search（16）- elastic4s-内嵌文件：nested and join
从SQL领域来的用户，对于ES的文件关系维护方式会感到很不习惯。毕竟，ES是分布式数据库只能高效处理独个扁平类型文件，无法支持关系式数据库那样的文件拼接。但是，任何数据库应用都无法避免树型文件关系，因为这是业务模式需要的表现形式。在ES里，无论nested或join类型的数据，父-子关系的数据文件实际上是放在同一个索引index里的。在ES里已经没有数据表（doc_type）的概念。但从操作层面上ES提供了relation类型来支持父-子数据关系操作。所以，nested数据类型一般用来表达比较固定的嵌入数据。因为每次更新都需要重新对文件进行一次索引。join类型的数据则可以对数据关系的两头分别独立进行更新，方便很多。
下面我们现示范一下nested数据类型的使用。在mapping里可以申明nested数据类型来代表嵌入文件，如下：
val fruitMapping = client.execute(
putMapping("fruits").fields(
KeywordField("code"),
SearchAsYouTypeField("name")
.fields(KeywordField("keyword")),
floatField("price"),
NestedField("location").fields(
KeywordField("shopid"),
textField("shopname"),
longField("qty"))
)
).await
这段代码产生了下面的mapping:
{
"fruits" : {
"mappings" : {
"properties" : {
"code" : {
"type" : "keyword"
},
"location" : {
"type" : "nested",
"properties" : {
"qty" : {
"type" : "long"
},
"shopid" : {
"type" : "keyword"
},
"shopname" : {
"type" : "text"
}
}
},
"name" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword"
}
}
},
"price" : {
"type" : "float"
}
}
}
}
}
location是个nested类型字段，内嵌文件格式含shopid,shopname,qty各字段。下面的例子里向fruits索引添加了几个包含了location的文件：
val f1 = indexInto("fruits").id("f001")
.fields(
"code" -> "f001",
"name" -> "东莞荔枝",
"price" -> 11.5,
"location" -> List(Map(
"shopid" -> "s001",
"shopname" -> "中心店",
"qty" -> 500.0
),
Map(
"shopid" -> "s002",
"shopname" -> "东门店",
"qty" -> 0.0
)
)
)
val f2 = indexInto("fruits").id("f002")
.fields(
"code" -> "f002",
"name" -> "陕西富士苹果",
"price" -> 11.5,
"location" -> List(Map(
"shopid" -> "s001",
"shopname" -> "中心店",
"qty" -> 300.0
),
Map(
"shopid" -> "s003",
"shopname" -> "龙岗店",
"qty" -> 200.0
)
)
)
val f3 = indexInto("fruits").id("f003")
.fields(
"code" -> "f003",
"name" -> "进口菲律宾香蕉",
"price" -> 5.3,
"location" -> List(Map(
"shopid" -> "s001",
"shopname" -> "中心店",
"qty" -> 300.0
),
Map(
"shopid" -> "s003",
"shopname" -> "龙岗店",
"qty" -> 200.0
),
Map(
"shopid" -> "s002",
"shopname" -> "东门店",
"qty" -> 200.0
)
)
)
val newIndex = for {
_ <- client.execute(f1)
_ <- client.execute(f2)
_ <- client.execute(f3)
} yield ("成功增添三条记录")
newIndex.onComplete {
case Success(trb) => println(s"${trb}")
case Failure(err) => println(s"error: ${err.getMessage}")
}
用elastic4s可以比较方便的进行nested类型数据更新。下面是个更新nested文件的例子：
val f002 = client.execute(get("fruits","f002").fetchSourceInclude("location")).await
val locs: List[Map[String,Any]] = f002.result.source("location").asInstanceOf[List[Map[String,Any]]]
val newloc = Map("shopid" -> "s004","shopname" -> "宝安店", "qty" -> )
val newlocs = locs.foldLeft(List[Map[String,Any]]()) { (b, m) =>
if (m("shopid") != newloc("shopid"))
m :: b
else b
}
val newdoc = updateById("fruits","f002")
.doc(
Map(
"location" -> (newloc :: newlocs)
)
)
在上面这个例子里：需要把一条新的嵌入文件s004更新到f002文件里。我们先把f002里原来的location取出，去掉s004节点，然后将新节点加入location清单，再更新update f002文件。
刚才提到过：join类型实际上还是在同一个索引里实现的。比如我希望记录每个fruit的进货历史，也就是说现在fruit下需要增加一个子文件purchase_history。这个purchase_history也是在同一个mapping里定义的：
val fruitMapping = client.execute(
putMapping("fruits").fields(
KeywordField("code"),
SearchAsYouTypeField("name")
.fields(KeywordField("keyword")),
floatField("price"),
NestedField("location").fields(
KeywordField("shopid"),
textField("shopname"),
longField("qty")),
//purchase_history
keywordField("supplier_code"),
textField("supplier_name"),
dateField("purchase_date")
.ignoreMalformed(true)
.format("strict_date_optional_time||epoch_millis"),
joinField("purchase_history")
.relation("fruit","purchase")
)
).await
下面是关于上层父文件的索引indexing操作的例子：
val f1 = indexInto("fruits").id("f001").routing("f001")
.fields(
"code" -> "f001",
"name" -> "东莞荔枝",
"price" -> 11.5,
"location" -> List(Map(
"shopid" -> "s001",
"shopname" -> "中心店",
"qty" -> 500.0
),
Map(
"shopid" -> "s002",
"shopname" -> "东门店",
"qty" -> 0.0
)
),
"purchase_history" -> "fruit"
)
val f2 = indexInto("fruits").id("f002").routing("f002")
.fields(
"code" -> "f002",
"name" -> "陕西富士苹果",
"price" -> 11.5,
"location" -> List(Map(
"shopid" -> "s001",
"shopname" -> "中心店",
"qty" -> 300.0
),
Map(
"shopid" -> "s003",
"shopname" -> "龙岗店",
"qty" -> 200.0
)
),
"purchase_history" -> "fruit"
)
val f3 = indexInto("fruits").id("f003").routing("f003")
.fields(
"code" -> "f003",
"name" -> "进口菲律宾香蕉",
"price" -> 5.3,
"location" -> List(Map(
"shopid" -> "s001",
"shopname" -> "中心店",
"qty" -> 300.0
),
Map(
"shopid" -> "s003",
"shopname" -> "龙岗店",
"qty" -> 200.0
),
Map(
"shopid" -> "s002",
"shopname" -> "东门店",
"qty" -> 200.0
)
),
"purchase_history" -> "fruit"
)
val newIndex = for {
_ <- client.execute(f1)
_ <- client.execute(f2)
_ <- client.execute(f3)
} yield ("成功增添三条记录")
elastic4s子文件的索引操作示范如下：
val h1 = indexInto("fruits").id("h001").routing("f003")
.fields(
"supplier_code" -> "v001",
"supplier_name" -> "百果园",
"purchase_date" -> "2020-02-09",
"purchase_history" -> Child("purchase", "f003"))
val h2 = indexInto("fruits").id("h002").routing("f002")
.fields(
"supplier_code" -> "v001",
"supplier_name" -> "百果园",
"purchase_date" -> "2019-10-11",
"purchase_history" -> Child("purchase", "f002"))
val h3 = indexInto("fruits").id("h003").routing("f002")
.fields(
"supplier_code" -> "v002",
"supplier_name" -> "华南城花果批发市场",
"purchase_date" -> "2020-01-23",
"purchase_history" -> Child("purchase", "f002"))
val childIndex = for {
_ <- client.execute(h1)
_ <- client.execute(h2)
_ <- client.execute(h3)
} yield ("成功增添三条子记录")
好了，现在这个fruits索引里已经包含了nested,join两种嵌入文件数据。下面我们就试试各种的读取方式。首先nested类型数据可以通过nestedQuery读取：
val qNested = search("fruits").query(
nestedQuery("location").query(
matchQuery("location.shopname","中心")
)
)
println(s"${qNested.show}")
val nestedResult = client.execute(qNested).await
if(nestedResult.isSuccess)
nestedResult.result.hits.hits.foreach(m => println(s"${m.sourceAsMap}"))
else println(s"Error: ${nestedResult.error.causedBy.getOrElse("unknown")}")
...
POST:/fruits/_search?
StringEntity({"query":{"nested":{"path":"location","query":{"match":{"location.shopname":{"query":"中心"}}}}}},Some(application/json))
HashMap(name -> 东莞荔枝, location -> List(Map(shopid -> s001, shopname -> 中心店, qty -> 500.0), Map(shopid -> s002, shopname -> 东门店, qty -> 0.0)), price -> 11.5, purchase_history -> fruit, code -> f001)
HashMap(name -> 进口菲律宾香蕉, location -> List(Map(shopid -> s001, shopname -> 中心店, qty -> 300.0), Map(shopid -> s003, shopname -> 龙岗店, qty -> 200.0), Map(shopid -> s002, shopname -> 东门店, qty -> 200.0)), price -> 5.3, purchase_history -> fruit, code -> f003)
HashMap(name -> 陕西富士苹果, location -> List(Map(shopname -> 宝安店, qty -> , shopid -> s004), Map(shopname -> 龙岗店, qty -> 200.0, shopid -> s003), Map(shopname -> 中心店, qty -> 300.0, shopid -> s001)), price -> 11.5, purchase_history -> fruit, code -> f002)
join类型子文件可以通过子文件的ParentID Query读取：
val qPid = search("fruits").query(
ParentIdQuery("purchase","f002")
)
println(s"${qPid.show}")
val pidResult = client.execute(qPid).await
if(pidResult.isSuccess)
pidResult.result.hits.hits.foreach(m => println(s"${m.sourceAsMap}"))
else println(s"Error: ${pidResult.error.causedBy.getOrElse("unknown")}")
...
POST:/fruits/_search?
StringEntity({"query":{"parent_id":{"type":"purchase","id":"f002"}}},Some(application/json))
Map(supplier_code -> v001, supplier_name -> 百果园, purchase_date -> --, purchase_history -> Map(name -> purchase, parent -> f002))
Map(supplier_code -> v002, supplier_name -> 华南城花果批发市场, purchase_date -> --, purchase_history -> Map(name -> purchase, parent -> f002))
join类型父辈文件可以通过搜索其子文件hasChild获取：
val qHaschild = search("fruits").query(
hasChildQuery("purchase",
matchQuery("supplier_name","百果")
)
)
println(s"${qHaschild.show}")
val haschildResult = client.execute(qHaschild).await
if(haschildResult.isSuccess)
haschildResult.result.hits.hits.foreach(m => println(s"${m.sourceAsMap}"))
else println(s"Error: ${haschildResult.error.causedBy.getOrElse("unknown")}")
...
POST:/fruits/_search?
StringEntity({"query":{"has_child":{"type":"purchase","score_mode":"none","query":{"match":{"supplier_name":{"query":"百果"}}}}}},Some(application/json))
HashMap(name -> 进口菲律宾香蕉, location -> List(Map(shopid -> s001, shopname -> 中心店, qty -> 300.0), Map(shopid -> s003, shopname -> 龙岗店, qty -> 200.0), Map(shopid -> s002, shopname -> 东门店, qty -> 200.0)), price -> 5.3, purchase_history -> fruit, code -> f003)
HashMap(name -> 陕西富士苹果, location -> List(Map(shopname -> 宝安店, qty -> , shopid -> s004), Map(shopname -> 龙岗店, qty -> 200.0, shopid -> s003), Map(shopname -> 中心店, qty -> 300.0, shopid -> s001)), price -> 11.5, purchase_history -> fruit, code -> f002)
join类型子文件也可以搜索其父辈文件获取：
val qHasparent= search("fruits").query(
hasParentQuery("fruit",
nestedQuery("location").query(
matchQuery("location.shopname","中心")
),false
)
)
println(s"${qHasparent.show}")
val hasparentResult = client.execute(qHasparent).await
if(hasparentResult.isSuccess)
hasparentResult.result.hits.hits.foreach(m => println(s"${m.sourceAsMap}"))
else println(s"Error: ${hasparentResult.error.causedBy.getOrElse("unknown")}")
...
OST:/fruits/_search?
StringEntity({"query":{"has_parent":{"parent_type":"fruit","query":{"nested":{"path":"location","query":{"match":{"location.shopname":{"query":"中心"}}}}}}}},Some(application/json))
Map(supplier_code -> v001, supplier_name -> 百果园, purchase_date -> --, purchase_history -> Map(name -> purchase, parent -> f003))
Map(supplier_code -> v001, supplier_name -> 百果园, purchase_date -> --, purchase_history -> Map(name -> purchase, parent -> f002))
Map(supplier_code -> v002, supplier_name -> 华南城花果批发市场, purchase_date -> --, purchase_history -> Map(name -> purchase, parent -> f002))
上面这个例子稍微复杂一点：我们想得出所有子文件，它们的父辈文件里嵌入nested文件包含location.shopname match "中心"。
这些例子主要展示了如何通过父子关系的一方取获取另一方的数据，如：通过子文件搜索获取对应的父文件或通过父文件获取对应的子文件。也就是说搜索目标和获取目标：父子、子父，不是同一种文件。我们可以通过inner_hits来同时获取符合搜索条件的文件。如nestedQuery.inner()：
val qNested = search("fruits").query(
nestedQuery("location").query(
matchQuery("location.shopname","中心")
).inner(InnerHit("locations"))
)
println(s"${qNested.show}")
val nestedResult = client.execute(qNested).await
if(nestedResult.isSuccess) {
nestedResult.result.hits.hits.foreach{ m =>
println(s"${m.sourceAsMap}")
m.innerHits.foreach { i =>
val n = i._1
i._2.hits.foreach(h => println(s"$n, ${h.source}"))
}
}
} else println(s"Error: ${nestedResult.error.causedBy.getOrElse("unknown")}")
...
POST:/fruits/_search?
StringEntity({"query":{"nested":{"path":"location","query":{"match":{"location.shopname":{"query":"中心"}}},"inner_hits":{"name":"locations"}}}},Some(application/json))
HashMap(name -> 东莞荔枝, location -> List(Map(shopid -> s001, shopname -> 中心店, qty -> 500.0), Map(shopid -> s002, shopname -> 东门店, qty -> 0.0)), price -> 11.5, purchase_history -> fruit, code -> f001)
locations, Map(shopid -> s001, shopname -> 中心店, qty -> 500.0)
HashMap(name -> 进口菲律宾香蕉, location -> List(Map(shopid -> s001, shopname -> 中心店, qty -> 300.0), Map(shopid -> s003, shopname -> 龙岗店, qty -> 200.0), Map(shopid -> s002, shopname -> 东门店, qty -> 200.0)), price -> 5.3, purchase_history -> fruit, code -> f003)
locations, Map(shopid -> s001, shopname -> 中心店, qty -> 300.0)
HashMap(name -> 陕西富士苹果, location -> List(Map(shopname -> 宝安店, qty -> , shopid -> s004), Map(shopname -> 龙岗店, qty -> 200.0, shopid -> s003), Map(shopname -> 中心店, qty -> 300.0, shopid -> s001)), price -> 11.5, purchase_history -> fruit, code -> f002)
locations, Map(shopname -> 中心店, qty -> 300.0, shopid -> s001)
hasChildQuery.innerHit()：
val qHaschild = search("fruits").query(
hasChildQuery("purchase",
matchQuery("supplier_name","百果")
).innerHit("purchases")
)
println(s"${qHaschild.show}")
val haschildResult = client.execute(qHaschild).await
if(haschildResult.isSuccess) {
haschildResult.result.hits.hits.foreach{m =>
println(s"${m.sourceAsMap}")
m.innerHits.foreach { i =>
val n = i._1
i._2.hits.foreach(h => println(s"$n, ${h.source}"))
}
}
} else println(s"Error: ${haschildResult.error.causedBy.getOrElse("unknown")}")
...
POST:/fruits/_search?
StringEntity({"query":{"has_child":{"type":"purchase","score_mode":"none","query":{"match":{"supplier_name":{"query":"百果"}}},"inner_hits":{"name":"purchases"}}}},Some(application/json))
HashMap(name -> 进口菲律宾香蕉, location -> List(Map(shopid -> s001, shopname -> 中心店, qty -> 300.0), Map(shopid -> s003, shopname -> 龙岗店, qty -> 200.0), Map(shopid -> s002, shopname -> 东门店, qty -> 200.0)), price -> 5.3, purchase_history -> fruit, code -> f003)
purchases, Map(supplier_code -> v001, supplier_name -> 百果园, purchase_date -> --, purchase_history -> Map(name -> purchase, parent -> f003))
HashMap(name -> 陕西富士苹果, location -> List(Map(shopname -> 宝安店, qty -> , shopid -> s004), Map(shopname -> 龙岗店, qty -> 200.0, shopid -> s003), Map(shopname -> 中心店, qty -> 300.0, shopid -> s001)), price -> 11.5, purchase_history -> fruit, code -> f002)
purchases, Map(supplier_code -> v001, supplier_name -> 百果园, purchase_date -> --, purchase_history -> Map(name -> purchase, parent -> f002))
purchases, Map(supplier_code -> v002, supplier_name -> 华南城花果批发市场, purchase_date -> --, purchase_history -> Map(name -> purchase, parent -> f002))
hasParentQuery.innerHit():
val qHasparent= search("fruits").query(
hasParentQuery("fruit",
nestedQuery("location").query(
matchQuery("location.shopname","中心")
),false
).innerHit(InnerHit("fruits"))
)
println(s"${qHasparent.show}")
val hasparentResult = client.execute(qHasparent).await
if(hasparentResult.isSuccess) {
hasparentResult.result.hits.hits.foreach{m =>
println(s"${m.sourceAsMap}")
m.innerHits.foreach { i =>
val n = i._1
i._2.hits.foreach(h => println(s"$n, ${h.source}"))
}
}
} else println(s"Error: ${hasparentResult.error.causedBy.getOrElse("unknown")}")
...
POST:/fruits/_search?
StringEntity({"query":{"has_parent":{"parent_type":"fruit","query":{"nested":{"path":"location","query":{"match":{"location.shopname":{"query":"中心"}}}}},"inner_hits":{"name":"fruits"}}}},Some(application/json))
Map(supplier_code -> v001, supplier_name -> 百果园, purchase_date -> --, purchase_history -> Map(name -> purchase, parent -> f003))
fruits, HashMap(name -> 进口菲律宾香蕉, location -> List(Map(shopid -> s001, shopname -> 中心店, qty -> 300.0), Map(shopid -> s003, shopname -> 龙岗店, qty -> 200.0), Map(shopid -> s002, shopname -> 东门店, qty -> 200.0)), price -> 5.3, purchase_history -> fruit, code -> f003)
Map(supplier_code -> v001, supplier_name -> 百果园, purchase_date -> --, purchase_history -> Map(name -> purchase, parent -> f002))
fruits, HashMap(name -> 陕西富士苹果, location -> List(Map(shopname -> 宝安店, qty -> , shopid -> s004), Map(shopname -> 龙岗店, qty -> 200.0, shopid -> s003), Map(shopname -> 中心店, qty -> 300.0, shopid -> s001)), price -> 11.5, purchase_history -> fruit, code -> f002)
Map(supplier_code -> v002, supplier_name -> 华南城花果批发市场, purchase_date -> --, purchase_history -> Map(name -> purchase, parent -> f002))
fruits, HashMap(name -> 陕西富士苹果, location -> List(Map(shopname -> 宝安店, qty -> , shopid -> s004), Map(shopname -> 龙岗店, qty -> 200.0, shopid -> s003), Map(shopname -> 中心店, qty -> 300.0, shopid -> s001)), price -> 11.5, purchase_history -> fruit, code -> f002)
search（16）- elastic4s-内嵌文件：nested and join的更多相关文章
- ABP官方文档翻译 6.5 内嵌资源文件
内嵌资源文件 介绍 创建内嵌文件 xproj/project.json形式 csproj形式 添加内嵌资源管理器 使用内嵌视图 使用内嵌资源 ASP.NET Core 配置 忽略文件 重写内嵌文件 介 ...
- 『Asp.Net 组件』Asp.Net 服务器组件 内嵌JS：让自己的控件动起来
代码: using System; using System.Web; using System.Web.UI; using System.Web.UI.WebControls; namespace ...
- 『Asp.Net 组件』Asp.Net 服务器组件 内嵌CSS：将CSS封装到程序集中
代码: <span style="font-family:Microsoft YaHei; font-size:12px">using System; using Sy ...
- C#中内嵌资源的读取
起因 作为一个从Cpper转到C#并且直接从事WPF开发的萌新来说,正式编码过程中碰到了不少问题,一路上磕磕碰碰的.因为软件设计需求上的要求,需要将一些配置文件(XML.INI等)内嵌到程序中,等需要 ...
- 『Asp.Net 组件』Asp.Net 服务器组件 内嵌图片：自己的图片控件
代码: using System; using System.Web; using System.Web.UI; using System.Web.UI.WebControls; namespace ...
- [ASP.NET Core 3框架揭秘] 文件系统[4]：程序集内嵌文件系统
一个物理文件可以直接作为资源内嵌到编译生成的程序集中.借助于EmbeddedFileProvider,我们可以采用统一的编程方式来读取内嵌的资源文件,该类型定义在 "Microsoft.Ex ...
- SQL Server nested loop join 效率试验
从很多网页上都看到,SQL Server有三种Join的算法, nested loop join, merge join, hash join. 其中最常用的就是nested loop join. 在 ...
- Elastic search中使用nested类型的内嵌对象
在大数据的应用环境中,往往使用反范式设计来提高读写性能. 假设我们有个类似简书的系统,系统里有文章,用户也可以对文章进行赞赏.在关系型数据库中,如果按照数据库范式设计,需要两张表:一张文章表和一张赞赏 ...
- qmake.exe是在Qt安装编译时生成的，里面内嵌了Qt相关的一些路径（最简单的方法是保持一样的安装路径，最方便的办法是设置qt.conf文件）
在网上直接下载别人编译好的Qt库,为自己使用省了不少事.但往往也会遇到些问题,其中Qt version is not properly installed,please run make instal ...
随机推荐
- 【Linux常见命令】sort命令
sort - sort lines of text files sort命令用于将文本文件内容加以排序. sort可针对文本文件的内容,以行为单位来排序. 语法: sort [OPTION]... [ ...
- P1886 滑动窗口 单调队列
题目描述 现在有一堆数字共N个数字(N<=10^6),以及一个大小为k的窗口.现在这个从左边开始向右滑动,每次滑动一个单位,求出每次滑动后窗口中的最大值和最小值. 例如: The array i ...
- 【阅读笔记】Ranking Relevance in Yahoo Search （一）—— introduction & background
ABSTRACT: 此文在相关性方面介绍三项关键技术:ranking functions, semantic matching features, query rewriting: 此文内容基于拥有百 ...
- Java_Web--JDBC 增加记录操作模板
如果不能成功链接数据库,我的博客JAVA中有详细的介绍,可以看一下 import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import ...
- Codeforces Round #460 (Div. 2)-A Supermaket(贪心）
A. Supermarket time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard inpu ...
- POJ 2136 Vertical Histogram（当时写的比较恶心，优化一下）
Vertical Histogram Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 21223 Accepted: 10048 ...
- 最新Idea超实用告别996插件，都是免费
Idea告别996插件 在IntelliJ IDEA中,秉着IDEA自带能实现的快捷方式就不用插件的原则,少用些插件,运行性能也提升一些,虽然很少,哈哈.分享下我个人常用的插件,希望对大家有些帮助.插 ...
- FarmCraft
题意:mhy住在一棵有n个点的树的1号结点上,每个结点上都有一个妹子.mhy从自己家出发,去给每一个妹子都送一台电脑,每个妹子拿到电脑后就会开始安装zhx牌杀毒软件,第i个妹子安装时间为ci.树上的每 ...
- CSS躬行记（9）——网格布局
网格布局(Grid Layout)也叫栅格布局,与表格布局类似,也依赖行和列.但与之不同的是,网格布局能直接控制HTML文档中元素的顺序.位置和大小等,而不用再借助辅助元素. 一.术语 下图展示了CS ...
- Linux(Ubuntu) MySQL数据库安装与卸载
安装 修改远程访问 卸载 安装 首先检查系统中是否已经安装了MySQL sudo netstat -tap | grep mysql 没有显示已安装结果,则没有安装 如若已安装,可以选择删除.(删除方 ...