51工具盒子# （一）ES如何存储对象 {#一-es如何存储对象}
ElasticSearch中可以将数据以对象的方式存储并查询，但是ES底层的Lucene 没有内部对象的概念，因此如果通过默认的方式往ES中插入对象，ES会将对象层次结构扁平化为字段名称和值的简单列表。 比如下面这一段数据：
PUT my_index/_doc/1
{
"group" : "fans",
"user" : [
{
"first" : "John",
"last" : "Smith"
},
{
"first" : "Alice",
"last" : "White"
}
]
}
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ES内部会将这份数据变成下面这个样子：
{
"group" : "fans",
"user.first" : [ "alice", "john" ],
"user.last" : [ "smith", "white" ]
}
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缺失了first和last之间的关联性。比如这个时候想查询一个first为John，last为White的人，理论上是没有这个人的，但是实际上名为fans的这个组还是被查出来了。
GET my_index/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "user.first": "John" }},
{ "match": { "user.last": "White" }}
]
}
}
}
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从结果可以看到，两条数据都被查询出来了。
# （二）Nested类型 {#二-nested类型}
这个时候就需要用到nested，nested类型是object数据类型的特殊版本，它允许对象数组以一种可以相互独立查询的方式进行索引。
在Nested内部，每个对象索引其实是一个单独的隐藏文档，这意味着每个嵌套对象都可以独立于其他对象进行查询。
使用Nested需要先创建索引，依旧通过上边的这个例子
DELETE my_index
PUT my_index
{
"mappings": {
"properties": {
"user": {
"type": "nested"
}
}
}
}
PUT my_index/_doc/1
{
"group" : "fans",
"user" : [
{
"first" : "John",
"last" : "Smith",
"age" : "23"
},
{
"first" : "Alice",
"last" : "White",
"age":"24"
}
]
}
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首先创建my_index索引，设置user的类型为nested，接着在查询时，需要通过es的nested查询语句查询，使用同样的方式查询first为John，last为White的用户，这次的结果是不存在。因为通过nested存储的对象是具有关联性的。
GET my_index/_search
{
"query": {
"nested": {
"path": "user",
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "user.first": "John" }},
{ "match": { "user.last": "White" }}
]
}
}
}
}
}
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上边的DSL语句用Java API实现如下：
@Test
public void testNested() throws Exception{
//自己封装的一个获取RestHighLevelClient的类
RestHighLevelClient client=ElasticSearchClient.getClient();
SearchRequest request = new SearchRequest("my_index");
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.matchQuery("user.first","John"));
boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.matchQuery("user.last","White"));
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.nestedQuery("user",boolQueryBuilder, ScoreMode.None));
request.source(searchSourceBuilder);
SearchResponse search = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
SearchHit[] hits = search.getHits().getHits();
for (int i = 0; i < hits.length; i++) {
SearchHit hit = hits[i];
System.out.println(hit.getSourceAsString());
}
}
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# （三）使用nested进行聚合查询 {#三-使用nested进行聚合查询}
除了使用nested进行普通查询外，nested也支持聚合查询，同样是上面的例子，现在做一个对年龄聚合的操作：
GET my_index/_search
{
"aggs": {
"nestedAgg": {
"nested": {
"path": "user"
},
"aggs": {
"ageAgg": {
"terms": {
"field": "user.age.keyword",
"size": 10
}
}
}
}
}
}
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# （五）nested中的inner_hits {#五-nested中的inner-hits}
查询nested对象时，只要查询条件符合这个nested对象里的某一个条件，整个nested对象都会被检索出来。比如上面这个例子中，我只想查询叫做John Smith的这个人，但是通过普通的query查询会把整条记录都查询出来，效果就是这样：
"hits" : [
{
"_index" : "my_index",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_score" : 1.3862942,
"_source" : {
"group" : "fans",
"user" : [
{
"first" : "John",
"last" : "Smith",
"age" : "23"
},
{
"first" : "Alice",
"last" : "White",
"age" : "24"
}
]
}
}
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如果只想要nested中里的一个对象，就可以使用inner_hits。使用比较简单，只需要在查询语句之后加上inner_hits即可。
GET my_index/_search
{
"query": {
"nested": {
"path": "user",
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "user.first": "John" }},
{ "match": { "user.last": "Smith" }}
]
}
},
"inner_hits": {}
}
}
}
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查询结果里就会多出来一块数据，里面就只会展示具体的nested对象：
"inner_hits" : {
"user" : {
"hits" : {
"total" : {
"value" : 1,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 1.3862942,
"hits" : [
{
"_index" : "my_index",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_nested" : {
"field" : "user",
"offset" : 0
},
"_score" : 1.3862942,
"_source" : {
"last" : "Smith",
"first" : "John",
"age" : "23"
}
}
]
}
}
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# （六）nested的使用建议 {#六-nested的使用建议}
nested可以很好地存储和查询对象类型数据，但是也不能滥用nested。每个nested对象都被索引为一个单独的文档，简单来讲就是如果一个索引里包含 100 个user对象，那么在实际底层将创建 101 个 Lucene 文档，是一个很大的消耗。
nested类型只应在特殊情况下使用，一个索引在创建的时候，nested类型的对象默认不能超过50个，可通过index.mapping.nested_fields.limit修改。
一个具体的文档中，nested类型中包含的嵌套对象的数量默认不能超过10000个，也就是说上面创建的user在一个文档里不能超过10000个，可通过index.mapping.nested_objects.limit修改。
