Elasticsearch的join_field是什么

Elasticsearch的join_field是一种特殊的字段类型，用于支持父子文档的关系。它允许您将文档组织成父文档和子文档的层次结构，并在查询时以这种层次结构的方式进行聚合和过滤。join_field需要在索引映射中定义，它指定要作为父文档标识符的字段名。在每个子文档中，该字段必须包含对应父文档的标识符的值。join_field是Elasticsearch 6.0版本中引入的功能。

相关问题

elasticsearch join 父子同搜

在Elasticsearch中，可以使用`join`数据类型来建立父子关系，并且在查询时进行父子联合搜索。以下是一个示例查询：

GET your_index/_search
{
  "query": {
    "has_child": {
      "type": "child",
      "query": {
        "match": {
          "field_name": "search_term"
        }
      },
      "inner_hits": {}
    }
  }
}

在这个查询中，我们使用`has_child`查询来搜索子文档类型为"child"的文档。通过在`query`中指定子文档的查询条件（例如通过匹配某个字段的值），我们可以在父文档中找到相关的父子关联。

`inner_hits`参数用于返回与子文档匹配的部分结果。这样可以同时获取父文档和匹配的子文档。

请注意，为了能够使用`join`数据类型进行父子联合搜索，你需要在索引映射中正确定义父子关系。确保在使用之前详细阅读Elasticsearch官方文档以了解更多关于`join`数据类型和父子关系查询的信息。

elasticsearch 实现 GROUP_CONCAT()

Elasticsearch中没有GROUP_CONCAT函数，但是可以通过terms聚合和script脚本来实现类似的功能。具体步骤如下：

1.使用terms聚合将数据按照指定字段分组。

2.在聚合中使用script脚本来实现对分组内数据的拼接。

下面是一个示例代码：

POST /index/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_school": {
      "terms": {
        "field": "school.keyword",
        "size": 10
      },
      "aggs": {
        "concat_names": {
          "scripted_metric": {
            "init_script": "state.names = []",
            "map_script": "state.names.add(doc['name.keyword'].value)",
            "combine_script": "return String.join(',', state.names)",
            "reduce_script": "def names = []; for (s in states) { names.addAll(s.names) }; return String.join(',', names)"
          }
        }
      }
    }
  }
}

上述代码中，我们首先使用terms聚合将数据按照school字段分组，然后在聚合中使用scripted_metric脚本来实现对分组内name字段的拼接。具体来说，我们在init_script中初始化一个空数组state.names，然后在map_script中将每个文档的name.keyword字段值添加到数组中，最后在combine_script中将数组中的值用逗号连接起来。reduce_script用于将多个分片的结果合并起来。