在日常的业务开发场景中，像 一个人有多套房子，多个住址 ，一篇文章中有多个评论这种需求还是非常常见的。当我们使用 Elasticsearch 来进行存储时， ES 的字段类型是 nested 类型 ，虽然这个效率不高。

当我们使用 canal 对数据进行增量同步到 ES 时，canal-adapter 是否是支持 nested 类型呢？

查看 issue 提问

好遗憾。大佬说暂时不支持。

在本想放弃的时候，看到 issue 中有位小伙伴说，配置 object 兼容 nested ，但是并没有给出解决方案。废话不多说，实践一把，走起。

1. 数据处理

1.1 创建 存在 字段类型为 nested 的索引 canal_test

首先创建 elasticsearch的索引名为 canal_test  ，其中 addresses 字段是 nested 类型

1.2 表结构

创建 两张表 t_address（地址表），t_rk （人口表）。一个人可以有多个地址，一对多的关系

CREATE TABLE `t_address` ( `address` varchar(255) DEFAULT NULL, `houseId` int(11) DEFAULT NULL, `zxbs` int(11) DEFAULT NULL, `jwhdm` varchar(255) DEFAULT NULL, `id` int(11) DEFAULT NULL) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;CREATE TABLE `t_rk` ( `residentId` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `type` int(255) DEFAULT NULL, `zxbs` varchar(255) DEFAULT NULL, `name` varchar(255) DEFAULT NULL, `nation` varchar(255) DEFAULT NULL, `gender` varchar(255) DEFAULT NULL, `death` char(1) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`residentId`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

1.3测试数据

INSERT INTO `demo`.`t_rk`(`residentId`, `type`, `zxbs`, `name`, `nation`, `gender`, `death`) VALUES (3, 1, '1', 'huang123', '113', '1', '1');INSERT INTO `demo`.`t_address`(`address`, `houseId`, `zxbs`, `jwhdm`, `id`) VALUES ('厦门', 12, 23, '23', 3);INSERT INTO `demo`.`t_address`(`address`, `houseId`, `zxbs`, `jwhdm`, `id`) VALUES ('漳州', 233, 23, '23', 3);INSERT INTO `demo`.`t_address`(`address`, `houseId`, `zxbs`, `jwhdm`, `id`) VALUES ('泉州', 233, 23, '23', 3);

2. canal-adapter 配置

默认已经熟悉 canal 和 canal-adapter 的使用。在同步到 es 中，我们知道需要为每个索引配置一份 yml 的配置文件，下面创建canal_test.yml 文件 ，同步配置如下

2.1 nested 配置的正确姿势

dataSourceKey: defaultDSdestination: examplegroupId: g1esMapping:  _index: canal_test  _type: _doc  _id: _id  upsert: true#  pk: id  sql: "SELECT        t1.residentId AS _id,        t1.`name`,        t1.death,        t1.gender,        t1.nation,        t1.type,        t1.zxbs,        CONCAT('[',c.address,']') AS  addresses        FROM        t_rk t1        LEFT JOIN (        SELECT        id,        GROUP_CONCAT(JSON_OBJECT('address',address,'houseId',houseId)) AS address        FROM        t_address        GROUP BY        id      ) c ON c.id = t1.residentId"  objFields:    addresses: object#  etlCondition: "where a.c_time>={}"  commitBatch: 3000

* 重点关注

SELECT        t1.residentId AS _id,        t1.`name`,        t1.death,        t1.gender,        t1.nation,          t1.type,        t1.zxbs,        CONCAT('[',c.address,']') AS  addresses        FROM        t_rk t1        LEFT JOIN (        SELECT        id,        GROUP_CONCAT(JSON_OBJECT('address',address,'houseId',houseId)) AS address        FROM        t_address        GROUP BY        id      ) c ON c.id = t1.residentId"

配置中的关键

  objFields:    addresses: object

2. 测试同步情况

*  获取第 1 步中准备的sql，执行测试数据 sql

canal 执行日志

  3.  同步结果

4. 搜索验证 

GET canal_test/_search{  "query":{    "bool": {      "must": [        {          "nested": {            "path": "addresses",            "query": {              "bool": {                "must": [                  {                    "match_phrase": {                      "addresses.address": "漳州"                    }                  }                ]              }            }          }        }      ]    }  }}

查询结果：

好了 ，今天的实践就到这里。你学废了吗？ 

这边格式有点奇怪，有需要可以到公众号看

https://mp.weixin.qq.com/s/jIVxxHp9GsE2WL2DNPsVJQ