建模建议（⼀）：如何处理关联关系
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Kibana……
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Kibana ⽬前暂不⽀持 nested 类型和 parent/child 类型 ，在未来有可能会⽀持
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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
建模建议（⼆）: 避免过多字段
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⼀个⽂档中，最好避免⼤量的字段
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过多的字段数不容易维护
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Mapping 信息保存在 Cluster State 中，数据量过⼤，对集群性能会有影响 （Cluster State 信息需要和所有的节点同步）
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删除或者修改数据需要 reindex
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默认最⼤字段数是 1000，可以设置 index.mapping.total_fields.limt 限定最⼤字段数。
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什么原因会导致⽂档中有成百上千的字段？
Dynamic v.s Strict
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Dynamic（⽣产环境中，尽量不要打开 Dynamic）
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true - 未知字段会被⾃动加⼊
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false - 新字段不会被索引。但是会保存在 _source
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strict - 新增字段不会被索引，⽂档写⼊失败
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Strict
- 可以控制到字段级别
⼀个例⼦：Cookie Service 的数据
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来⾃ Cookie Service 的数据
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Cookie 的键值对很多
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当 Dynamic 设置为 True
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同时采⽤扁平化的设计，必然导 致字段数量的膨胀
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##索引数据，dynamic mapping 会不断加入新增字段
PUT cookie_service/_doc/1
{
"url":"www.google.com",
"cookies":{
"username":"tom",
"age":32
}
}
PUT cookie_service/_doc/2
{
"url":"www.amazon.com",
"cookies":{
"login":"2019-01-01",
"email":"xyz@abc.com"
}
}
解决⽅案：Nested Object & Key Value
image.png
写⼊ & 查询
# Nested 查询，通过bool查询进行过滤
POST cookie_service/_search
{
"query": {
"nested": {
"path": "cookies",
"query": {
"bool": {
"filter": [
{
"term": {
"cookies.name": "age"
}},
{
"range":{
"cookies.intValue":{
"gte":30
}
}
}
]
}
}
}
}
}
通过 Nested 对象保存 Key/Value 的⼀些不⾜
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可以减少字段数量，解决 Cluster State 中保存过多 Meta 信息的问题，但是
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导致查询语句复杂度增加
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Nested 对象，不利于在 Kibana 中实现可视化分析
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建模建议（三）：避免正则查询
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问题：
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正则，通配符查询，前缀查询属于 Term 查询，但是性能不够好
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特别是将通配符放在开头，会导致性能的灾难
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案例：
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⽂档中某个字段包含了 Elasticsearch 的版本信息，例如 version: “7.1.0”
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搜索所有是 bug fix 的版本？每个主要版本号所关联的⽂档？
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解决⽅案：将字符串转换为对象
# 优化,使用inner object
PUT softwares/
{
"mappings": {
"_meta": {
"software_version_mapping": "1.1"
},
"properties": {
"version": {
"properties": {
"display_name": {
"type": "keyword"
},
"hot_fix": {
"type": "byte"
},
"marjor": {
"type": "byte"
},
"minor": {
"type": "byte"
}
}
}
}
}
}
#通过 Inner Object 写入多个文档
PUT softwares/_doc/1
{
"version":{
"display_name":"7.1.0",
"marjor":7,
"minor":1,
"hot_fix":0
}
}
PUT softwares/_doc/2
{
"version":{
"display_name":"7.2.0",
"marjor":7,
"minor":2,
"hot_fix":0
}
}
PUT softwares/_doc/3
{
"version":{
"display_name":"7.2.1",
"marjor":7,
"minor":2,
"hot_fix":1
}
}
搜索过滤
# 通过 bool 查询，
POST softwares/_search
{
"query": {
"bool": {
"filter": [ // 实现Filter 过滤，避免正 则查询。⼤⼤提升性能
{
"match":{
"version.marjor":7
}
},
{
"match":{
"version.minor":2
}
}
]
}
}
}
建模建议（四）：避免空值引起的聚合不准
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使⽤ Null_Value 解决空值的问题
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建模建议（五）:为索引的 Mapping 加⼊ Meta 信息
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Mappings 设置⾮常重要，需要从两个维度进⾏考虑
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功能：搜索，聚合，排序
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性能：存储的开销；内存的开销；搜索的性能
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Mappings 设置是⼀个迭代的过程
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加⼊新的字段很容易（必要时需要 update_by_query)
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更新删除字段不允许（需要 Reindex 重建数据）
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最好能对 Mappings 加⼊ Meta 信息，更好的进⾏版 本管理
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可以考虑将 Mapping ⽂件上传 git 进⾏管理
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PUT softwares/
{
"mappings": {
"_meta": {
"software_version_mapping": "1.0"
}
}
}
本章知识点
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数据建模对于功能与性能⾄关重要。 Mapping ⽂件需要考虑加⼊版本管理
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通过 2 个例⼦，了解如何通过建模，提⾼系统的性能
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使⽤ Inner Object 避免了低性能的正则匹配
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使⽤ Nested Object 和将 Dynamic Mapping 设为 Strict 避免字段数量过多带来的问题
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通过 1 个例⼦，了解如何通过建模，提⾼聚合结果的准确度
- 设置 Null Value
课程demo
###### Cookie Service
##索引数据，dynamic mapping 会不断加入新增字段
PUT cookie_service/_doc/1
{
"url":"www.google.com",
"cookies":{
"username":"tom",
"age":32
}
}
PUT cookie_service/_doc/2
{
"url":"www.amazon.com",
"cookies":{
"login":"2019-01-01",
"email":"xyz@abc.com"
}
}
DELETE cookie_service
#使用 Nested 对象，增加key/value
PUT cookie_service
{
"mappings": {
"properties": {
"cookies": {
"type": "nested",
"properties": {
"name": {
"type": "keyword"
},
"dateValue": {
"type": "date"
},
"keywordValue": {
"type": "keyword"
},
"IntValue": {
"type": "integer"
}
}
},
"url": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
}
}
}
}
##写入数据，使用key和合适类型的value字段
PUT cookie_service/_doc/1
{
"url":"www.google.com",
"cookies":[
{
"name":"username",
"keywordValue":"tom"
},
{
"name":"age",
"intValue":32
}
]
}
PUT cookie_service/_doc/2
{
"url":"www.amazon.com",
"cookies":[
{
"name":"login",
"dateValue":"2019-01-01"
},
{
"name":"email",
"IntValue":32
}
]
}
# Nested 查询，通过bool查询进行过滤
POST cookie_service/_search
{
"query": {
"nested": {
"path": "cookies",
"query": {
"bool": {
"filter": [
{
"term": {
"cookies.name": "age"
}},
{
"range":{
"cookies.intValue":{
"gte":30
}
}
}
]
}
}
}
}
}
# 在Mapping中加入元信息，便于管理
PUT softwares/
{
"mappings": {
"_meta": {
"software_version_mapping": "1.0"
}
}
}
GET softwares/_mapping
PUT softwares/_doc/1
{
"software_version":"7.1.0"
}
DELETE softwares
# 优化,使用inner object
PUT softwares/
{
"mappings": {
"_meta": {
"software_version_mapping": "1.1"
},
"properties": {
"version": {
"properties": {
"display_name": {
"type": "keyword"
},
"hot_fix": {
"type": "byte"
},
"marjor": {
"type": "byte"
},
"minor": {
"type": "byte"
}
}
}
}
}
}
#通过 Inner Object 写入多个文档
PUT softwares/_doc/1
{
"version":{
"display_name":"7.1.0",
"marjor":7,
"minor":1,
"hot_fix":0
}
}
PUT softwares/_doc/2
{
"version":{
"display_name":"7.2.0",
"marjor":7,
"minor":2,
"hot_fix":0
}
}
PUT softwares/_doc/3
{
"version":{
"display_name":"7.2.1",
"marjor":7,
"minor":2,
"hot_fix":1
}
}
# 通过 bool 查询，
POST softwares/_search
{
"query": {
"bool": {
"filter": [
{
"match":{
"version.marjor":7
}
},
{
"match":{
"version.minor":2
}
}
]
}
}
}
# Not Null 解决聚合的问题
DELETE ratings
PUT ratings
{
"mappings": {
"properties": {
"rating": {
"type": "float",
"null_value": 1.0
}
}
}
}
PUT ratings/_doc/1
{
"rating":5
}
PUT ratings/_doc/2
{
"rating":null
}
POST ratings/_search
POST ratings/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"avg": {
"avg": {
"field": "rating"
}
}
}
}
POST ratings/_search
{
"query": {
"term": {
"rating": {
"value": 1
}
}
}
}
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