Elasticsearch返回父子数据关联查询案例

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: 在《Elasticsearch 父子关系维护和检索案例分享》一文中介绍了Elasticsearch 父子关系维护和检索的基本功能,本文接着上篇文档,分享同时返回父子数据Elasticsearch 关联查询案例。
在《 Elasticsearch 父子关系维护和检索案例分享》一文中介绍了Elasticsearch 父子关系维护和检索的基本功能,本文接着上篇文档,分享同时返回父子数据Elasticsearch 关联查询案例。

本文涉及到的技术点:
  • inner_hits的使用,通过inner_hits来同时返回父表数据和子表数据
  • 父子双向数据检索及结果绑定和遍历

1.准备工作
参考文档《 高性能elasticsearch ORM开发库使用介绍》导入和配置es客户端

2.定义带inner_hits的dsl检索语句
在dsl配置文件-esmapper/indexparentchild.xml中增加两个dsl检索语句:

hasChildSearchReturnParent2ndChildren 演示在按照雇员信息检索公司数据时,同时返回符合条件的公司下面的员工信息

hasParentSearchByCountryReturnParent2ndChildren 演示在按照公司信息检索雇员数据时,同时返回符合条件的雇员对应的公司信息
    <!--以雇员姓名为条件检索公司信息并返回公司雇员信息-->
    <property name="hasChildSearchReturnParent2ndChildren">
        <![CDATA[
            {
              "query": {
                "has_child": {
                  "type":       "employee",
                  "score_mode": "max",
                  "query": {
                    "match": {
                      "name": #[name] ##雇员名称参数
                    }
                  },
                  "inner_hits": {} ## 这是同时返回父子数据的关键所在
                }
              }
            }
        ]]>
    </property>
    <!--根据公司所在的国家信息检索员工信息,同时返回员工所属的公司信息-->
    <property name="hasParentSearchByCountryReturnParent2ndChildren">
        <![CDATA[
            {
              "query": {
                "has_parent": {
                  "type": "company",
                  "query": {
                    "match": {
                      "country": #[country] ##国家代码参数
                    }
                  },
                  "inner_hits": {} ## 这是同时返回父子数据的关键所在
                }
              }
            }
        ]]>
    </property>

3.定义检索操作方法
在文件 ParentChildTest.java中增加以下方法
	/**
	 * 检索公司信息,并返回公司对应的雇员信息(符合检索条件的雇员信息)
	 */
	public void hasChildSearchReturnParent2ndChildren(){
		ClientInterface clientUtil = ElasticSearchHelper.getConfigRestClientUtil("esmapper/indexparentchild.xml");
		Map<String,Object> params = new HashMap<String,Object>();
		params.put("name","Alice Smith");

		try {
			ESInnerHitSerialThreadLocal.setESInnerTypeReferences(Employee.class);//指定inner查询结果对于雇员类型
			ESDatas<Company> escompanys = clientUtil.searchList("company/company/_search","hasChildSearchReturnParent2ndChildren",params,Company.class);
			long totalSize = escompanys.getTotalSize();
			List<Company> companyList = escompanys.getDatas();//获取符合条件的公司
			//查看公司下面的雇员信息(符合检索条件的雇员信息)
			for (int i = 0; i < companyList.size(); i++) {
				Company company = companyList.get(i);
				List<Employee> employees = ResultUtil.getInnerHits(company.getInnerHits(), "employee");
				System.out.println(employees.size());
			}
		}
		finally{
			ESInnerHitSerialThreadLocal.clean();//清空inner查询结果对于雇员类型
		}
	}
	/**
	 * 通过公司所在国家检索雇员信息,并返回雇员对应的公司信息
	 */
	public void hasParentSearchByCountryReturnParent2ndChildren(){

		ClientInterface clientUtil = ElasticSearchHelper.getConfigRestClientUtil("esmapper/indexparentchild.xml");
		Map<String,Object> params = new HashMap<String,Object>();
		params.put("country","UK");

		try {
			ESInnerHitSerialThreadLocal.setESInnerTypeReferences(Company.class);//指定inner查询结果对于公司类型
			ESDatas<Employee> escompanys = clientUtil.searchList("company/employee/_search","hasParentSearchByCountryReturnParent2ndChildren",params,Employee.class);
			List<Employee> employeeList = escompanys.getDatas();//获取符合条件的雇员数据
			long totalSize = escompanys.getTotalSize();
			//查看每个雇员对应的公司信息
			for(int i = 0;  i < employeeList.size(); i ++) {
				Employee employee = employeeList.get(i);
				List<Company> companies = ResultUtil.getInnerHits(employee.getInnerHits(), "company");
				System.out.println(companies.size());
			}
		}
		finally{
			ESInnerHitSerialThreadLocal.clean();//清空inner查询结果对于公司类型
		}
	}

说明:

1) 通过ESInnerHitSerialThreadLocal指定了inner_hits中需要返回的数据对象类型

ESInnerHitSerialThreadLocal.setESInnerTypeReferences(Employee.class);//指定inner查询结果对于雇员类型
ESInnerHitSerialThreadLocal.setESInnerTypeReferences(Company.class);//指定inner查询结果对于公司类型
使用后需要清除:

ESInnerHitSerialThreadLocal.clean();//清空inner查询结果对于雇员类型
2) employee.getInnerHits()和company.getInnerHits()方法都是从ESBaseData继承的方法,bboss会自动将inner_hits检索到的父子关联数据设置到ESBaseData对象中,可以通过getInnerHits()方法获取到对应的数据;

3) ResultUtil.getInnerHits工具方法用于获取父/子关联检索对应的子/父的结果,方法的第二个参数对应inner_hits检索的类型和名称:

List<Employee> employees = ResultUtil.getInnerHits(company.getInnerHits(), "employee");       

List<Company> companies = ResultUtil.getInnerHits(employee.getInnerHits(), "company");


4.执行测试方法
通过junit,执行新的测试方法
@Test
public void testFromJson(){
   createIndice();
   importFromJsonData();
   hasChildSearchByBirthday();
   this.hasChildSearchByName();
   this.hasChildSearchByMinChild();
   this.hasParentSearchByCountry();

   this.hasChildSearchReturnParent2ndChildren();//本文对应的方法
   this.hasParentSearchByCountryReturnParent2ndChildren();//本文对应的方法
}

5.参考文档
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.6/search-request-inner-hits.html#nested-inner-hits

6.开发交流
elasticsearch技术交流群:166471282

elasticsearch微信公众号:bbossgroups
img_a21db47cf20ac4820026d60bcb2b9470.jpe
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。
目录
相关文章
|
25天前
|
存储 JSON 监控
大数据-167 ELK Elasticsearch 详细介绍 特点 分片 查询
大数据-167 ELK Elasticsearch 详细介绍 特点 分片 查询
44 4
|
23天前
|
Web App开发 JavaScript Java
elasticsearch学习五:springboot整合 rest 操作elasticsearch的 实际案例操作,编写搜索的前后端,爬取京东数据到elasticsearch中。
这篇文章是关于如何使用Spring Boot整合Elasticsearch,并通过REST客户端操作Elasticsearch,实现一个简单的搜索前后端,以及如何爬取京东数据到Elasticsearch的案例教程。
150 0
elasticsearch学习五:springboot整合 rest 操作elasticsearch的 实际案例操作,编写搜索的前后端,爬取京东数据到elasticsearch中。
|
1月前
|
自然语言处理 搜索推荐 Java
SpringBoot 搜索引擎 海量数据 Elasticsearch-7 es上手指南 毫秒级查询 包括 版本选型、操作内容、结果截图(一)
SpringBoot 搜索引擎 海量数据 Elasticsearch-7 es上手指南 毫秒级查询 包括 版本选型、操作内容、结果截图
45 0
|
1月前
|
存储 自然语言处理 搜索推荐
SpringBoot 搜索引擎 海量数据 Elasticsearch-7 es上手指南 毫秒级查询 包括 版本选型、操作内容、结果截图(二)
SpringBoot 搜索引擎 海量数据 Elasticsearch-7 es上手指南 毫秒级查询 包括 版本选型、操作内容、结果截图(二)
29 0
|
1月前
|
消息中间件 监控 关系型数据库
MySQL数据实时同步到Elasticsearch:技术深度解析与实践分享
在当今的数据驱动时代,实时数据同步成为许多应用系统的核心需求之一。MySQL作为关系型数据库的代表,以其强大的事务处理能力和数据完整性保障,广泛应用于各种业务场景中。然而,随着数据量的增长和查询复杂度的提升,单一依赖MySQL进行高效的数据检索和分析变得日益困难。这时,Elasticsearch(简称ES)以其卓越的搜索性能、灵活的数据模式以及强大的可扩展性,成为处理复杂查询需求的理想选择。本文将深入探讨MySQL数据实时同步到Elasticsearch的技术实现与最佳实践。
67 0
|
2月前
|
JSON 自然语言处理 算法
ElasticSearch基础2——DSL查询文档,黑马旅游项目查询功能
DSL查询文档、RestClient查询文档、全文检索查询、精准查询、复合查询、地理坐标查询、分页、排序、高亮、黑马旅游案例
ElasticSearch基础2——DSL查询文档,黑马旅游项目查询功能
|
3月前
|
存储 缓存 监控
|
3月前
|
自然语言处理 Java 关系型数据库
ElasticSearch 实现分词全文检索 - 聚合查询 cardinality
ElasticSearch 实现分词全文检索 - 聚合查询 cardinality
81 1
|
3月前
|
机器学习/深度学习 存储 搜索推荐
Elasticsearch与深度学习框架的集成案例研究
Elasticsearch 是一个强大的搜索引擎和分析引擎,广泛应用于实时数据处理和全文搜索。深度学习框架如 TensorFlow 和 PyTorch 则被用来构建复杂的机器学习模型。本文将探讨如何将 Elasticsearch 与这些深度学习框架集成,以实现高级的数据分析和预测任务。
36 0
|
3月前
|
存储 自然语言处理 Java
ElasticSearch 实现分词全文检索 - 经纬度定位商家距离查询
ElasticSearch 实现分词全文检索 - 经纬度定位商家距离查询
25 0

热门文章

最新文章