一、区别：

1、默认情况下ES会把JSON对象直接映射为object类型，只有手动设置才会映射为nested类型

2、object类型可以直接使用普通的逗号（.）查询，比如"term": {"inspector.id": {"value": "1222"}}

3、nested类型的查询需要使用nested查询："nested": {"path": "inspector","query": {"exists": {"field": "inspector.id"}}}

4、两种查询方式不兼容，如果大家想做改动的话，需要对java程序进行修改，风险比较大。

5、注意object类型的数组，查询的时候，结果可能是你不想要的值

二、ES对object类型进行索引的过程：

1、原始文档内容：

{
    "tweet":            "Elasticsearch is very flexible",
    "user": {
        "id":           "@johnsmith",
        "gender":       "male",
        "age":          26,
        "name": {
            "full":     "John Smith",
            "first":    "John",
            "last":     "Smith"
        }
    }
}

2、映射为object类型

Elasticsearch 会动态监测新的对象域并映射它们为 object类型，在 properties 属性下列出内部域：

{
  "gb": {
    "tweet": { 
      "properties": {
        "tweet":            { "type": "string" },
        "user": { 
          "type":             "object",
          "properties": {
            "id":           { "type": "string" },
            "gender":       { "type": "string" },
            "age":          { "type": "long"   },
            "name":   { 
              "type":         "object",
              "properties": {
                "full":     { "type": "string" },
                "first":    { "type": "string" },
                "last":     { "type": "string" }
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

从上面的映射我们可以看到user 和 name 字段都被映射为"type":"object"

3、object的索引：

Lucene 不理解内部对象。 Lucene 文档是由一组键值对列表组成的。为了能让 Elasticsearch 有效地索引对象，对其进行了扁平化处理，它把我们的文档转化成这样：

{
    "tweet":            [elasticsearch, flexible, very],
    "user.id":          [@johnsmith],
    "user.gender":      [male],
    "user.age":         [26],
    "user.name.full":   [john, smith],
    "user.name.first":  [john],
    "user.name.last":   [smith]
}

4、object类型的查询：

使用全路径进行查询 （例如， user.name.first ）

5、object数组的索引：

 假设我们有个 followers 数组：

{
    "followers": [
        { "age": 35, "name": "Mary White"},
        { "age": 26, "name": "Alex Jones"},
        { "age": 19, "name": "Lisa Smith"}
    ]
}

这个文档会像我们之前描述的那样被扁平化处理，结果如下所示：

{
    "followers.age":    [19, 26, 35],
    "followers.name":   [alex, jones, lisa, smith, mary, white]
}

{age: 35} 和 {name: Mary White} 之间的相关性已经丢失了，因为每个多值域只是一包无序的值，而不是有序数组。于是我们不能得到一个准确的答案：“是否有一个26岁 名字叫 Alex Jones 的追随者？” 嵌套对象 就是来解决这个问题的。

三、ES对nested类型进行索引的过程：

1、原始文档内容：

PUT /my_index/blogpost/1
{
  "title": "Nest eggs",
  "body":  "Making your money work...",
  "tags":  [ "cash", "shares" ],
  "comments": [ 
    {
      "name":    "John Smith",
      "comment": "Great article",
      "age":     28,
      "stars":   4,
      "date":    "2014-09-01"
    },
    {
      "name":    "Alice White",
      "comment": "More like this please",
      "age":     31,
      "stars":   5,
      "date":    "2014-10-22"
    }
  ]
}

2、映射为nested类型并索引：

将 comments 字段类型设置为 nested 而不是 object 后,每一个嵌套对象都会被索引为一个 隐藏的独立文档 ,举例如下:

{ 
  "comments.name":    [ john, smith ],
  "comments.comment": [ article, great ],
  "comments.age":     [ 28 ],
  "comments.stars":   [ 4 ],
  "comments.date":    [ 2014-09-01 ]
}
{ 
  "comments.name":    [ alice, white ],
  "comments.comment": [ like, more, please, this ],
  "comments.age":     [ 31 ],
  "comments.stars":   [ 5 ],
  "comments.date":    [ 2014-10-22 ]
}
{ 
  "title":            [ eggs, nest ],
  "body":             [ making, money, work, your ],
  "tags":             [ cash, shares ]
}

在独立索引每一个嵌套对象后,对象中每个字段的相关性得以保留。我们查询时,也仅仅返回那些真正符合条件的文档。

3、注意事项

3.1、由于嵌套文档直接存储在文档内部,查询时嵌套文档和根文档联合成本很低,速度和单独存储几乎一样。

3.2、嵌套文档是隐藏存储的,我们不能直接获取。如果要增删改一个嵌套对象,我们必须把整个文档重新索引才可以。

3.3、查询的时候返回的是整个文档,而不是嵌套文档本身

4、nested类型的查询：

由于嵌套对象 被索引在独立隐藏的文档中，我们无法直接查询它们。 相应地，我们必须使用 nested 查询 去获取它们：

GET /my_index/blogpost/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "title": "eggs" 
          }
        },
        {
          "nested": {
            "path": "comments", 
            "query": {
              "bool": {
                "must": [ 
                  {
                    "match": {
                      "comments.name": "john"
                    }
                  },
                  {
                    "match": {
                      "comments.age": 28
                    }
                  }
                ]
              }
            }
          }
        }
      ]
}}}