es 父子查询 父子排序

父子查询和父子排序是 Elasticsearch 中用于处理具有父子关系的文档的功能。

父子查询是指在 Elasticsearch 中查询一个文档的子文档或者查询一个文档的父文档。这通常用于处理具有层次结构的文档，比如一篇文章中的段落或者一个订单及其订单项。

父子排序是指在 Elasticsearch 中对具有父子关系的文档进行排序。例如，当查询一个包含文章和段落的文档时，可以对文章按照发布时间进行排序，同时对于每篇文章中的段落，也可以按照它们在文章中的顺序进行排序。

在 Elasticsearch 中，实现父子查询和父子排序需要使用特定的数据模型和查询语法。具体实现方法可以参考 Elasticsearch 官方文档中的相关章节。

相关问题

es 父子查询 排序

在 Elasticsearch 中，父子查询可以通过 `has_child` 或 `has_parent` 查询实现。而查询结果的排序可以通过在查询语句中添加 `sort` 参数实现。

例如，假设我们有一个包含订单和订单详情的父子数据结构，我们想按照订单详情中的价格从低到高排序，可以使用以下查询：

GET /orders/_search
{
  "query": {
    "has_child": {
      "type": "order_detail",
      "score_mode": "none",
      "query": {
        "match_all": {}
      }
    }
  },
  "sort": [
    {
      "order_detail.price": {
        "order": "asc"
      }
    }
  ]
}

这个查询中，我们使用了 `has_child` 查询来匹配所有的订单详情，然后使用 `sort` 参数对 `order_detail.price` 进行升序排序。注意，我们需要设置 `score_mode` 为 `"none"`，否则 Elasticsearch 会默认将子文档的评分计入整个查询的评分，从而影响排序结果。

类似地，如果我们想按照订单的创建时间从新到旧排序，可以使用以下查询：

GET /orders/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "created_at": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

这个查询中，我们直接使用了 `match_all` 查询来匹配所有的订单，然后使用 `sort` 参数对 `created_at` 进行降序排序。由于我们没有使用父子查询，所以不需要设置 `score_mode`。

es 父子查询 排序 java

在 Elasticsearch 中，可以使用父子关系来表示具有层次结构的文档，例如文章和评论。您可以使用 Elasticsearch 的 Java 客户端来执行父子查询和排序。下面是一个例子：

首先，您需要设置父子关系：

PUT /my-index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "article_title": {
        "type": "text"
      },
      "comment_text": {
        "type": "text"
      },
      "comment_parent": { 
        "type": "join",
        "relations": {
          "article": "comment" 
        }
      }
    }
  }
}

在这个例子中，`comment_parent`字段是一个 `join` 字段，它的关系类型是 `article` 和 `comment`。这表示 `comment` 文档是 `article` 文档的子文档。

接下来，您可以使用父子查询来查询文章和它的子评论：

SearchResponse response = client.prepareSearch("my-index")
        .setQuery(QueryBuilders.hasParentQuery("article", QueryBuilders.matchQuery("article_title", "elasticsearch")))
        .addSort(SortBuilders.fieldSort("comment_text"))
        .get();

这个查询将返回所有 `article_title` 包含 `elasticsearch` 的父文档，并按照其子评论的 `comment_text` 字段进行排序。

希望这可以帮助您开始使用 Elasticsearch 的父子查询和排序。