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简述ElasticSearch里面复杂关系数据的存储方式

九劫散仙
 九劫散仙
发布于 2017/08/18 20:15
字数 1863
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在传统的数据库里面,对数据关系描述无外乎三种,一对一,一对多和多对多的关系,如果有关联关系的数据,通常我们在建表的时候会添加主外键来建立数据联系,然后在查询或者统计时候通过join来还原或者补全数据,最终得到我们需要的结果数据,那么转化到ElasticSearch里面,如何或者怎样来处理这些带有关系的数据。

我们都知道ElasticSearch是一个NoSQL类型的数据库,本身是弱化了对关系的处理,因为像lucene,es,solr这样的全文检索框架对性能要求都是比较高的,一旦出现join这样的操作,性能会非常差,所以在使用搜索框架时,我们应该避免把搜索引擎当做关系型数据库用。

当然,现实数据肯定是有关系的,那么在es里面是如何处理和管理这些带有关系的数据呢?

大家都知道,es天生对json数据支持的非常完美,只要是标准的json结构的数据,无论多么复杂,无论是嵌套多少层,都能存储到es里面,进而能够查询和分析,检索。在这种机制上,es处理和管理关系主要有三种方式:

一,使用objcet和array[object]的字段类型自动存储多层结构的json数据

这是es默认的机制,也就是我们并没有设置任何mapping,直接向es服务端插入一条复杂的json数据,也能成功插入,并能支持检索,(能这样操作是因为es默认用的是动态mapping,只要插入的是标准的json结构就会自动转换,当然我们也能控制mapping类型,es里面有动态mapping和静态maping,静态mapping还分严格类型,弱类型,一般类型,在此不再展开,有兴趣的可以从官网了解下)如下面一条数据:

{
  "name" : "Zach",
  "car" : [
    {
      "make" : "Saturn",
      "model" : "SL"
    },
    {
      "make" : "Subaru",
      "model" : "Imprezza"
    }
  ]
}

最终转化成的存储结构是下面这样的:

{
  "name" : "Zach",
  "car.make" : ["Saturn", "Subaru"]
  "car.model" : ["SL", "Imprezza"]
}

因为es的底层lucene是天生支持多值域的存储,所以在上面看起来像数组的结构,其实在es里面存储的就是这个字段多值域。

然后检索的时候.符号就能检索相对应的内容。这样的一条数据,其实已经包含了数据和关系,看起来像一对多的关系,一个人拥有多辆汽车。但实际上并不能算严格意义上的关系,因为lucene底层是扁平化存储的,这样以来多个汽车的数据实际都是存到一起的混杂的,你没办法单独获取到这个人某一辆汽车的数据,因为整条数据都是一个整体,无论什么操作整条数据都会返回。

二,使用nested[object]类型,存储拥有多级关系的数据

在方案一里面,我们指出了array存储的数组对象,并不是严格意义的关系,因为第二层的数据是没有分离的,如果想要分离,就必须使用nested类型来显式定义数据结构。只有这样,第二层的多个汽车数据才是独立的互不影响,也就是说可以单独获取或查询某一辆汽车的数据。

同样的json数据:

{
  "name" : "Zach",
  "car" : [
    {
      "make" : "Saturn",
      "model" : "SL"
    },
    {
      "make" : "Subaru",
      "model" : "Imprezza"
    }
  ]
}

在方案1里面,最终到es里面会存储一条数据,在第二种类型里面,而如果声明了car类型是nested,那么最终存储到es的数量会显示3,这里解释一下3是怎么来的 = 1个root文档+2个汽车文档,nested声明类型,每一个实例都是一个新的document,所以在查询的时候才能够独立进行查询,并且性能还不错,因为es底层会把整条数据存在同一个shard的lucene的sengment里面,缺点是更新的代价比较大,每一个子文档的更新都要重建整个结构体的索引,所以nested适合不经常update的嵌套多级关系的场景。

nested类型的数据,需要用其指定的查询和聚合方法才能生效,普通的es查询只能查询1级也就是root级的属性,嵌套的属性是不能查的,如果想要查,必须用嵌套查询或者聚合才行。

嵌套应用有两种模式:

第一种:嵌套查询

每个查询都是单个文档内生效,包括排序,

第二种:嵌套聚合或者过滤

对同一层级的所有文档都是全局生效,包括过滤排序

三,parent/children 父子关系

parent/children 模式与nested非常类似,但是应用场景侧重点有所不同。

在使用parent/children管理关联关系时,es会在每个shard的内存中维护一张关系表,在检索时,通过has_parent和has_child过滤器来得到关联的数据,这种模式下父文档与子文档也是独立的,查询性能会比nested模式稍低,因为父文档和子文档在插入的时候会通过route使得他们都分布在同一个shard里面,但并不保证在同一个lucene的sengment索引段里面,所以检索性能稍低,除此之外,每次检索es都需要从内存的关系表里面得到数据关联的信息,也需要花费一定的时间,相比nested的优势在于,父文档或者子文档的更新,并不影响其他的文档,所以对于更新频繁的多级关系,使用parent/children模式,最为合适不过。

父文档的mapping type:

{
  "mappings":{
    "person":{
      "name":{
        "type":"string"
      }
    }
  }
}

子文档的mapping type:

{
  "homes":{
    "_parent":{
      "type" : "person"
    },
    "state" : {
      "type" : "string"
    }
  }
}

插入数据时,需要先插入父文档:

curl -XPUT localhost:9200/test/person/zach/ -d'
{
  "name" : "Zach"
}

然后插入子文档时,需要加上路由字段:

$ curl -XPOST localhost:9200/homes?parent=zach -d'
{
  "state" : "Ohio"
}
$ curl -XPOST localhost:9200/test/homes?parent=zach -d'
{
  "state" : "South Carolina"
}

最终,父文档zach就关联上了两个子文档,在查询时候可以通过parent/children特定查询来获取数据。

总结:

方法一:

(1)简单,快速,性能较高

(2)对维护一对一的关系比较擅长

(3)不需要特殊的查询

方法二:

(1)由于底层存储在同一个lucene的sengment里,所以读取和查询性能对比方法三更快

(2)更新单个子文档,会重建整个数据结构,所以不适合更新频繁的嵌套场景

(3)可以维护一对多和多对多的存储关系

方法三:

(1)多个关系数据,存储完全独立,但是存在同一个shard里面,所以读取和查询性能比方法二稍低

(2)需要额外的内存,维护管理关系列表

(3)更新文档不影响其他的子文档,所以适合更新频繁的场景

(4)排序和评分操作比较麻烦,需要额外的脚本函数支持

参考文档:

https://www.elastic.co/blog/managing-relations-inside-elasticsearch

© 著作权归作者所有

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