄位都可以包含0或多個值，這意味著每個欄位預設都是數群組類型，只不過，數群組類型的各個元素值的資料類型必須相同。在Elasticsearch中，數組是開箱即用的（out of box），不需要進行任何配置，就可以直接使用。

1，數群組類型

在同一個數組中，數組元素的資料類型是相同的，Elasticsearch不支援元素為多個資料類型：[ 10, "some string" ]，常用的數群組類型是：

• 字元數組: [ "one", "two" ]
• 整數數組: productid:[ 1, 2 ]
• 對象（文檔）數組: "user":[ { "name": "Mary", "age": 12 }, { "name": "John", "age": 10 }]，Elasticsearch內部把對象數組展開為 {"user.name": ["Mary", "John"], "user.age": [12,10]}

對於文檔數組，每個元素都是結構相同的文檔，文檔之間都不是獨立的，在文檔數組中，不能獨立於其他文檔而去查詢單個文檔，這是因為，一個文檔的內部欄位之間的關聯被移除，各個文檔共同構成對象數組。

對整數數組進行查詢，例如，使用多詞條（terms）查詢類型，查詢productid為1和2的文檔：

{     "query":{        "terms":{           "productid":[ 1, 2 ]      }   }}

2，對象數組

通過PUT動詞，自動建立索引和文件類型，在文檔中建立對象數組：

PUT my_index/my_type/1{  "group" : "fans",  "user" : [     {      "first" : "John",      "last" :  "Smith"    },    {      "first" : "Alice",      "last" :  "White"    }  ]}

Elasticsearch引擎內部把對象數組展開成扁平的資料結構，把上例的文件類型的資料結構展開之後，文檔資料類似於：

{  "group" :        "fans",  "user.first" : [ "alice", "john" ],  "user.last" :  [ "smith", "white" ]}

欄位 user.first 和 user.last 被展開成數組欄位，但是，這樣展開之後，單個文檔內部的欄位之間的關聯就會丟失，在該例中，展開的文檔資料丟失first和last欄位之間的關聯，比如，Alice 和 white 的關聯就丟失了。

三，嵌套資料類型

嵌套資料類型是對象資料類型的特殊版本，它允許對象數組中的各個對象被索引，數組中的各個對象之間保持獨立，能夠對每一個文檔進行單獨查詢，這就意味著，嵌套資料類型保留文檔的內部之間的關聯，Elasticsearch引擎內部使用不同的方式處理嵌套資料類型和對象數組的方式，對於嵌套資料類型，Elasticsearch把數組中的每一個嵌套文檔（Nested Document）索引為單個文檔，這些文檔是隱藏（Hidden）的，文檔之間是相互獨立的，但是，保留文檔的內部欄位之間的關聯，使用巢狀查詢（Nested Query）能夠獨立於其他文檔而去查詢單個文檔。在建立嵌套資料類型的欄位時，需要設定欄位的type屬性為nested。

1，在索引映射中建立嵌套欄位

設定user欄位為嵌套資料類型，由於每個欄位預設都可以是數群組類型，因此，嵌套欄位也可以是對象數組。

"mappings":{     "my_type":{        "properties":{           "group":{ "type":"string"},         "user":{              "type":"nested",            "properties":{                 "first":{ "type":"string"},               "second":{  "type":"string"}            }         }      }   }}

2，為嵌套欄位賦值

為嵌套欄位賦予多個值，那麼Elasticsearch自動把欄位值轉換為數群組類型。

PUT my_index/my_type/1{  "group" : "fans",  "user" : [     { "first" : "John", "last" :  "Smith"},    { "first" : "Alice", "last" :  "White"}  ]}

在Elasticsearch內部，嵌套的文檔（Nested Documents）被索引為很多獨立的隱藏文檔（separate documents），這些隱藏文檔只能通過巢狀查詢（Nested Query）訪問。每一個嵌套的文檔都是嵌套欄位（文檔數組）的一個元素。嵌套文檔的內部欄位之間的關聯被Elasticsearch引擎保留，而嵌套文檔之間是相互獨立的。在該例中，Elasticsearch引起保留Alice和White之間的關聯，而John和White之間是沒有任何關聯的。

預設情況下，每個索引最多建立50個嵌套文檔，可以通過索引設定選項：index.mapping.nested_fields.limit 修改預設的限制。

Indexing a document with 100 nested fields actually indexes 101 documents as each nested document is indexed as a separate document.

四，巢狀查詢

巢狀查詢用於查詢嵌套對象，執行巢狀查詢執行的條件是：嵌套對象被索引為單個文檔，查詢作用在根文檔（Root Parent）上。巢狀查詢由關鍵字“nested”指定：

"nested" : {        "path" : "obj1",        "query" : {...}

1，必須賦值的參數：

• path參數：指定嵌套欄位的文檔路徑，根路徑是頂層的文檔，通過點號“.”來指定嵌套文檔的路徑；
• query參數：在匹配路徑（參數path）的嵌套文檔上執行查詢，query參數指定對嵌套文檔執行的查詢條件。

2，使用巢狀查詢訪問嵌套文檔

GET my_index/_search{  "query": {    "nested": {      "path": "user",      "query": {        "bool": {          "must": [            { "match": { "user.first": "Alice" }},            { "match": { "user.last":  "White" }}           ]        }      }    }  }}

五，使用C#索引數群組類型

1，建立Elasticsearch的索引映射

View Code

對於topics欄位，類型是integer，賦予其一組整數值[1,2,3]，那麼該欄位就能儲存數組。

"topics":{      "type":"integer",    "store":true,    "index":"analyzed"}

2，建立資料模型（Data Model）

為數組欄位定義為List類型，每個清單項目的資料類型是int。

public class EventBase{    public long eventid { get; set; }}public class EbrieEvents:EventBase{    public string eventname { get; set; }    public List<int> topics { get; set; }}

3，為欄位賦值

為List欄位topics賦值，調用NEST對該文檔進行索引

EbrieEvents pb = new EbrieEvents();//Topics ListList<string> strTopics = TableRow["Topics"].ToString().TrimEnd(',').Split(',').ToList();List<int> topics = new List<int>();foreach(string str in strTopics){    topics.Add(int.Parse(str));}pb.topics = topics;  

4，查詢數組欄位

{     "query":{        "terms":{           "topics":[1001,487]      }   }}

 

參考文檔：

Elasticsearch Reference [2.4] » Mapping » Field datatypes

Elasticsearch Reference [2.4] » Query DSL » Joining queries » Nested Query