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【Elasticsearch】`nested`和`flattened`字段在索引时有显著的区别

有同学问,nested查询效率不高为啥不直接扁平化查询呢?就跟之前的普通结构查询一样,这就有些想当然了,因为扁平化的结构在存储时,其实跟我们想的不一样,接下来给出扁平化在索引时的存储结构(尤其是当嵌套对象为数组时)

 

在 Elasticsearch 中,`nested`和`flattened`字段在索引时有显著的区别,这些区别主要体现在数据的存储方式、查询能力和性能上。以下是详细的对比:

---

1.数据存储方式

`nested`字段

• 存储方式:`nested`字段将数组中的每个对象作为独立的隐藏文档进行索引。每个嵌套对象可以独立于其他对象进行查询。

• 示例:

```json

  PUT my-index

  {

    "mappings": {

      "properties": {

        "comments": {

          "type": "nested",

          "properties": {

            "author": { "type": "text" },

            "content": { "type": "text" }

          }

        }

      }

    }

  }

 

  PUT my-index/_doc/1

  {

    "comments": [

      { "author": "Alice", "content": "Great post!" },

      { "author": "Bob", "content": "Very useful." }

    ]

  }

  ```

在内部,Elasticsearch 会将每个`comments`对象索引为独立的隐藏文档,类似于:

```json

  {

    "comments.author": ["Alice", "Bob"],

    "comments.content": ["Great post!", "Very useful."]

  }[
  {
    "author": "Alice",
    "content": "Great post!"
  },
  {
    "author": "Bob",
    "content": "Very useful."
  }
]

  ```

`flattened`字段

• 存储方式:`flattened`字段将整个对象扁平化为一个单一字段,所有键值对都被存储在一个字段中。这种方式适合简单的键值对数据,但不适合复杂的数据结构。

• 示例:

```json

  PUT my-index

  {

    "mappings": {

      "properties": {

        "comments": {

          "type": "flattened"

        }

      }

    }

  }

 

  PUT my-index/_doc/1

  {

    "comments": [

      { "author": "Alice", "content": "Great post!" },

      { "author": "Bob", "content": "Very useful." }

    ]

  }

  ```

在内部,Elasticsearch 会将`comments`扁平化为:

```json

  {

    "comments.author": ["Alice", "Bob"],

    "comments.content": ["Great post!", "Very useful."]

  }

  ```

2.查询能力

`nested`字段

• 查询方式:使用`nested`查询,可以独立查询数组中的每个对象。

• 示例:

```json

  GET my-index/_search

  {

    "query": {

      "nested": {

        "path": "comments",

        "query": {

          "bool": {

            "must": [

              { "match": { "comments.author": "Alice" }},

              { "match": { "comments.content": "Great post!" }}

            ]

          }

        }

      }

    }

  }

  ```

这个查询会匹配`author`为`Alice`且`content`为`Great post!`的评论。

`flattened`字段

• 查询方式:使用普通查询,但无法独立查询数组中的每个对象。

• 示例:

```json

  GET my-index/_search

  {

    "query": {

      "bool": {

        "must": [

          { "match": { "comments.author": "Alice" }},

          { "match": { "comments.content": "Great post!" }}

        ]

      }

    }

  }

  ```

这个查询会匹配包含`author`为`Alice`和`content`为`Great post!`的文档,但无法保证它们属于同一个评论对象。

3.性能

`nested`字段

• 性能:`nested`字段的查询性能通常比普通字段慢,因为每个嵌套对象都被索引为独立的隐藏文档。查询时需要额外的处理来匹配嵌套对象。

• 适用场景:适用于需要独立查询数组中的每个对象的场景。

`flattened`字段

• 性能:`flattened`字段的查询性能通常比`nested`字段高,因为数据结构更简单,索引和查询更高效。

• 适用场景:适用于简单的键值对数据,不需要复杂的查询。

4.总结

• `nested`字段:

• 优点:支持复杂的查询,可以独立查询数组中的每个对象。

• 缺点:查询性能较低,索引和查询更复杂。

• 适用场景:需要独立查询数组中的每个对象,或需要支持复杂的嵌套查询。

• `flattened`字段:

• 优点:查询性能高,索引和查询更简单。

• 缺点:不支持复杂的查询,无法独立查询数组中的每个对象。

• 适用场景:简单的键值对数据,不需要复杂的查询。

---

5.是否可以在索引时选择使用`nested`或`flattened`?

在索引时,你可以根据需求选择使用`nested`或`flattened`字段,但它们的存储方式和查询能力有显著区别。以下是选择的建议:

• 如果需要独立查询数组中的每个对象,或者需要支持复杂的嵌套查询,应使用`nested`字段。

• 如果数据结构简单,不需要复杂的查询,且需要更高的性能,应使用`flattened`字段。

总之,选择哪种字段类型取决于你的具体需求和数据结构。

 


http://www.kler.cn/a/551179.html

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