elasticsearch中的数据类型：flattened和join

flattened：比如你有一个字段的值是一个json，这个json里面又有很多字段，你又不想一个一个的定义这些字段到mapping，就可以用flattened
直接动手：创建索引：

1. PUT person
2. {
3.   "mappings": {
4.     "properties": {
5.       "patient_name": {
6.         "type": "text"
7.       },
8.       "detail": {
9.         "type": "flattened"
10.       }
11.     }
12.   }
13. }

复制代码

注意这里detail字段类型为flattened, 然后插入文档：

1. PUT person/_doc/1
2. {
3.   "patient_name": "John Doe",
4.   "detail": {
5.     "age": 143,
6.     "skills": [
7.       "java",
8.       "python",
9.       "ai"
10.     ],
11.     "history": "none",
12.     "friends": [
13.       "Neo",
14.       "James",
15.       "Tony Stark"
16.     ]
17.   }
18. }

复制代码

然后搜索：

1. GET person/_search
2. {
3.   "query": {
4.     "match": {
5.       "detail": "java"
6.     }
7.   }
8. }

复制代码

注意这里直接搜索detail，可以搜索到我们刚刚插入的那个文档，但是我们也可以搜索detail.skills,比如

1. "detail.skills": "java"

复制代码

也能搜索到那个文档，但是如果我们这样搜索就搜索不到：

1. "detail.friends": "java"

复制代码

还有一点，这里的每个字段会被定义成keyword类型，所以你如果这样搜索就搜索不到：

1. "detail.friends": "Tony"

复制代码

你必须完全匹配才能搜索的到：

1. "detail.friends": "Tony Stark"

复制代码

 
再来看看join类型，说的是一个索引里面一个文档和其他几个文档有关联，比如几个文档的父文档都是那一个文档,动手：
先创建索引：

1. PUT person2
2. {
3.   "mappings": {
4.     "properties": {
5.       "relationship": {
6.         "type": "join",
7.         "relations": {
8.           "star": "fans"
9.         }
10.       }
11.     }
12.   }
13. }

复制代码

这里relationship是一个字段名，类型是join，指的明星和粉丝的关系，所以里面有一个类型的参数relations,它的取值star:fans分别表示父和子的关联类型，后面会用到。
插入文档，首先是父文档：

1. PUT person2/_doc/1
2. {
3.   "name": "star1",
4.   "relationship": {
5.     "name": "star"
6.   }
7. }

复制代码

这里的relationship.name是star，这个值是在前面mapping里面定义的，前面提到过，如果你写个super_star,就会报错：
unknown join name [super_star] for field [relationship]
 
然后插入第一个子文档：

1. PUT person2/_doc/2?routing=tony
2. {
3. "name":"fan1",
4. "relationship":{
5. "name":"fans",
6. "parent":1
7. }
8. }

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注意这里有个routing参数，如果插入子文档的时候没有指定routing是会报错的，这是为了将相关的文档分配到相同的分片，比如后面插入第二个子文档真爱粉的时候也指定相同的路由参数值。
[routing] is missing for join field [relationship]
还有这里的relationship.name是fans，也是在前面mapping里面定义的。
指定parent是1，就确定了父子文档的关系。
最后插入第二个子文档：

1. PUT person2/_doc/3?routing=tony
2. {
3. "name":"fan2",
4. "relationship":{
5. "name":"fans",
6. "parent":1
7. }
8. }

复制代码

路由参数一样，下面查询：

1. GET person2/_search
2. {
3.   "query": {
4.     "parent_id": {
5.       "type": "fans",
6.       "id": 1
7.     }
8.   }
9. }

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可以查到两个子文档，两个子文档，但是不包括父文档：

1.     "hits" : [
2.       {
3.         ..."_routing" : "tony",
4.         "_source" : {
5.           "name" : "fan1",
6.           "relationship" : {
7.             "name" : "fans",
8.             "parent" : 1
9.           }
10.         }
11.       },
12.       {
13.         ..."_routing" : "tony",
14.         "_source" : {
15.           "name" : "fan2",
16.           "relationship" : {
17.             "name" : "fans",
18.             "parent" : 1
19.           }
20.         }
21.       }

复制代码

如果插入第二个子文档的时候指定路由参数是neo，也可以搜索到两个子文档，不影响搜索，但不建议这样做。

1. PUT person2/_doc/3?routing=neo<br><br>还有要注意的是如果查询的时候，指定parent_id.type为star会报错：<br>

复制代码

1. GET person2/_search
2. {
3.   "query": {
4.     "parent_id": {
5.       "type": "star",
6.       "id": 1
7.     }
8.   }
9. }

复制代码

报错如下：
[parent_id] no relation found for child [star]
也就是说这里要指定的是子文档的关联类型

1.  

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