1、定义文档间关系的选项

对象类型

将JSON对象数组作为对象的值
但是这种存储会把对象里相同key的数据打平放到一起，同一个对象内部的关系丢失

对象类型存储

嵌套类型

保持独立的Lucene文档，会把每个文档分隔开

嵌套类型

父子关系

在每种类型的映射汇总定义它们之间的关系

反规范化

一篇文档包含所有相关数据

2、将对象作为字段值

映射和索引对象

会把对象字段解析成嵌套样式，内部对象也有properties列表，和根json对象一样

在对象中搜索

对象.字段，这样使用，搜索的方式和普通字段一样
只有在一个字段中搜索的时候，系统才能正常地查询。对象之间没有边界

3、嵌套类型

系统将跟文档和所有的嵌套类型对象分别索引到多个分隔的文档，但系统仍会将它们放在同一个单独的分块。

映射并索引嵌套文档

需要指定类型nested

"members":{
    "type": "nested",
    "properties":"{
        "first_name": {"type":"string"},
        "last_name": {"type":"string"}
    }"
}

• include_in_root 可以让对象索引两次，一次作为根节点的对象类型，一次作为嵌套类型
• include_in_parent 如果嵌套了多层，可以类似地将子层包含至父层

include in parent

搜索和聚集嵌套文档

• nested查询和过滤器，需要制定path参数，让ES知道嵌套对象位于哪里的Lucene分块中。

"query":{
    "nested":{
        "path":"member",
        "query":{}
    }
}

• 如果有多级嵌套的结构，可以指定到子嵌套

"query":{
    "nested":{
        "path":"members.comments",
        "query":{}
    }
}

• 整合嵌套对象的得分，如果一个分组里匹配上了嵌套里的部分文档，要获取一个整体分组的得分，可以整合嵌套对象的得分
• 可以通过返回的inner_hits字段查看谁被匹配上了
• 聚集，也可反向聚集访问父辈或根文档

"aggregations":{
    "members":{
        "nested":{
            "path":"members"
        },
        "aggregations":{
            "frequent_members":{
                "field":"members.name"
            }
        }
    }
}

• 由于需要进行额外的工作来链接同一个分块中的多篇文档，性能会有损失

4、父子关系

父辈按照正常的索引方式，子辈需要在_parent字段中指定父辈的ID
父辈与子辈是完全不同的文档，只能分别搜索，效率更低
但是文档索引、更新删除更方便，嵌套则需要重新索引整个分组

子文档的索引、更新和删除

• 映射需要指定父辈的类型
• 索引和检索，parent值是它们所属分组文档的ID，需要指定

父文档和子文档中搜索

• has_child，是搜索有某种子文档的父文档，先过滤出子文档，再通过子文档指向的父文档进行过滤最后得到
• has_parent，先运行父辈结果，然后返回子辈

5、反规范化

复制数据来避免链接

索引、更新和删除反规范化数据

"member":{
    "_parent":{"type":"group"},
    "properties":"{
        "first_name":{"type":"string"}
    }"
}