Elasticsearch索引文档的父子结构应用

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前言

由于Elasticsearch没有表和表的join关系，所以设计出来一种可以文档与文档关联起来的方法，其中包括

1.普通内部对象；
2.嵌套结构；
3.父子结构。

以下操作都是通过kibana操作

1. 创建索引mapping

PUT test01
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "cust_num": {
        "type": "text"
      },
      "parent_child": {
        "type": "join",
        "relations": {
          "parent": "child"
        }
      }
    }
  }
}
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解释：
1.提前在mapping中设定了一个field cust_name，type为text;
2.parent_child是父子文档关系的名字，可以自定义；
3.join 表示这个文档为父子关系；
4.relations：表示的是"父名": “子名”，也可以自定义

2. 插入一条父文档

PUT test01/_doc/01
{
  "cust_num": "张三",
  "tag": [1,3,4],
  "parent_child": {
    "name": "parent"
  }
}
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因为我们在前面创建mapping的时候已经设置了relations，在设置relations的时候指定了父文档的名称为parent，所以我们这一条插入的是父文档。

3. 插入一条子文档

PUT test01/_doc/02?routing=01
{
  "phone_tag": [2,5],
  "parent_child": {
    "name": "child",
    "parent": "01"
  }
}
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解释：
文档id我们指定的为02，首先可以判断父文档和子文档是独立的文档，其次routing 是路由的意思，咱们这里指的是路由到父文档的id是01，这个id和下面的parent是一致的

4. 可解决的问题

1.需要将两条文档关联起来
2.查询的时候能查询到两条文档
3.单独更新a文档，或者b文档，不影响改变另一个文档的记录。

作者应用场景：同一个客户，要存储手机银行标签和电话银行标签，但是手机银行标签和电话银行标签都需要各自能独立维护