如何使用Elasticsearch实现对动态字段的搜索

需求如下:在Blog中保存着一串标签,标签名由用户自定义,如TagSex,其值也是可以自由输入的字符串,现需要根据这个动态的标签名和值筛选出这一篇Blog。

你可能使用Mysql实现一个类似Elasticsearch倒排索引一样的关联tag和blog的关联表, 但如果还需要支持其他条件的筛选+排序那想一想都觉得复杂.

那我们换成Elasticsearch来实现吧.

Elasticsearch版本: 6.8

方案1:使用ES Object类型存储tags

索引(类似mysql的表)的Mapping(类似mysql的字段)如下

{
  "blog": {
    "mappings": {
      "blog": {
        "dynamic_templates": [
          {
            "keywords": {
              "match": "*",
              "mapping": {
                "type": "keyword"
              }
            }
          }
        ],
        "properties": {
          "id": {
            "type": "long"
          },
          "tags": {
            "type": "object",
          },
          "publish_time": {
            "type": "long"
          },
          "user_id": {
            "type": "long"
          },
          "sort": {
            "type": "long"
          }
        }
      }
    }
  }
}

其他字段就不用多说, 我们来关注tags字段, tags类型是Object类型, 其可以存放任意字段.

也可以使用nested
类型, 不过nested用途是优化数组, 用来替换Object用途不大.

多个tag就可以存放在这个Object里面:

{
  "id": 1,
  "tags": {
    "green": "hellooo",
    "blue": "wooorld"
  }
}

或是还可以支持像这样的多个value:

{
  "id": 1,
  "tags": {
    "green": ["hellooo", "oo"],
    "blue": "wooorld"
  }
}

在搜索时, 直接使用普通的query语句即可:

{
  "query": {
    "term": {
      "tags.blue": "wooorld"
    }
  },
  "size": 20
 }

当然, 事情没这么简单, 你还需要考虑这几个问题:

  • 每当tags中有新的字段, ES都会建立新的mapping key, 过多的key是否会影响ES的性能?
  • 新字段的类型是应该被固定为keyword, 因为用不着全文索引。

下面的方案2就会解决key太多的问题,不过你觉得方案1也可行的话,我们就继续来解决第二个问题:如何将动态添加的字段类型固定为keyword?

当动态添加字段的时候Elasticsearch默认会自动推断类型, 如string就会使用text类型存储.

如果需要修改这个逻辑就需要使用到dynamic templates.

在这个案例中, 我们需要对动态添加的tags字段进行精确搜索, 而不是全文搜索, 所以需要使用到keyword类型, 那么就可以这样写dynamic_templates:

PUT blog_index
{
  "mappings": {
    "blog": {
      "dynamic_templates": [
        {
          "keywords": {
            "match": "*",
            "mapping": {
              "type": "keyword"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

现在动态的向tags对象里添加字段都将作为keyword类型存储。

方案2:将tags存储为字符串数组

key的多少会不会影响ES的性能笔者也没找到资料,抱歉也太多时间去验证,有兴趣的可以自己试验一下,不过猜测这对ES的性能影响很小,但如果你觉得太多的key不美观或者担心性能,那可以使用另一种方案:

设置tags字段的类型的Array,然后将tag和value拼接起来放在tags里,在搜索时就可以使用term-query来查询

document:

{
  "id": 1,
  "tags": ["tagAbc=blue"]
}

如果一个tag有多个值,那么可以这样存储:
{
"id": 1,
"tags": ["tagAbc=blue", "tagAbc=green"]
}

其中=作为tagKey和value的分隔符,可根据项目需要而定。
同样在搜索的时候也需要拼接key和value:

query:

{  
  "query": {
    "term": {
       "tags":  "tagAbc=blue"
     }
  }
}

这种方案的优点是不会生成太多的key,性能稳定,麻烦的是在存储到ES之前需要先处理一次(不过实际上不算什么问题)。

参考

https://stackoverflow.com/questions/34556585/supporting-query-on-dynamic-columns-in-elastic-search

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 214,377评论 6 496
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,390评论 3 389
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 159,967评论 0 349
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,344评论 1 288
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,441评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,492评论 1 292
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,497评论 3 412
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,274评论 0 269
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,732评论 1 307
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,008评论 2 328
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,184评论 1 342
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,837评论 4 337
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,520评论 3 322
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,156评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,407评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,056评论 2 365
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,074评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容