在處理非關系型數(shù)據(jù)存儲引擎Elasticsearch時，由于其與NoSQL數(shù)據(jù)庫設計類型相關，因此在設計索引結構時需要盡可能降低數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)性。本文將介紹Elasticsearch處理關系型數(shù)據(jù)的四

在處理非關系型數(shù)據(jù)存儲引擎Elasticsearch時，由于其與NoSQL數(shù)據(jù)庫設計類型相關，因此在設計索引結構時需要盡可能降低數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)性。本文將介紹Elasticsearch處理關系型數(shù)據(jù)的四種方法。

1. 數(shù)據(jù)冗余的扁平化設計

數(shù)據(jù)冗余的扁平化設計是一種以空間換取時間的思想。對于Elasticsearch而言，為了方便搜索和提高性能，數(shù)據(jù)冗余是常見的處理方式。舉例來說，如果一個公園屬于山西省，則山西省的人可以免費游玩；若公園位于山西省太原市，則太原市的居民可享受免費入園待遇。通過在ES索引中創(chuàng)建countyIds字段來存儲可免費游玩的縣ID，實現(xiàn)數(shù)據(jù)冗余的扁平化設計。

2. 嵌套類型（Nested）索引設計

嵌套類型索引設計能夠較容易地表達數(shù)據(jù)之間的關系，但也會導致查詢性能下降數(shù)倍。當一個學生可以有多個老師的情況下，若需同時搜索學生和老師信息，可以采用嵌套類型索引設計，但需注意更新外層對象時也要涉及到嵌套對象的覆蓋。

3. 父子文檔（Join）索引設計

Elasticsearch提供了類似關系型數(shù)據(jù)庫中Join的實現(xiàn)，即Join數(shù)據(jù)類型。該數(shù)據(jù)類型定義了父子文檔之間的關系，實現(xiàn)了兩個對象的分離。父子文檔的設計中，父文檔和子文檔是獨立的，更新父文檔無需重新索引子文檔，子文檔的增刪改不影響其他文檔。雖然父子文檔索引設計需要額外內存維護關系，讀取性能相對較差，但可避免嵌套類型的弊端。

4. 多個獨立的索引之間依靠主外鍵關聯(lián)

除了Nested和Join類型，也可通過建立一對一索引來處理有關聯(lián)關系的數(shù)據(jù)。通過多次搜索來實現(xiàn)關聯(lián)數(shù)據(jù)查詢，雖然存在多次網(wǎng)絡連接調用的缺點，但可避免部分性能問題。若異常查詢超時或失敗，整個接口查詢將受影響。

在總結與注意事項方面，需要注意以下幾點：

1. 在ES 6.0及之后版本，一個索引中已不能創(chuàng)建多個type類型的文檔，ES 7.0后type將被廢除。

2. 針對不同應用場景選擇合適的索引結構至關重要。

3. 不建議創(chuàng)建過于復雜的索引接口，這會增加代碼復雜度、索引結構擴展困難，并提高新同學的學習成本。

通過本文介紹的處理關系型數(shù)據(jù)的方法，可以使Elasticsearch更有效地處理各種數(shù)據(jù)關聯(lián)問題，提升系統(tǒng)性能和搜索效率。