Java ES父子表查询

在Java开发中，经常会遇到需要进行父子表查询的情况。父子表查询通常指的是在关系数据库中，有一个表与另一个表存在着一对多的关系，我们需要根据父表的数据来查询对应的子表数据。在本文中，我们将介绍如何在Java中使用Elasticsearch进行父子表查询。

Elasticsearch简介

Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎，它使用Lucene作为全文搜索引擎，提供了RESTful API来进行数据索引和搜索操作。Elasticsearch支持复杂的查询和聚合操作，适合处理大规模的数据和复杂的查询需求。

父子表关系

在Elasticsearch中，我们可以使用父子关系来表示父子表的关系。父子关系是一种特殊的关联关系，其中一个文档作为父文档，另一个文档作为子文档，子文档可以有多个父文档。通过父子关系，我们可以在查询时将父文档和子文档关联起来，实现类似于关系数据库中的一对多关系。

父子表查询示例

假设我们有一个电商网站，有两个索引：orders和products，其中orders索引包含订单信息，products索引包含产品信息。每个订单可以包含多个产品，因此订单和产品之间是一对多的关系。

创建索引和映射

首先，我们需要创建orders和products索引，并定义映射以建立父子关系：

### 创建orders索引和映射
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PUT /orders
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "order_id": { "type": "keyword" },
      "order_date": { "type": "date" }
    }
  }
}
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### 创建products索引和映射
  • 1.
PUT /products
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "product_id": { "type": "keyword" },
      "product_name": { "type": "text" },
      "price": { "type": "double" },
      "order_id": { "type": "keyword" }
    },
    "_parent": {
      "type": "orders"
    }
  }
}
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在上面的映射中，我们定义了products索引的父类型为orders，即products索引中的文档必须关联到orders索引中的文档。

添加数据

接下来，我们向orders和products索引中添加一些数据：

### 添加订单数据
  • 1.
POST /orders/_doc/1
{
  "order_id": "1",
  "order_date": "2022-01-01"
}
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### 添加产品数据
  • 1.
POST /products/_doc/1?parent=1
{
  "product_id": "1",
  "product_name": "iPhone 13",
  "price": 999.99,
  "order_id": "1"
}

POST /products/_doc/2?parent=1
{
  "product_id": "2",
  "product_name": "iPad Pro",
  "price": 799.99,
  "order_id": "1"
}
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查询父子表数据

现在我们可以通过父子关系查询订单和产品数据：

### 查询订单及其产品数据
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GET /orders/_doc/1
{
  "_source": ["order_id", "order_date"],
  "query": {
    "has_child": {
      "type": "products",
      "query": {
        "match_all": {}
      }
    }
  }
}
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上面的查询会返回订单ID为1的订单信息以及该订单包含的产品信息。

总结

本文介绍了如何在Java中使用Elasticsearch进行父子表查询。通过父子关系，我们可以方便地查询一对多关系的数据，并且可以利用Elasticsearch强大的查询和聚合功能来实现复杂的查询需求。希望本文能帮助您更好地理解父子表查询的概念和实践方法。