怎么探索Elasticsearch中的父子文档

前言

Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，具有快速、可扩展和高效存储、检索和分析大规模数据的能力。父子文档是Elasticsearch中的一种数据模型，可以用来建模具有层次结构的数据。父子文档允许我们在一个文档中定义另一个文档作为其子文档，通过父子关系，我们可以进行更强大的查询和聚合操作。

父子文档的设计和创建

在Elasticsearch中，父子文档是通过指定父文档的ID来创建的。下面是一个创建父子文档的示例：

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "parent_doc": {},
    "child_doc": {
      "_parent": {
        "type": "parent_doc"
      }
    }
  }
}

上面的示例中，我们创建了一个名为my_index的索引，并定义了两个类型：parent_doc和child_doc。然后通过在child_doc类型中指定_parent字段来定义父子关系。

使用父子文档进行查询

一旦我们创建了父子文档，就可以使用父子关系进行查询和聚合。下面是一些常见的查询示例：

# 查询父文档的所有子文档
GET my_index/parent_doc/{parent_id}/_search

# 查询指定父文档下的所有子文档
GET my_index/child_doc/_search
{
  "query": {
    "parent_id": {
      "type": "child_doc",
      "id": "{parent_id}"
    }
  }
}

在上面的示例中，我们可以通过指定父文档的ID来查询该父文档下的所有子文档。我们也可以直接查询某个特定类型的子文档，然后通过指定父文档的ID来限定结果。

总结

父子文档是Elasticsearch中一种强大的数据建模方式，可以用来处理具有层次结构的数据。通过定义父子关系，我们可以进行更灵活和高效的查询和聚合操作。在设计和创建父子文档时，我们需要定义父子关系，并在查询时使用相关的API来指定父文档。这样可以让我们更好地利用Elasticsearch的搜索和分析功能，处理具有复杂结构的数据。