干货 | Elasticsearch Nested 数组大小求解,一网打尽!

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: 干货 | Elasticsearch Nested 数组大小求解,一网打尽!

1、实战线上 Nested 问题

如何查询所有 objectList (Nested 类型)里面的 lossStatus="ENABLE" 且 objectList 的数组大小大于2的数据?

——问题来源:死磕Elasticsearch 知识星球

2、数据模型

索引导入和样例数据批量写入如下所示。

PUT appweb
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "orderTime": {
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
      },
      "objectList": {
        "type": "nested",
        "properties": {
          "addTime": {
            "type": "date",
            "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
          },
          "customerPersonId": {
            "type": "long"
          },
          "lossStatus": {
            "type": "text"
          }
        }
      }
    }
  }
}
 
 
POST appweb/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"name":"111","orderTime":"2022-02-02 02:02:02","objectList":[{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":101,"lossStatus":"ENABLE"},{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":102,"lossStatus":"ENABLE"}]}
{"index":{"_id":2}}
{"name":"222","orderTime":"2022-02-02 02:02:02","objectList":[{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":201,"lossStatus":"2222"},{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":202,"lossStatus":"2222"},{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":203,"lossStatus":"3333"}]}
{"index":{"_id":3}}
{"name":"111","orderTime":"2022-02-02 02:02:02","objectList":[{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":101,"lossStatus":"ENABLE"}]}
{"index":{"_id":4}}
{"name":"111","orderTime":"2022-02-02 02:02:02","objectList":[{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":101,"lossStatus":"ENABLE"},{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":102,"lossStatus":"ENABLE"},{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":103,"lossStatus":"ENABLE"}]}

开搞,方案逐步展开讨论。

3、问题拆解

涉及三个核心知识点:

  • 其一:检索数据涉及 Nested 类型。
  • 其二:检索条件1:objectList (Nested 类型)下的 lossStatus="ENABLE"。

这个在检索的时候要注意指定 path,否则会报错。

  • 其三:检索条件2:获取 objectList 的数组大小大于 2 的数据?

问题转化为:检索条件1、检索条件2的组合实现。

3.1 检索条件 1 实现

POST appweb/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "nested": {
            "path": "objectList",
            "query": {
              "match_phrase": {
                "objectList.lossStatus": "ENABLE"
              }
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

中规中矩的 Nested 语法,无需过多解释。唯一强调的是:path的用法。

如果 Nested 语法不熟悉,可以参考官方文档:

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.0/query-dsl-nested-query.html

3.2 检索条件 2 实现

本质是获取 objectList 的数组大小大于 2 的数据。再进一步缩小范围是:获取 objectList 数组的大小。

问题转化为如何获取 Nested 嵌套类型数组大小?

这里的确没有非常现成的实现,我总结了如下几种方案。

方案1:function_score 检索实现

该方案包含了:3.1 小节 检索条件 1 的实现,完整实现如下。

POST appweb/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "nested": {
            "path": "objectList",
            "query": {
              "match_phrase": {
                "objectList.lossStatus": "ENABLE"
              }
            }
          }
        },
        {
          "function_score": {
            "query": {
              "match_all": {}
            },
            "functions": [
              {
                "script_score": {
                  "script": {
                    "source": "params._source.containsKey('objectList') && params._source['objectList'] != null && params._source.objectList.size() > 2 ? 2 : 0"
                  }
                }
              }
            ],
            "min_score": 1
          }
        }
      ]
    }
  }
}

注意在 script_score 下做了多条件判断:

params._source.containsKey('objectList') 
params._source['objectList'] != null
params._source.objectList.size() > 2

官方语法参考:

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.0/query-dsl-function-score-query.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/painless/8.0/painless-score-context.html

方案2:funciton_score 检索实现2
POST appweb/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            {
              "nested": {
                "path": "objectList",
                "query": {
                  "exists": {
                    "field": "objectList.customerPersonId"
                  }
                },
                "score_mode": "sum"
              }
            },
            {
              "nested": {
                "path": "objectList",
                "query": {
                  "match_phrase": {
                    "objectList.lossStatus": "ENABLE"
                  }
                }
              }
            }
          ]
        }
      },
      "functions": [
        {
          "script_score": {
            "script": {
              "source": "_score >= 3 ? 1 : 0"
            }
          }
        }
      ],
      "boost_mode": "replace"
    }
  },
  "min_score": 1
}

该方式本质是曲线救国,借助:sum 求和累加评分实现。

实现条件是:存在字段“objectList.customerPersonId”,评分就高。该方式不太容易想到,“可遇而不可求”

方案3:runtime_field 运行时字段实现
POST appweb/_search
{
  "runtime_mappings": {
    "objectList_tmp": {
      "type": "keyword",
      "script": """
        int genre = params['_source']['objectList'].size();
        emit(genre.toString());
      """
    }
  },
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "nested": {
            "path": "objectList",
            "query": {
              "match_phrase": {
                "objectList.lossStatus": "ENABLE"
              }
            }
          }
        },
        {
          "range": {
            "objectList_tmp": {
              "gte": 3
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

这是我整合了聚合 + runtime_field 实现的结果,召回结果达到预期且令人满意。

最后发现聚合部分是多余的,删除之。

解读如下:

  • 第一:新加了运行时字段——objectList_tmp,目的:获取 Nested 数组大小。
  • 第二:结合已有 nested 检索组合 bool 检索实现即可。

综合对比看,它比下面的方案4更简洁,如果线上环境想不修改数据的前提下使用,推荐此方案。

方案4:聚合实现
GET appweb/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "nested": {
      "path": "objectList",
      "query": {
        "match_phrase": {
          "objectList.lossStatus": "ENABLE"
        }
      }
    }
  },
  "aggs": {
    "counts_aggs": {
      "terms": {
        "script": "params['_source']['objectList'].size()"
      },
      "aggs": {
        "top_hits_aggs": {
          "top_hits": {
            "size": 10
          }
        }
      }
    }
  }
}

对比方案 3,方案 4相对鸡肋和繁冗、复杂。

也更进一步体会:runtime_field 的妙处。

4、换个思路?轻装上阵!

什么思路?之前文章有过解读——空间换时间

具体实现如下:

4.1 步骤1:预处理新增字段  nested_size。

PUT  _ingest/pipeline/add_nested_size_pipeline
{
  "processors": [
    {
      "script": {
        "lang": "painless",
        "source": "ctx.nested_size = ctx.objectList.size();"
      }
    }
  ]
}

4.2 步骤2:创建索引且导入数据。

创建索引同时指定步骤 1 的 pipeline 预处理管道。

PUT appweb_ext
{
  "settings": {
    "index": {
      "default_pipeline": "add_nested_size_pipeline"
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "orderTime": {
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
      },
      "objectList": {
        "type": "nested",
        "properties": {
          "addTime": {
            "type": "date",
            "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
          },
          "customerPersonId": {
            "type": "long"
          },
          "lossStatus": {
            "type": "text"
          }
        }
      }
    }
  }
}
 
 
 
POST appweb_ext/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"name":"111","orderTime":"2022-02-02 02:02:02","objectList":[{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":101,"lossStatus":"ENABLE"},{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":102,"lossStatus":"ENABLE"}]}
{"index":{"_id":2}}
{"name":"222","orderTime":"2022-02-02 02:02:02","objectList":[{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":201,"lossStatus":"2222"},{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":202,"lossStatus":"2222"},{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":203,"lossStatus":"3333"}]}
{"index":{"_id":3}}
{"name":"111","orderTime":"2022-02-02 02:02:02","objectList":[{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":101,"lossStatus":"ENABLE"}]}
{"index":{"_id":4}}
{"name":"111","orderTime":"2022-02-02 02:02:02","objectList":[{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":101,"lossStatus":"ENABLE"},{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":102,"lossStatus":"ENABLE"},{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":103,"lossStatus":"ENABLE"}]}

4.3 步骤3:复杂脚本检索变成简单检索实现。

bool 组合条件,一个 nested 检索 + 一个 range query,轻松搞定!

POST appweb_ext/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "nested": {
            "path": "objectList",
            "query": {
              "match_phrase": {
                "objectList.lossStatus": "ENABLE"
              }
            }
          }
        },
        {
          "range": {
            "nested_size": {
              "gt": 2
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

此方案是我极力推广的方案,需要我们多结合业务实际,多在数据写入前的设计阶段、数据建模阶段做“文章”。而不是快速导入数据,后面丢给复杂的检索脚本实现。

一般项目实战阶段,很多人会说,“工期要紧,我管不了那么多”。项目后期复盘会发现,“看似快了,实则慢了”,最终感叹:“预处理的工作不要省也不能省”!

5、小结

看似简单的几个方案,我从入手到梳理完毕耗时大于 6 个小时+。主要是painless 脚本没有固定的章法可循,需要摸索和反复验证。

意外收获是方案3,基于方案 4 的创新方案,比较灵活好用。

但,我更推荐空间换时间的方案。能预处理搞定的事情,就不要留到检索阶段实现。

欢迎留言说下您的方案和思考!

6、参考

https://stackoverflow.com/questions/64447956

https://stackoverflow.com/questions/54022283

https://stackoverflow.com/questions/57144172

https://t.zsxq.com/FAQ7mUN 

https://www.ru-rocker.com/2020/11/03/filtering-nested-array-objects-in-elasticsearch-document-with-painless-scripting/ 

https://medium.com/@felipegirotti/elasticsearch-filter-field-array-more-than-zero-8d52d067d3a0

推荐

1、重磅 | 死磕 Elasticsearch 方法论认知清单(2021年国庆更新版)

2如何从0到1打磨一门 Elasticsearch 线上直播课?(口碑不错)

3、如何系统的学习 Elasticsearch ?

4、Elasticsearch 预处理没有奇技淫巧,请先用好这一招!

5、干货 | 论Elasticsearch数据建模的重要性


更短时间更快习得更多干货!

和全球近 1600+ Elastic 爱好者一起精进!

比同事抢先一步学习进阶干货!


相关实践学习
使用阿里云Elasticsearch体验信息检索加速
通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
相关文章
|
6月前
|
存储 JSON 数据格式
Elasticsearch 8.X 可以按照数组下标取数据吗?
Elasticsearch 8.X 可以按照数组下标取数据吗?
49 0
|
存储 NoSQL Java
Elasticsearch Nested 选型,先看这一篇!
1、关于Nested 问题 上次讲解了Elasticsearch 数据建模之后,很多同学反馈问题: Q1:用nested做嵌套文档,对嵌套文档的字段做查询,只要主文档下一个嵌套文档符合要求,就会把主文档以及下面的所有的嵌套文档都查出来,实际我只需要符合要求的嵌套文档。这个用nested可以做吗? Q2:请教个问题 这个nested 是只要用这个字段类型就影响性能还是说当只有用这个字段类型去筛选才影响性能? Q3:Elasticsearch Nested 取一条数据 怎么搞? Q4:nested聚合查询等,导致jvm内存剧增,出现长时间的full GC,如何破? 介于此,非常有必要将
2915 0
Elasticsearch Nested 选型,先看这一篇!
|
6月前
|
搜索推荐 JavaScript Java
Elasticsearch 8.X 如何依据 Nested 嵌套类型的某个字段进行排序?
Elasticsearch 8.X 如何依据 Nested 嵌套类型的某个字段进行排序?
90 0
|
6月前
|
SQL JSON DataWorks
DataWorks产品使用合集之DataWorks 数据集成任务中,将数据同步到 Elasticsearch(ES)中,并指定 NESTED 字段中的 properties 类型如何解决
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。
88 0
|
存储 JSON 数据建模
Elasticsearch数据建模实战之基于nested object实现博客与评论嵌套关系
Elasticsearch数据建模实战之基于nested object实现博客与评论嵌套关系
|
数据建模
白话Elasticsearch59-数据建模实战_ Nested Aggregation/ Reverse nested Aggregation对嵌套的博客评论数据进行聚合分析
白话Elasticsearch59-数据建模实战_ Nested Aggregation/ Reverse nested Aggregation对嵌套的博客评论数据进行聚合分析
93 0
|
存储 JSON 数据建模
白话Elasticsearch58-数据建模实战_基于nested object实现博客与评论嵌套关系
白话Elasticsearch58-数据建模实战_基于nested object实现博客与评论嵌套关系
78 0
|
存储 SQL 算法
Elasticsearch数组Array类型增加、删除
Elasticsearch数组Array类型增加、删除
333 0
下一篇
无影云桌面