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 父子文档排序

在 Elasticsearch 中，父子文档排序可以通过使用 `has_child` 或 `has_parent` 查询以及 `nested` 数据类型来实现。

如果你使用 `has_child` 或 `has_parent` 查询，你可以在查询语句中添加一个 `sort` 子句来对父/子文档进行排序。例如，以下查询将按照 `child_field` 字段对子文档进行降序排序：

{
  "query": {
    "has_child": {
      "type": "child_type",
      "query": {
        "match_all": {}
      }
    }
  },
  "sort": [
    {
      "child_field": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

如果你使用 `nested` 数据类型，你可以在 `nested` 查询中添加一个 `sort` 子句来对嵌套文档进行排序。例如，以下查询将按照 `nested_field` 字段对嵌套文档进行升序排序：

{
  "query": {
    "nested": {
      "path": "nested_path",
      "query": {
        "match_all": {}
      }
    }
  },
  "sort": [
    {
      "nested_path.nested_field": {
        "order": "asc"
      }
    }
  ]
}

注意，父子文档排序可能会导致查询性能下降，因为 Elasticsearch 需要在不同的索引和分片之间进行通信。因此，如果你需要对大量数据进行排序，请考虑使用其他技术或限制排序结果的数量。

es 父子文档 父子排序

Elasticsearch中的父子文档是一种数据建模方式，其中存在一对有父子关系的文档。在这种情况下，父文档和子文档具有不同的字段，并且它们可以分别进行索引和查询。例如，一个父文档可以表示一个博客文章，而子文档可以表示文章中的评论。

当使用父子文档时，可以使用父子排序来指定如何对父文档和子文档进行排序。例如，如果要按照博客文章的发布日期对父文档进行排序，并按照评论的点赞数对子文档进行排序，则可以使用以下代码：

GET /my_index/_search
{
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "sort": [
        {
            "publish_date": {
                "order": "desc",
                "mode": "max",
                "nested_filter": {
                    "match": {
                        "_index": {
                            "query": "comments",
                            "type": "comment"
                        }
                    }
                }
            }
        },
        {
            "comments.likes": {
                "order": "desc",
                "nested_filter": {
                    "match": {
                        "_index": {
                            "query": "comments",
                            "type": "comment"
                        }
                    }
                }
            }
        }
    ]
}

在上面的代码中，我们首先按照父文档的发布日期进行排序，然后按照子文档的点赞数进行排序。在每个排序字段中，我们使用嵌套过滤器来确保仅对子文档进行排序。