浅谈ElasticSearch的嵌套存储模型
浅谈ElasticSearch的嵌套存储模型
九劫散仙 发表于9个月前
浅谈ElasticSearch的嵌套存储模型
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image 最近一个半月都在搞SparkStreaming+Hbase+Redis+ES相关的实时流项目开发,其中重度使用了ElasticSearch作为一个核心业务的数据存储,所以这段时间更新文章较少,现在开发基本完事,接下来的会写几篇有关ElastiSearch的使用心得。

大多数时候我们使用es都是用来存储业务比较简单的数据,比如日志log类居多,就算有一些有主外键关联的数据,我们也会提前join好,然后放入es中存储。

的确,扁平化后的数据存入索引,无论是写入,更新,查询都比较简单。但是有一些业务却没法扁平化后存储。比如我们这次的业务数据。由于业务本身比较复杂,先看下数据实体模型。

image

总共是三层模型,可以看到User(用户)包含多个Quest(题目),每个题目又包含多个Kp(知识点),其中User,Quest,Kp都是一个实体类,可以包含多个属性,按照es的字段类型应该叫做object类型,先说说为什么不能扁平化处理在写入索引,因为一旦扁平化其实只有统计知识点相关的聚合才是正确的,若想统计题目和人的一些聚合指标有些是查不出来的,因为一旦扁平前2级数据会被冗余放大好多倍,导致计算指标会出现问题。常规的count+distinct可以出来,但是一些sum指标就不对了,会多算冗余数据的和,而且没法再减出去,如果想做可能需要多次查询才能搞定,理想情况下,一次查询就能搞定大部分查询或聚合 所以只有嵌套设计才能贴合真实的数据模型,换做关系型数据需要三张表,用mongodb也可以但是查询+聚合就没有es这么强大和高效

三层嵌套的好处就是贴合实际的数据实体模型,但是带来的弊端也非常明显,对深层嵌套数据的删除,修改比较麻烦,虽然也能做到,但是每一层的数据量越大,性能可能就越低,所以嵌套方案,适合存储和查询多级嵌套数据,且更新和删除操作少的业务情况,尽量没有修改和删除。

es的嵌套查询和聚合支持都比较完善,并且支持嵌套反转查询。嵌套数据的添加可以使用script脚本方式来完成,直接将java的bean给转换完为json提交即可。

下面来看下动态mapping+嵌套类型设置,一个模板如下:

{
  "order": 0,
  "template": "work*",
  "settings": {
    "index": {
      "number_of_replicas": "0",
      "number_of_shards": "3"
    }
  },
  "mappings": {
    "_default_": {
      "dynamic_templates": [
        {
          "nested_kps": {
            "mapping": {
              "type": "nested"
            },
            "path_match": "quests.kps"
          }
        },
        {
          "nested_quests": {
            "mapping": {
              "type": "nested"
            },
            "match": "quests"
          }
        },
        {
          "string_fields": {
            "mapping": {
              "index": "not_analyzed",
              "type": "string"
            },
            "match": "*",
            "match_mapping_type": "string"
          }
        },
        {
          "message": {
            "mapping": {
              "index": "analyzed",
              "type": "string"
            },
            "match": "message",
            "match_mapping_type": "string"
          }
        },
        {
          "date_fields": {
            "mapping": {
              "doc_values": true,
              "type": "date"
            },
            "match": "*",
            "match_mapping_type": "date"
          }
        },
        {
          "float_fields": {
            "mapping": {
              "doc_values": true,
              "type": "float"
            },
            "match": "*",
            "match_mapping_type": "float"
          }
        },
        {
          "double_fields": {
            "mapping": {
              "doc_values": true,
              "type": "double"
            },
            "match": "*",
            "match_mapping_type": "double"
          }
        },
        {
          "integer_fields": {
            "mapping": {
              "doc_values": true,
              "type": "integer"
            },
            "match": "*",
            "match_mapping_type": "integer"
          }
        },
        {
          "long_fields": {
            "mapping": {
              "doc_values": true,
              "type": "long"
            },
            "match": "*",
            "match_mapping_type": "long"
          }
        }
      ],
      "_all": {
        "enabled": false
      }
    }
  },
  "aliases": {}
}

嵌套类型的关键词是nested,如果一个类型是nested,就相当于是设置了Java里面的List是一个集合对象list,可以有多个同一种类型的实体类数据,每个数据里面还可以有自己的嵌套类型或其他类型,上面的动态mapping里面数据类型设置各个类型的定义,并且根据path设置了嵌套的动态mapping设置。这样以来就相当于设置了三层嵌套。

到此我们应该能理解嵌套模型的定义和使用场景了,下篇会给出如何插入数据和使用script追加数据。

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标签: spark ElasticSearch
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