在大数据的应用环境中，往往使用反范式设计来提高读写性能。
假设我们有个类似简书的系统，系统里有文章，用户也可以对文章进行赞赏。在关系型数据库中，如果按照数据库范式设计，需要两张表：一张文章表和一张赞赏历史记录表，赞赏历史记录表包括了赞赏者姓名和赞赏金额。
在Elastic search中，由于都是json格式存储，则可以在一个index存储系统中的文章及其赞赏记录，这种情况下需要在elastic search中使用nested类型的内嵌对象。因为如果使用数组或者object对象的话，赞赏者姓名和赞赏金额是相互独立的进行存储，不能被正确的关联。
建立index
PUT articles
{
"mappings": {
"doc": {
"properties": {
"payment": {
"type": "nested",
"properties": {
"amount": {
"type": "integer"
},
"name": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}
}
}
这样articles就有了payment这个nested类型的字段，payment里面的对象有amount和name，表示金额和姓名。
产生数据
产生如下数据，表示jack给文章1赞赏了29元，ross给文章1赞赏30元，ross给文章2赞赏31元。
POST articles/doc/1
{
"payment": [
{
"name": "jack",
"amount": 29
},
{
"name": "ross",
"amount": 30
}
]
}
POST articles/doc/2
{
"payment": [
{
"name": "ross",
"amount": 31
}
]
}
根据内嵌对象进行查询
现在想查询ross赞赏过的文章，需要使用nested query
GET articles/_search
{
"query": {
"nested": {
"path": "payment",
"query": {
"term": {
"payment.name": {
"value": "ross"
}
}
}
}
}
}
path表示了nested字段的名称，需要注意的是，查询语句中要指定查询字段的全名，所以赞赏者姓名要用"payment.name"
如果在多个index上进行nested查询，没有nested字段的index会报错，这时可以将ignore_unmapped设置为true
nested对象聚合
如果想查看赞赏的平均金额，需要用nested aggregation
GET articles/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"nested": {
"nested": {
"path": "payment"
},
"aggs": {
"amount_avg": {
"avg": {
"field": "payment.amount"
}
}
}
}
}
}
同样注意要用path指定字段名称。返回的数据中，比普通的聚合查询多了一层嵌套
返回结果为
{
"took": 1,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 2,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"nested": {
"doc_count": 3,
"amount_avg": {
"value": 30
}
}
}
}
nested对象聚合和过滤
如果想看ross赞赏过的总金额，一开始写出query如下
GET articles/_search
{
"size": 0,
"query": {
"nested": {
"path": "payment",
"query": {
"term": {
"payment.name": {
"value": "ross"
}
}
}
}
},
"aggs": {
"nested": {
"nested": {
"path": "payment"
},
"aggs": {
"sum": {
"sum": {
"field": "payment.amount"
}
}
}
}
}
}
此时结果并不是正确的，因为上面的query过滤的是ross赞赏过的文章，下面的聚合操作sum的是文章里所有的赞赏，包括了jack的赞赏。
所以需要在sum聚合操作之前，需要用Filter Aggregation筛选ross的赞赏。
GET articles/_search
{
"size": 0,
"query": {
"nested": {
"path": "payment",
"query": {
"term": {
"payment.name": {
"value": "ross"
}
}
}
}
},
"aggs": {
"payment": {
"nested": {
"path": "payment"
},
"aggs": {
"payer": {
"filter": {
"term": {
"payment.name": {
"value": "ross"
}
}
},
"aggs": {
"sum": {
"sum": {
"field": "payment.amount"
}
}
}
}
}
}
}
}
最外层的query筛选出ross赞赏过的文章。
第一层的aggs表示进行内嵌聚合。
第二层的aggs用Filter Aggregation筛选出表示ross赞赏行为的nested对象。
第三层的aggs进行聚合。
作者：大神带我来搬砖
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来源：简书
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