Elasticsearch数据建模

头像
深页
    阅读 9 分钟
    1

    Elasticseach数据建模

    关系型数据库的范式与反范式

    范式与反范式

    Elasticsearch 处理关联关系

    Elasticsearch 并不擅长处理关联关系，有以下四种⽅法处理关联关系：

    • 对象类型，json中的数组，JSON 格式会被处理成扁平式键值对的结构，搜索时会有问题；
    • 嵌套对象（Nested Object），允许对象数组中的对象被独立索引
    • 父子文档（Parent/Child），通过 join 字段来表明文档之间的关系
    • 应用端关联，es不维护关联关系，由调用es的程序来维护关联关系

    对象类型

    image-20200107113532391.png

    DELETE my_movies

# 电影的Mapping信息
PUT my_movies
{
      "mappings" : {
      "properties" : {
        "actors" : {
          "properties" : {
            "first_name" : {
              "type" : "keyword"
            },
            "last_name" : {
              "type" : "keyword"
            }
          }
        },
        "title" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        }
      }
    }
}

# 写入一条电影信息
POST my_movies/_doc/1
{
  "title":"Speed",
  "actors":[
    {
      "first_name":"Keanu",
      "last_name":"Reeves"
    },

    {
      "first_name":"Dennis",
      "last_name":"Hopper"
    }

  ]
}


# 查询电影信息
POST my_movies/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "actors.first_name": "Keanu"
          }
        },
        {
          "match": {
            "actors.last_name": "Hopper"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

    为什么会搜到不到需要的结果？

    • 存储时，内部对象的边界并没有考虑在内，JSON 格式被处理理成扁平式键值对的结构
    • 当对多个字段进行查询时，导致了意外的搜索结果
    • 可以用 Nested Data Type 解决这个问题
    "title":"Speed" 
"actors.first_name":["Keanu","Dennis"] 
"actors.last_name":["Reeves","Hopper"]

    嵌套对象（Nested Object）

    当对象包含了了多值对象时，可以使⽤用嵌套对象(Nested Object)解决查询正确性的问题。将一个字段的类型设置为 "type": "nested"，它就是一个 Nested Object 。

    image-20200107114305417.png

    Nested 数据类型：

    • 允许对象数组中的对象被独立索引
    • 使⽤用 nested 和 properties 关键字，将所有 actors 索引到多个分隔的文档
    • 在内部， Nested ⽂档会被保存在两个 Lucene ⽂档中，在查询时做 Join 处理

    插入一组数据

    DELETE my_movies

# 创建 Nested 对象 Mapping
PUT my_movies
{
      "mappings" : {
      "properties" : {
        "actors" : {
          "type": "nested",
          "properties" : {
            "first_name" : {"type" : "keyword"},
            "last_name" : {"type" : "keyword"}
          }},
        "title" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {"keyword":{"type":"keyword","ignore_above":256}}
        }
      }
    }
}


POST my_movies/_doc/1
{
  "title":"Speed",
  "actors":[
    {
      "first_name":"Keanu",
      "last_name":"Reeves"
    },

    {
      "first_name":"Dennis",
      "last_name":"Hopper"
    }
  ]
}

    image-20200107114718111.png

    在内部， Nested ⽂文档会被保存在两个 Lucene ⽂文档中，会在查询时做 Join 处理。

    # Nested 查询
POST my_movies/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {"title": "Speed"}},
        {
          "nested": {
            "path": "actors",
            "query": {
              "bool": {
                "must": [
                  {"match": {
                    "actors.first_name": "Keanu"
                  }},

                  {"match": {
                    "actors.last_name": "Hopper"
                  }}
                ]
              }
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}


# Nested Aggregation
POST my_movies/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "actors": {
      "nested": {
        "path": "actors"
      },
      "aggs": {
        "actor_name": {
          "terms": {
            "field": "actors.first_name",
            "size": 10
          }
        }
      }
    }
  }
}


# 普通 aggregation不工作
POST my_movies/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "NAME": {
      "terms": {
        "field": "actors.first_name",
        "size": 10
      }
    }
  }
}

    父子关联关系（Parent/Child）

    对象和 Nested 对象的局限性：每次更更新，需要重新索引整个对象（包括根对象和嵌套对象）

    ES 提供了了类似关系型数据库中 Join 的实现。使⽤用 Join 数据类型实现，可以通过维护 Parent / Child 的关系，从⽽而分离两个对象。⽗父⽂文档和⼦子⽂文档是两个独⽴立的⽂文档。更更新⽗父⽂文档⽆无需重新索引⼦子⽂文档。⼦子⽂文档被添加，更更新或者删除也不不会影响到⽗父⽂文档和其他的⼦子⽂文档

    如何定义父子父子关系

    1. 设置索引的 Mapping
    2. 索引⽗父⽂文档
    3. 索引⼦子⽂文档
    4. 按需查询⽂文档

    设置 Mapping

    image-20200107115455156.png

    # 设定 Parent/Child Mapping
PUT my_blogs
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 2
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "blog_comments_relation": {
        "type": "join",
        "relations": {
          "blog": "comment"
        }
      },
      "content": {
        "type": "text"
      },
      "title": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

    索引父文档

    image-20200107115722551.png

    #索引父文档
PUT my_blogs/_doc/blog1
{
  "title":"Learning Elasticsearch",
  "content":"learning ELK @ geektime",
  "blog_comments_relation":{
    "name":"blog"
  }
}

#索引父文档
PUT my_blogs/_doc/blog2
{
  "title":"Learning Hadoop",
  "content":"learning Hadoop",
    "blog_comments_relation":{
    "name":"blog"
  }
}

    索引子文档

    image-20200107135531235.png

    #索引子文档
PUT my_blogs/_doc/comment2?routing=blog2
{
  "comment":"I like Hadoop!!!!!",
  "username":"Jack",
  "blog_comments_relation":{
    "name":"comment",
    "parent":"blog2"
  }
}

#索引子文档
PUT my_blogs/_doc/comment3?routing=blog2
{
  "comment":"Hello Hadoop",
  "username":"Bob",
  "blog_comments_relation":{
    "name":"comment",
    "parent":"blog2"
  }
}

    Parent / Child 所⽀支持的查询

    查询所有文档
    POST my_blogs/_search
{

}
    Parent Id 查询

    image-20200107142040289.png

    #根据父文档ID查看
GET my_blogs/_doc/blog2

# Parent Id 查询
POST my_blogs/_search
{
  "query": {
    "parent_id": {
      "type": "comment",
      "id": "blog2"
    }
  }
}
    Has Child 查询

    image-20200107141908894.png

    # Has Child 查询,返回父文档
POST my_blogs/_search
{
  "query": {
    "has_child": {
      "type": "comment",
      "query" : {
                "match": {
                    "username" : "Jack"
                }
            }
    }
  }
}
    Has Parent 查询

    image-20200107142005926.png

    # Has Parent 查询，返回相关的子文档
POST my_blogs/_search
{
  "query": {
    "has_parent": {
      "parent_type": "blog",
      "query" : {
                "match": {
                    "title" : "Learning Hadoop"
                }
            }
    }
  }
}
    按需查询文档

    image-20200107142323241.png

    # 通过ID ，访问子文档
GET my_blogs/_doc/comment3

#通过ID和routing ，访问子文档
# 需指定⽗父⽂文档 routing 参数
GET my_blogs/_doc/comment3?routing=blog2

    更新子文档，更新⼦文档不会影响到⽗文档。

    PUT my_blogs/_doc/comment3?routing=blog2
{
    "comment": "Hello Hadoop??",
    "blog_comments_relation": {
      "name": "comment",
      "parent": "blog2"
    }
}

    Nested Object VS Parent/Child

    Nested Object Parent / Child
    优点 文档存储在一起，读取性能高 父子文档可以独立更新
    缺点 更新嵌套的⼦文档时，需要更新整个文档 需要额外的内存维护关系。读取性能相对差
    适用场景 ⼦文档偶尔更新，以查询为主 ⼦文档更新频繁

    应用端关联

    在es中用两个索引进行存储。程序查询两次：

    • 第一次查获获得结果 A
    • 第二次用结果 A 进行查询，获得结果 B

    在把结果 A 和 B 组合返回给调用者。

    适用于数据量少的业务场景。数据量大时，两次查询会耗费更多时间。

    数据建模SOP

    如何设置字段类型

    image-20200107144330601.png

    字段类型

    1. 字符串类型：需要分词则设置为 text 类型，否则设置为 keyword 类型;

      • Text

        • 用于全⽂文本字段，文本会被 Analyzer 分词
        • 默认不不⽀支持聚合分析及排序。需要设置 fielddata 为 true

      • Keyword

        • 用于 id，枚举及不不需要分词的⽂文本。eg.电话号码，email地址，性别等
        • 适用于 Filter（精确匹配），Sorting 和 Aggregations

      • 设置多字段类型

        • 默认会为文本类型设置成 text，并且设置一个 keyword 的子字段
        • 在处理理人类语⾔言时，通过增加“英文”，“拼音”和“标准”分词器，提高搜索结构
    2. 数值类型：尽量选择贴近的类型，例如可以用 byte，就不要用 long
    3. 枚举类型：基于性能考虑将其设置为 keyword 类型，即便该数据是数字;
    4. 其他类型：比如布尔类型、日期、地理位置数据等;

    是否要搜索及分词

    • 完全不需要检索、排序、聚合分析的字段

      • enabled 设置为 false

    • 不需要检索的字段

      • index 设置为 false

    • 需要检索的字段，可以通过如下配置，设定需要的存储粒度

      • index_options 结合需要设定
      • norms 不需要归一化数据时，可以关闭

    是否要聚合及排序

    • 如不需要检索，排序和聚合分析

      • enabled 设置为 false

    • 如不需要排序或者聚合分析功能

      • Doc_values / fielddata 设置成 false

    • 更新频繁，聚合查询频繁的 keyword 类型的字段

      • 推荐将 eager_global_ordinals 设置为 true

    是否要额外存储

    • 是否需要专⻔门存储当前字段数据

      • Store 设置成 true，可以存储该字段的原始内容
      • 一般结合 _source 的 enabled 为 false 时候使⽤用

    • Disable _source：节约磁盘；适⽤用于指标型数据

      • 一般建议先考虑增加压缩比
      • 无法看到 _source字段，无法做 ReIndex，无法做 Update
      • Kibana 中无法做 discovery

    Mapping 字段的相关设置

    https://www.elastic.co/guide/...

    名称 备注
    Enabled 设置成 false，仅做存储，不不⽀支持搜索和聚合分析 （数据保存在 _source 中）
    Index 是否构倒排索引。设置成 false，⽆无法被搜索，但还是⽀支持 aggregation，并出现在 _source 中
    Norms 如果字段用来过滤和聚合分析，可以关闭，节约存储
    Doc_values 是否启用 doc_values，用于排序和聚合分析
    Field_data 如果要对 text 类型启⽤用排序和聚合分析， fielddata 需要设置成true
    Store 默认不不存储，数据默认存储在 _source。
    Coerce 默认开启，是否开启数据类型的⾃自动转换（例例如，字符串串转数字）
    Multifields 多字段特性
    Dynamic true / false / strict 控制 Mapping 的自动更更新

    数据建模最佳实践

    如何处理关联关系

    如何处理关联关系

    • Kibana 目前暂不支持 nested 类型和 parent/child 类型 ，在未来有可能会支持
    • 如果需要使用 Kibana 进行数据分析，在数据建模时仍需对嵌套和⽗子关联类型作出取舍

    避免过多字段

    1. 一个文档中，避免⼤量的字段

      1. 过多的字段数不不容易易维护
      2. Mapping 信息保存在 Cluster State 中，数据量量过⼤大，对集群性能会有影响
      3. 删除或者修改数据需要 reindex
    2. 默认大字段数是 1000，可以设置 index.mapping.total_fields.limt 限定大字段数。

    Dynamic v.s Strict

    Dynamic（生产环境中，尽量不要打开 Dynamic）

    • true - 未知字段会被自动加⼊
    • false - 新字段不会被索引。但是会保存在 _source
    • strict - 新增字段不不会被索引，⽂文档写⼊入失败

    Strict

    • 可以控制到字段级别

    避免正则查询

    问题：

    • 正则，通配符查询，前查询属于 Term 查询，但是性能不不够好
    • 特别是将通配符放在开头，会导致性能的灾难

    案例：

    • 文档中某个字段包含了 Elasticsearch 的版本信息，例如 version: “7.1.0”
    • 搜索所有是 bug fix 的版本？每个主要版本号所关联的文档？

    解决⽅案：将字符串转换为对象

    image.png

    搜索过滤

    image.png

    避免空值引起的聚合不准

    image.png

    使用 Null_Value 解决空值的问题

    image.png

    为索引的 Mapping 加⼊ Meta 信息

    image.png

    相关文档

    elasticsearch
    深页
    105 声望3 粉丝
    « 上一篇
    互斥锁，解决原子性问题
    下一篇 »
    如何解决es字段过大引起的性能问题

    引用和评论

    推荐阅读
    头像
    死锁了怎么办？

    深页阅读 2.1k

    头像
    ElasticSearch源码本地调试指南

    Foghost阅读 1.1k

    头像
    Elasticsearch 8.x 重要变化（qbit）

    qbit阅读 744

    头像
    一夜之间，7.0万 Star，全部清零！

    CodeSheep阅读 708

    头像
    KylinV10 ARM 版本安装 Ambari + HDP + ElasticSerach 记录

    LnEoi阅读 339

    头像
    Elasticsearch Serverless 高性价比智能日志分析关键技术解读

    阿里云大数据AI阅读 303

    头像
    Elasticsearch 查看节点状态信息（qbit）

    qbit阅读 292

    0 条评论
    得票最新