elasticsearch 父子文档能同时生成嘛

在 Elasticsearch 中，父子文档是通过特定字段值的关联而不是同时生成的。父子关系是在建立索引时定义的，并且要求在索引文档之前先创建父文档。

要创建父子文档，你需要执行以下步骤：

1. 创建父文档：首先，你需要创建父文档并将其索引到 Elasticsearch 中。你可以使用索引API来创建父文档，并为其指定一个唯一的标识符。

2. 创建子文档：接下来，你可以创建子文档并将其与父文档关联。在创建子文档时，你需要指定一个字段来表示父文档的标识符。这个字段的值必须与父文档的标识符匹配。

3. 索引父子文档：一旦你创建了父文档和子文档，并建立了关联，你可以将它们分别索引到 Elasticsearch 中。确保在索引子文档时，指定正确的父文档标识符。

需要注意的是，一旦创建了父子关系，就无法更改或修改已经索引的文档的父子关系。如果你想修改父子关系，需要重新索引相关的文档。

总结来说，父子文档是通过先创建父文档，再创建子文档，并确保正确关联它们来实现的。这样，你可以在 Elasticsearch 中建立和查询父子关系。

相关问题

elasticsearch的注解

### Elasticsearch 注解的使用方法

在Spring Data Elasticsearch中，提供了多种注解用于实体类映射到Elasticsearch索引。这些注解简化了开发人员的工作量并提高了代码可读性和维护性。

#### @Document
此注解应用于实体类上，指定该类对应哪个Elasticsearch索引以及设置其他元数据属性。例如：

@Document(indexName = "product", shards = 1, replicas = 0)
public class Product {
    ...
}

这里定义了一个名为`product`的索引，并设置了分片数(shards)为1，副本(replicas)数量为0[^1]。

#### @Id
用来标记唯一标识符字段，在大多数情况下会自动处理ID生成逻辑。通常与数据库中的主键概念相对应:

@Id
private String id;

#### @Field
用于描述具体字段如何存储于Elasticsearch内，可以自定义类型、分析器等参数。比如：

@Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")
private String title;

@Field(type = FieldType.Date)
private Date publishDate;

这段代码表示`title`是一个全文本类型的字段，并指定了中文分词器；而`publishDate`则被声明成日期型的数据。

#### @MultiField 和 @InnerField
当一个字段需要以不同的方式索引时（如同时支持精确匹配和模糊查询），就可以采用多字段的方式实现。示例如下：

@MultiField(
        mainField = @Field(type = FieldType.Keyword),
        otherFields = {
                @InnerField(suffix = "text", type = FieldType.Text,
                        analyzer = "standard"),
                @InnerField(suffix = "lowercase", type = FieldType.Keyword,
                        normalizer = "lowercase")
        }
)
private String name;

上述配置使得`name`既可以用作关键词检索又能够作为文本进行全文搜索。

#### @Nested 和 @Join
对于复杂结构的对象关系建模非常有用。前者适用于嵌套对象场景，后者则是为了表达父子文档之间的关联关系。

// Nested example
@Nested
private List<Address> addresses;

// Join example
@Join(relations = {@ParentChildRelation(parent = "blogpost", child = "comment")})
private JoinField joinField;

以上就是一些常见的Elasticsearch注解及其基本用法介绍。实际项目里可能还会涉及到更多高级特性的应用，建议深入阅读官方文档获取更多信息。