67.基于nested object实现博客与评论嵌套关系
1、做一个实验，引出来为什么需要nested object
冗余数据方式的来建模，其实用的就是object类型，我们这里又要引入一种新的object类型，nested object类型
博客，评论，做的这种数据模型
PUT /website/blogs/6
{
"title": "花无缺发表的一篇帖子",
"content": "我是花无缺，大家要不要考虑一下投资房产和买股票的事情啊。。。",
"tags": [ "投资", "理财" ],
"comments": [
{
"name": "小鱼儿",
"comment": "什么股票啊？推荐一下呗",
"age": 28,
"stars": 4,
"date": "2016-09-01"
},
{
"name": "黄药师",
"comment": "我喜欢投资房产，风，险大收益也大",
"age": 31,
"stars": 5,
"date": "2016-10-22"
}
]
}
搜索 age=28,name=黄药师的评论，按正常来说应该是搜索不出来的。
GET /website/blogs/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{"match": {"comments.name": "黄药师"}},
{"match": {"comments.age": 28}} ]
}
}
}
搜索结果如下：
{
"took": 102,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1,
"max_score": 1.8022683,
"hits": [
{
"_index": "website",
"_type": "blogs",
"_id": "6",
"_score": 1.8022683,
"_source": {
"title": "花无缺发表的一篇帖子",
"content": "我是花无缺，大家要不要考虑一下投资房产和买股票的事情啊。。。",
"tags": [
"投资",
"理财"
],
"comments": [
{
"name": "小鱼儿",
"comment": "什么股票啊？推荐一下呗",
"age": 28,
"stars": 4,
"date": "2016-09-01"
},
{
"name": "黄药师",
"comment": "我喜欢投资房产，风，险大收益也大",
"age": 31,
"stars": 5,
"date": "2016-10-22"
}
]
}
}
]
}
}
结果是把两个评论都搜索出来，和我们预想的不一样，这是什么原因呢？
object类型数据结构在底层的存储方式如下：
{
"title": [ "花无缺", "发表", "一篇", "帖子" ],
"content": [ "我", "是", "花无缺", "大家", "要不要", "考虑", "一下", "投资", "房产", "买", "股票", "事情" ],
"tags": [ "投资", "理财" ],
"comments.name": [ "小鱼儿", "黄药师" ],
"comments.comment": [ "什么", "股票", "推荐", "我", "喜欢", "投资", "房产", "风险", "收益", "大" ],
"comments.age": [ 28, 31 ],
"comments.stars": [ 4, 5 ],
"comments.date": [ 2016-09-01, 2016-10-22 ]
}
object类型底层数据结构，会将一个json数组中的数据，进行扁平化，所以里面的数据就包含age=28,name=黄药师的数据，所以会返回两条数据作为结果。
2、引入nested object类型，来解决object类型底层数据结构导致的问题
修改mapping，将comments的类型从object设置为nested。
先删除website这个index(delete website),再重新建立mappings
PUT /website
{
"mappings": {
"blogs": {
"properties": {
"comments": {
"type": "nested",
"properties": {
"name": { "type": "string" },
"comment": { "type": "string" },
"age": { "type": "short" },
"stars": { "type": "short" },
"date": { "type": "date" }
}
}
}
}
}
}
这样建立mappings之后，他的底层实现存储方式就是：
{
"comments.name": [ "小鱼儿" ],
"comments.comment": [ "什么", "股票", "推荐" ],
"comments.age": [ 28 ],
"comments.stars": [ 4 ],
"comments.date": [ 2014-09-01 ]
}
{
"comments.name": [ "黄药师" ],
"comments.comment": [ "我", "喜欢", "投资", "房产", "风险", "收益", "大" ],
"comments.age": [ 31 ],
"comments.stars": [ 5 ],
"comments.date": [ 2014-10-22 ]
}
{
"title": [ "花无缺", "发表", "一篇", "帖子" ],
"body": [ "我", "是", "花无缺", "大家", "要不要", "考虑", "一下", "投资", "房产", "买", "股票", "事情" ],
"tags": [ "投资", "理财" ]
}
再次搜索，发现会得出我们想要的结果。
GET /website/blogs/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{"match": {"comments.age": 31}},
{"match": {"comments.name": "黄药师"}} ]
}
}
}
这样搜索不搜索不出来结果的
GET /website/blogs/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"title": "花无缺"
}
},
{
"nested": {
"path": "comments",
"score_mode"："avg"
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"comments.name": "黄药师"
}
},
{
"match": {
"comments.age": 28
}
}
]
}
}
}
}
]
}
}
}
score_mode：max，min，avg，none，默认是avg
如果搜索命中了多个nested document，如何讲个多个nested document的分数合并为一个分数
