从一个实战问题再谈 Elasticsearch 数据建模

1、上问题

2、问题细化

注意，类似的问题是业务问题，如果要实际落地分析，需要进一步核实确认当前的数据建模。

本质一句话：数据的建模决定了数据的存储，数据的存储决定了数据的检索实现。

经反复讨论，敲定了当前的简化的数据建模如下：

PUT products
{
"mappings": {
"properties": {
"uid":{
"type":"keyword"
      },
"tag_name":{
"type":"keyword"
      }
    }
  }
}

POST products/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"tag_name":["阳光保险-2016"], "uid":"1111_2222"}
{"index":{"_id":2}}
{"tag_name":"太平洋保险-2020", "uid":"1111_2222"}
{"index":{"_id":3}}
{"tag_name":"平安保险-2019", "uid":"333333"}

两个字段给大家简单解读一下：

• uid，用户id

• "tag_name，用户购买的产品

如上的建模就和问题描述建立起一一对应的关系了。

用户id为：1111_2222 的用户，购买了 2 个产品：阳光保险-2016 和 太平洋保险-2020。

现在问题转嫁为：查找购买了“阳光保险-2016” 和 “太平洋保险-2020” 的用户？

到了这里，问题基本上无二义，双方理解基本一致。

ps：这也是咱们公司内部沟通拆解问题的思路，由于问题比较简单，不再啰嗦。

3、问题剖析

怎么做？

看到这里，大家可以想一下？暂停几秒，再往后看... ...

这时候，脑海里想一下，检索或者聚合能否实现类似需求？

注意：购买了 “阳光保险-2016” 和 “太平洋保险-2020” ，是 与 的关系。首先想到的是：bool 和 must 结合。

很快啊，答案写在了下面

POST products/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "term": {
            "tag_name": "阳光保险-2016"
          }
        },
        {
          "term": {
            "tag_name": "太平洋保险-2020"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

但，放到 Kibana里面执行一下，发现怎么返回结果为空？

大意了吗？！再仔细审题.....

恍然大悟，本质错误原因在于：一对一的字段映射关系，怎么能得到两个或者多个都匹配的结果呢？

这才意识到哪里出了问题？！——不是数据检索，而是数据建模！

4、问题解答

问题的本质再细化抽象：

这已经不是简单的 Mysql 中的一对一的数据关系，所谓一对一代表 —— 一个用户 id 对应一个产品名。

如下图所示：多个 1 对 1 表示不同的doc。

而是：一对多的数据关系。

为什么？多个一对一是不能解决：查找购买了“阳光保险-2016” 和 “太平洋保险-2020” 的用户的需求的？

那怎么实现呢？几乎没有更好的方法，除了：数据重新建模。

再建模的时候，要以上面的一对多的图示作为依据。

这时候，脑海里要浮现出 ES 支持哪些所谓“多表关联”操作？

至少应该想到：

• Array 数组类型

• Object 对象类型

• Nested 嵌套对象类型

• Join 父子关联类型

我们先拿 Array 数组类型试验，提到数组类型，里面要进一步映射出 Elasticsearch 关于数组的定义：

• 在Elasticsearch中，没有专用的数组数据类型。

• 默认情况下，任何字段都可以包含零个或多个值。

• 数组中的所有值必须具有相同的数据类型。

强调一下：根据数组的定义，之前定义的 Mapping 是不需要修改的。

实践一把：

POST products/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"tag_name":["阳光保险-2016", "太平洋保险-2020"], "uid":"1111_2222"}
{"index":{"_id":2}}
{"tag_name":"太平洋保险-2020", "uid":"1111_2222"}
{"index":{"_id":3}}
{"tag_name":"平安保险-2019", "uid":"333333"}

如此，一对一的数据建模变成了一对多的数据建模。

验证一把结果是否达到预期呢？

POST products/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
        {
"term": {
"tag_name": "阳光保险-2016"
          }
        },
        {
"term": {
"tag_name": "太平洋保险-2020"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

返回结果（仅贴出了 hits 部分）：

 "hits" : [
      {
"_index" : "products",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_score" : 1.6161176,
"_source" : {
"tag_name" : [
"阳光保险-2016",
"太平洋保险-2020"
          ],
"uid" : "1111_2222"
        }
      }
    ]

很简单的就实现了需求。

注意：Object，nested 等也可以实现，要根据具体业务所需，不再展开讲。

5、再谈数据建模

为什么是再谈，是因为我们强调过： 干货 | 论Elasticsearch数据建模的重要性 。

尤其基础数据源来自关系型数据库（Mysql、Oracle 等）的业务数据，切记不要将数据同步到ES就完事大吉。

同步之前需要讨论：

• 数据在 Elasticsearch 怎么建模？

• Mapping 如何设置？

• 哪些字段需要全文检索？需要分词？哪些不需要？

• 哪些字段需要建索引？

• 哪些字段不需要存储？

• 类型选择：integer 还是 keyword？

• 哪些需要做多表关联？使用：宽表冗余存储？还是 Array，Object，Nested，Join ？都需要深入考虑。

• 哪些字段需要预处理？

• 预处理是通过logstash filter 环节实现？还是 Mysql 视图实现？还是 ingest 管道实现？还是其他？

  ...... 

  类似延伸出几十个问题都不在话下。

这里想的越充分，后面越省事！

关于多表关联问题，推荐阅读： Elasticsearch多表关联设计指南

6、小结

数据建模的培养没有太好的速成方法，需要结合项目实践、反馈、再实践、再反馈总结。形成知识积累。

加微信： elastic6 （仅有少量坑位了），和 BAT 大佬一起精进 Elastic 技术！

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