nested elasticsearch
时间: 2023-09-04 21:07:08 浏览: 55
Elasticsearch中的nested是一种数据类型,它允许在一个文档中嵌套另一个文档。这种嵌套结构可以用于处理复杂的数据结构,例如嵌套的数组或对象。使用nested类型可以方便地进行嵌套文档的查询和聚合操作。但是,由于nested类型需要额外的存储和计算资源,因此在使用时需要谨慎考虑性能问题。
相关问题
elasticsearch Nested 性能
Elasticsearch的Nested类型是一种特殊的文档类型,它可以让用户在一个文档中嵌套多个子文档。在使用Nested类型时,Elasticsearch会将嵌套的子文档存储在一个独立的倒排索引中,这样可以保证每个子文档都有自己的评分和排名。
在性能方面,使用Nested类型的查询会比使用普通的嵌套对象查询要快一些。这是因为Nested类型可以在独立的倒排索引中查询子文档,而不需要查询整个文档。此外,Nested类型还支持更高效的数据缓存和查询缓存,这也可以提高查询性能。
然而,使用Nested类型也有一些不足之处。首先,Nested类型需要占用更多的磁盘空间,因为每个子文档都需要存储在独立的倒排索引中。此外,如果Nested类型的嵌套层数过深,查询性能可能会受到一定的影响。
总的来说,Nested类型在一些特定的场景下可以提高查询性能,但在使用时需要考虑其对存储空间的占用和查询性能的影响。
elasticsearch nested
### 回答1:
Elasticsearch中的nested是一种数据类型,它允许在一个文档中嵌套另一个文档。这种嵌套结构可以用于处理复杂的数据结构,例如嵌套的数组或对象。使用nested类型可以方便地进行嵌套文档的查询和聚合操作。但是,由于nested类型需要额外的存储和计算资源,因此在使用时需要谨慎考虑性能问题。
### 回答2:
elasticsearch中的嵌套(nested)可以用于存储和查询具有多层级数据结构的文档。举一个例子,假设我们要存储一个具有以下结构的文档:
```json
{
"title": "book",
"authors": [
{
"name": "John Smith",
"age": 25
},
{
"name": "Jane Doe",
"age": 30
}
]
}
```
在没有嵌套(nested)的情况下,我们可以使用对象(object)和嵌套数组(nested array)来实现此结构,但这样做可能会导致查询结果不准确,因为嵌套数组(nested array)会将子文档的属性(apparatus)拆分为单独的文档进行索引。
使用嵌套对象(nested object)可以避免这种情况。它是一个将所有子文档作为单独索引文档的新文档,同时它也是独立于父文档的索引文档,并且其父文档中的任何查询都不会影响其子文档。
以下是如何在elasticsearch中创建嵌套字段的示例映射(mapping):
```json
PUT /books
{
"mappings": {
"properties": {
"title": {
"type": "text"
},
"authors": {
"type": "nested",
"properties": {
"name": {
"type": "text"
},
"age": {
"type": "integer"
}
}
}
}
}
}
```
在查询中,我们可以使用嵌套查询(nested query)来查询特定子文档属性:
```json
GET /books/_search
{
"query": {
"nested": {
"path": "authors",
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"authors.name": "John Smith"
}
},
{
"range": {
"authors.age": {
"gte": 25,
"lte": 30
}
}
}
]
}
},
"inner_hits": {}
}
}
}
```
此查询将返回包含名称为"John Smith"和年龄在25到30之间的作者的所有书籍,并且它们的作者子文档可以使用内部内部(hit)查询通过“inner_hits”返回。
### 回答3:
Elasticsearch nested是Elasticsearch中的一种数据类型,用于处理嵌套对象的索引和查询。这种数据类型允许将一个对象嵌套在另一个对象中,形成一个更复杂的数据结构。在以往的Elasticsearch版本中,如果我们需要处理这样的嵌套数据结构,通常会使用parent/child的数据结构来处理。但是在大数据集的情况下,使用parent/child会导致性能问题,因为每次查询都需要合并来自多个分片的结果集。
相比于parent/child的数据结构,Elasticsearch nested允许我们将所有的相关数据存储在同一个文档中,并利用Elasticsearch的分布式查询引擎同时查询所有的文档。这就大大提高了查询性能。同时,nested支持多级嵌套对象的索引和查询,可以轻松地处理非常复杂的数据结构。
在创建映射时,需要将嵌套对象定义为nested类型,如下所示:
```
PUT /nested_index
{
"mappings": {
"properties": {
"name": {"type": "text"},
"age": {"type": "integer"},
"books": {"type": "nested",
"properties": {
"title": {"type": "text"},
"author": {"type": "text"}
}
}
}
}
}
```
在上述映射中,我们定义了一个nested类型的books属性,其中包含title和author两个嵌套属性。这样,我们就可以将books属性作为一个完整的对象存储在Elasticsearch中,并能够进行复杂的查询操作。例如,我们可以查询所有书中作者为"John"的书:
```
POST /nested_index/_search
{
"query": {
"nested": {
"path": "books",
"query": {
"match": {
"books.author": "John"
}
}
}
}
}
```
通过将nested属性定义为nested类型,我们能够轻松处理复杂数据结构,并提高查询性能。但需要注意的是,嵌套对象需要占用更多的存储空间,因此需要合理使用。同时,在进行复杂的查询操作时,需要对查询进行优化,以避免影响性能。