一、什么是 ES Nested 嵌套
Elasticsearch 有很多数据类型，大致如下：
基本数据类型：
- string 类型。ES 7.x 中，string 类型会升级为：text 和 keyword。keyword 可以排序；text 默认分词，不可以排序。
- 数据类型：integer、long 等
- 时间类型、布尔类型、二进制类型、区间类型等
复杂数据类型：
- 数组类型：Array
- 对象类型：Object
- Nested 类型
- 特定数据类型：地理位置、IP 等
注意：tring／nested／array 类型字段不能用作排序字段。因此 string 类型会升级为：text 和 keyword。keyword 可以排序，text 默认分词，不可以排序。
2.1 那什么是 Nested 类型？
Elasticsearch 7.x 文档中，这样写到：
The nested type is a specialised version of the object datatype that allows arrays of objects to be indexed in a way that they can be queried independently of each other.Nested （嵌套）类型，是特殊的对象类型，特殊的地方是索引对象数组方式不同，允许数组中的对象各自地进行索引。目的是对象之间彼此独立被查询出来。
2.2 如何使用 Nested 类型？
在 ES 的 my_index 索引中存储 users 字段。比如说：
{
"group" : "fans",
"users" : [
{
"name" : "John",
"age" : "23"
},
{
"name" : "Alice",
"age" : "18"
}
]
}其实存储看上去跟 Object 类型一样，只不过底层原理对数组 users 字段索引方式不同。设置 users 字段的索引方式 Nested 嵌套类型：
curl -X PUT "localhost:9200/my_index" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"mappings": {
"properties": {
"users": {
"type": "nested"
}
}
}
}
'二、Nested Query 应用场景或案例
比如小老弟我有一波小粉丝，users 字段类型是 object。存储如下：
{
"group" : "bysocket_fans",
"users" : [
{
"name" : "John",
"age" : "23"
},
{
"name" : "Alice",
"age" : "18"
}
]
}
{
"group" : "路人甲_fans",
"users" : [
{
"name" : "Alice",
"age" : "22"
},
{
"name" : "Jeff",
"age" : "18"
}
]
}比如 18 岁大姑娘 Alice 是小老弟我的粉丝，她也可能是周杰伦的粉丝。那这边就有一个需求，即应用场景：
如何找到 18 岁大姑娘 Alice {"name" : "Alice","age" : "18"} 关注的所有明星呢？
如果用老的查询语句是这样搜索的：
GET /my_index/_search?pretty
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"users.name": "Alice"
}
},
{
"match": {
"users.age": 18
}
}
]
}
}
}结果发现结果是不对的，路人甲 这条记录也出现了。
因为匹配到了第一个 Alice + 第二个 Jeff 的 18。所以这种查询不满足这个场景
那么需要使用 Nested 类型并用 Nested 查询，即让数组中的对象各自地进行索引。目的是对象之间彼此独立被查询出来。
三、Nested Query 实战
3.1 设置 Nested 类型
根据 2.2 如何使用 Nested 类型，将 users 字段类型从 object 修改为 nested：
curl -X PUT "localhost:9200/my_index" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"mappings": {
"properties": {
"users": {
"type": "nested"
}
}
}
}
'3.2 Nested Query
修改后，对应的 Nested Query ，如下：
GET /my_index/_search?pretty
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"nested": {
"path": "users",
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"users.name": "Alice"
}
},
{
"match": {
"users.age": 18
}
}
]
}
}
}
}
]
}
}
}语法很简单就是：
- key 以 "nested" 开头
- path 就是嵌套对象数组的字段名
其他
- score_mode （可选的）匹配子对象的分数相关性分数。avg （默认，使用所有匹配子对象的平均相关性分数）
- ignore_unmapped （可选的）是否忽略 path 未映射，不返回任何文档而不是错误。默认为 false，如果 path 不对就报错
这样查询得结果就是对的。
四、Nested Query 性能
这边测试过，给大家一个测试报告和建议。
压测环境：3 个 server ，6 个 ES 节点
压测结论： 使用上小节查询语句，50 并发情况下，导致千兆网卡被打满了。TPS 4000 左右，如果提高并发，就会增加 RT。所以如果高性能大流量情况下，必须用 Nested 应该从网络流量方向进行优化。二者，尽量减少大数据对象的返回
建议：泥瓦匠建议，你听听看
- 性能：Common Query 远远大于 Nested Query 远远大于 Parent/Child Query
- 性能优化：首先考虑减少后面两种 Query
- 性能优化：Nested Query 业务可以优化下。比如上一小节完全可以多存一个 fanIds 数组。搜索两次，第一次查确定 18 岁大姑娘 Alice 的 fanId，第二次根据 fanId 搜索即可
- 性能优化：实在没办法，高性能大流量情况下，必须用 Nested 应该从网络流量方向进行优化。二者，尽量减少大数据对象的返回
（完）
参考资料：
