如何利用 Elasticsearch 的 Join 类型管理关联数据？

最近发现不少小伙伴都对数据库很感兴趣，所以今天继续给大家介绍数据库相关的知识，本文《如何利用 Elasticsearch 的 Join 类型管理关联数据？》主要内容涉及到等等知识点，希望能帮到你！当然如果阅读本文时存在不同想法，可以在评论中表达，但是请勿使用过激的措辞~

Elasticsearch 的 Join 类型

在 Elasticsearch 中，join 类型允许我们在不同的索引中存储关联数据，从而解决“一个文档包含另一个文档”的问题，像文章和评论之间的关系。

与合并索引的差异

需要注意的是，join 类型与合并多个索引不同。合并索引会将所有文档物理存储在同一个索引中，而 join 类型只是在逻辑上将它们关联起来。换句话说，使用 join 类型，文章和评论仍然存储在不同的索引中，但是 Elasticsearch 可以通过 join 字段将它们链接起来。

性能优势

与将评论存储在文章 object 字段中相比，join 类型在统计和查询性能方面具有优势。

• 统计： 使用 join 类型，我们可以使用 terms aggregation 分组统计每个文章的评论数。如果将评论存储在 object 字段中，则需要编写复杂的查询来提取这些信息。
• 查询： 加入类型允许我们使用 nested queries 轻松地查询包含特定条件评论的文章。将评论存储在 object 字段中，则需要使用更复杂的多层查询。

建议

对于像文章和评论这样的关系数据，我们建议使用 join 类型，而不是将评论挂载到文章文档中。这样做的原因包括：

• 减少数据修改开销
• 提高统计和查询性能
• 保持数据的结构化和组织性

今天关于《如何利用 Elasticsearch 的 Join 类型管理关联数据？》的内容介绍就到此结束，如果有什么疑问或者建议，可以在golang学习网公众号下多多回复交流；文中若有不正之处，也希望回复留言以告知！