有人在使用Atlas做元数据管理的吗，有没有人知道

1. 问题描述： 用户希望查询每个classification下关联的表的数量，而不仅仅是单个classification。用户提及可以使用DSL "isa"语句查询单个classification的关联情况，但寻求一种更高效的方法来避免遍历所有classification。

2. 查询背景： 考虑到Elasticsearch作为数据源的场景，以及可能涉及的分类信息管理，此需求可能与元数据管理或数据治理相关，需要在索引中检索特定模式以统计每个classification关联的表计数。

3. 查询建议： 由于直接提供一个适用于所有classification的查询方法较为复杂，且标准Elasticsearch DSL不直接支持跨多个索引进行此类聚合查询而无需显式遍历，这里推荐一种策略性方案而非直接SQL或DSL查询示例：

   • 步骤一： 首先，确保您的Elasticsearch索引结构中包含有表示classification和关联表（假设为table_name）的字段。
   • 步骤二： 使用Elasticsearch的aggregations功能，特别是terms聚合，来按classification字段分组并计算每组内的唯一table_name数量。这可以通过编写一个动态脚本来实现，该脚本能够遍历所有已知的classification，并对每个classification执行一次聚合查询。

4. 示例聚合查询： 假设我们有一个索引设计能反映分类信息，以下是一个基本的聚合查询示例，展示如何针对单个指定的classification统计关联表的数量。请注意，实际应用中您可能需要根据实际情况调整索引名、字段名等。

   GET your_index_name/_search
   {
    "size": 0,
    "aggs": {
      "by_classification": {
        "terms": {
          "field": "classification.keyword"
        },
        "aggs": {
          "unique_tables": {
            "cardinality": {
              "field": "table_name.keyword"
            }
          }
        }
      }
    }
   }
   

5. 注意事项：

   • 性能考量：如果classification数量巨大，逐一查询可能会导致较高的延迟。考虑是否可以在应用层缓存结果或定期生成汇总报告。
   • 索引优化：确保classification和table_name字段被正确映射为keyword类型，以便于聚合操作。
   • 资源限制：Elasticsearch聚合操作可能受到集群配置的限制，如内存和CPU资源，大规模查询时需注意监控集群健康状态。

6. 参考资料：

   • Elasticsearch聚合文档
   • Elasticsearch查询与过滤指南

通过上述策略，虽然不能完全避免遍历所有classification的概念，但通过Elasticsearch强大的聚合功能，可以相对高效地获取每个classification下的关联表数量统计信息。

请根据您的具体环境调整索引名称和字段映射，以适应此查询逻辑。