# 基于 nested object 实现博客与评论嵌套关系
之前冗余数据方式的来建模，其实用的就是 object 类型，我们这里又要引入一种新的 object 类型：nested object 类型
会使用 object 类型来实现一个需求：搜索 28 岁的黄药师的评论，然后引出为什么需要使用 nested objec 类型
# object 类型
- 删除 website index
- 插入模拟数据
- 查看自动生成的 mappings
DELETE /website
PUT /website/blogs/6
{
"title": "花无缺发表的一篇帖子",
"content": "我是花无缺，大家要不要考虑一下投资房产和买股票的事情啊。。。",
"tags": [ "投资", "理财" ],
"comments": [
{
"name": "小鱼儿",
"comment": "什么股票啊？推荐一下呗",
"age": 28,
"stars": 4,
"date": "2016-09-01"
},
{
"name": "黄药师",
"comment": "我喜欢投资房产，风，险大收益也大",
"age": 31,
"stars": 5,
"date": "2016-10-22"
}
]
}
GET /website/blogs/_mapping
{
"website": {
"mappings": {
"blogs": {
"properties": {
"comments": {
"properties": {
"age": {
"type": "long"
},
"comment": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
},
"date": {
"type": "date"
},
"name": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
},
"stars": {
"type": "long"
}
}
},
"content": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
},
"tags": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
},
"title": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
}
}
}
}
}
}
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实现搜索需求
GET /website/blogs/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"comments.name":"黄药师"
}
},{
"match": {
"comments.age":28
}
}
]
}
}
}
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搜索的结果是，id=6 这条数据被查询出来了，结果又一点不太对，被查询出来的结果中黄药师的年龄是 31
这个就涉及到了 object 类型的底层存储结构
{
"title": [ "花无缺", "发表", "一篇", "帖子" ],
"content": [ "我", "是", "花无缺", "大家", "要不要", "考虑", "一下", "投资", "房产", "买", "股票", "事情" ],
"tags": [ "投资", "理财" ],
"comments.name": [ "小鱼儿", "黄药师" ],
"comments.comment": [ "什么", "股票", "推荐", "我", "喜欢", "投资", "房产", "风险", "收益", "大" ],
"comments.age": [ 28, 31 ],
"comments.stars": [ 4, 5 ],
"comments.date": [ "2016-09-01", "2016-10-22"]
}
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object 类型底层数据结构，会将一个 json 数组中的数据，进行扁平化， 所以，直接命中了这个 document，name=黄药师，age=28，正好符合
# nested objec 类型
这次我们改用 nested objec 类型
DELETE /website
PUT /website
{
"mappings": {
"blogs": {
"properties": {
"comments": {
"type": "nested",
"properties": {
"name": { "type": "string" },
"comment": { "type": "string" },
"age": { "type": "short" },
"stars": { "type": "short" },
"date": { "type": "date" }
}
}
}
}
}
}
GET /website/blogs/_mapping
{
"website": {
"mappings": {
"blogs": {
"properties": {
"comments": {
"type": "nested",
"properties": {
"age": {
"type": "short"
},
"comment": {
"type": "text"
},
"date": {
"type": "date"
},
"name": {
"type": "text"
},
"stars": {
"type": "short"
}
}
},
"content": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
},
"tags": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
},
"title": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
}
}
}
}
}
}
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对比 mapping 发现，comments 多了一个 "type": "nested"
这次再查询就会发现搜索不到这一条数据了，成功了。
注意查询使用的类型也是 nested
GET /website/blogs/_search
{
"query": {
"nested": {
"path": "comments",
"score_mode": "none",
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"comments.name":"黄药师"
}
},{
"match": {
"comments.age":28
}
}
]
}
}
}
}
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- score_mode：分数计算模式，none 为不评分
这个时候底层存储数据其实就类似关联表那样的数据结构了
{
"comments.name": [ "小鱼儿" ],
"comments.comment": [ "什么", "股票", "推荐" ],
"comments.age": [ 28 ],
"comments.stars": [ 4 ],
"comments.date": [ 2014-09-01 ]
}
{
"comments.name": [ "黄药师" ],
"comments.comment": [ "我", "喜欢", "投资", "房产", "风险", "收益", "大" ],
"comments.age": [ 31 ],
"comments.stars": [ 5 ],
"comments.date": [ 2014-10-22 ]
}
{
"title": [ "花无缺", "发表", "一篇", "帖子" ],
"body": [ "我", "是", "花无缺", "大家", "要不要", "考虑", "一下", "投资", "房产", "买", "股票", "事情" ],
"tags": [ "投资", "理财" ]
}
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