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es是使用json存储文档，json会把文档处理成扁平化式的键值对结构。
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这时，搜索时，可能会因为字段一样，把数据张冠李戴。举例如下：
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```
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PUT /my_index/blogpost/1
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{
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"title": "Nest eggs",
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"body": "Making your money work...",
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"tags": [ "cash", "shares" ],
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"comments": [
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{
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"name": "John Smith",
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"comment": "Great article",
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"age": 28,
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"stars": 4,
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"date": "2014-09-01"
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},
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{
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"name": "Alice White",
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||
"comment": "More like this please",
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"age": 31,
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"stars": 5,
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||
"date": "2014-10-22"
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}
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]
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}
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```
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es存储的结构如下：
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```
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{
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"title": [ eggs, nest ],
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"body": [ making, money, work, your ],
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"tags": [ cash, shares ],
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||
"comments.name": [ alice, john, smith, white ],
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||
"comments.comment": [ article, great, like, more, please, this ],
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||
"comments.age": [ 28, 31 ],
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||
"comments.stars": [ 4, 5 ],
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"comments.date": [ 2014-09-01, 2014-10-22 ]
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}
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```
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但是搜索的时候，就可能出现错误的数据
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```
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GET /_search
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{
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"query": {
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"bool": {
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"must": [
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{ "match": { "name": "Alice" }},
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{ "match": { "age": 28 }}
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]
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}
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}
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}
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```
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数据的相关性完全消失。
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嵌套对象 就是来解决这个问题的。将 comments 字段类型设置为 nested 而不是 object 后,每一个嵌套对象都会被索引为一个 隐藏的独立文档 ,举例如下:
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```
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{
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"comments.name": [ john, smith ],
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||
"comments.comment": [ article, great ],
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||
"comments.age": [ 28 ],
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"comments.stars": [ 4 ],
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"comments.date": [ 2014-09-01 ]
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||
}
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{
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||
"comments.name": [ alice, white ],
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||
"comments.comment": [ like, more, please, this ],
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||
"comments.age": [ 31 ],
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||
"comments.stars": [ 5 ],
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||
"comments.date": [ 2014-10-22 ]
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||
}
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||
{
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||
"title": [ eggs, nest ],
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||
"body": [ making, money, work, your ],
|
||
"tags": [ cash, shares ]
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||
}
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```
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在独立索引每一个嵌套对象后,对象中每个字段的相关性得以保留。我们查询时,也仅仅返回那些真正符合条件的文档。
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不仅如此,由于嵌套文档直接存储在文档内部,查询时嵌套文档和根文档联合成本很低,速度和单独存储几乎一样。
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嵌套文档是隐藏存储的,我们不能直接获取。如果要增删改一个嵌套对象,我们必须把整个文档重新索引才可以。值得注意的是,查询的时候返回的是整个文档,而不是嵌套文档本身。
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设置一个字段为 nested 很简单 — 你只需要将字段类型 object 替换为 nested 即可
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```
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PUT /my_index
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{
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"mappings": {
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"blogpost": {
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"properties": {
|
||
"comments": {
|
||
"type": "nested",
|
||
"properties": {
|
||
"name": { "type": "string" },
|
||
"comment": { "type": "string" },
|
||
"age": { "type": "short" },
|
||
"stars": { "type": "short" },
|
||
"date": { "type": "date" }
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||
}
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||
}
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||
}
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||
}
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||
}
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||
}
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```
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由于嵌套对象 被索引在独立隐藏的文档中，我们无法直接查询它们,必须使用 nested 查询 去获取它们：
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```
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GET /my_index/blogpost/_search
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{
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"query": {
|
||
"bool": {
|
||
"must": [
|
||
{
|
||
"match": {
|
||
"title": "eggs"
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"nested": {
|
||
"path": "comments",
|
||
"query": {
|
||
"bool": {
|
||
"must": [
|
||
{
|
||
"match": {
|
||
"comments.name": "john"
|
||
}
|
||
},
|
||
{
|
||
"match": {
|
||
"comments.age": 28
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||
}
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||
}
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||
]
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||
}
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}
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||
}
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||
}
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||
]
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||
}}}
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```
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nested 字段可以包含其他的 nested 字段。同样地，nested 查询也可以包含其他的 nested 查询。而嵌套的层次会按照你所期待的被应用。
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nested 查询肯定可以匹配到多个嵌套的文档。每一个匹配的嵌套文档都有自己的相关度得分，但是这众多的分数最终需要汇聚为可供根文档使用的一个分数。
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默认情况下，根文档的分数是这些嵌套文档分数的平均值。可以通过设置 score_mode 参数来控制这个得分策略，相关策略有 avg (平均值), max (最大值), sum (加和) 和 none (直接返回 1.0 常数值分数)。 |