建议一 | 如何处理关联关系

• Object - 优先考虑 Denomalization；
• Nested Object - 当数据包含多数值对象（多个演员），同时有查询需求；
• Child / Parent - 关联文档更新非常频繁时；

Kibana

• Kibana 目前暂不支持 Nested Object 和 Parent / Child 类型，在未来有可能支持；
• 如果需要使用 Kibana 进行数据分析，在数据建模时，仍需要对 Nested Object 和 Parent / Child 类型做出取舍；

建议二 | 避免过多字段

• 一个文档中，最好避免大量的字段；
  • 过多的字段数不容易维护；
  • Mapping 信息保存在 Cluster State 中，数据量过大，对集群性能会有影响（Cluster State 信息需要和所有节点同步）；
  • 删除或修改数据需要 Reindex；
• 默认最大字段数是 1000，可以设置 index.mapping.total_field.limit 限定最大字段数；

什么情况会导致成百上千的字段？

• 索引的 Mapping 的 dynamic 设置成了 true；随着新文档的写入，新文档有新字段，Mapping 中记录的索引的字段数就越来越多，引发 Mapping 文件膨胀的问题；
• 解决方案：Nested Object & Key Value；

Dynamic 的取值

• true - 未知字段会被自动加入
• false - 新字段不会被索引，但是会保存在 _source 中；
• strict - 新增字段不会被索引，也不会保存在 _source 中，文档写入失败；

使用 Nested Object & Key Value 解决字段过多的问题 | 示例

• cookies 字段的 type 设置成 nested；
• 然后可以在 cookie 字段中设置不同类型的数据，它们以 key - value 的形式存储不同的字段和字段值；

PUT cookie_service
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "cookies": {
        "type": "nested",
        "properties": {
          "name": {
            "type": "keyword"
          },
          "dateValue": {
            "type": "date"
          },
          "keywordValue": {
            "type": "keyword"
          },
          "IntValue": {
            "type": "integer"
          }
        }
      },
      "url": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256
          }
        }
      }
    }
  }
}

• 写入数据；

PUT cookie_service/_doc/1
{
 "url":"www.google.com",
 "cookies":[
    {
      "name":"username",
      "keywordValue":"tom"
    },
    {
      "name":"age",
      "intValue":32
    }
   ]
 }

• 使用 Nested Object & Key Value 的形式存储多字段，查询要这么查；

POST cookie_service/_search
{
  "query": {
    "nested": {
      "path": "cookies",
      "query": {
        "bool": {
          "filter": [
            {
              "term": {
                "cookies.name": "age"
              }
            },
            {
              "range":{
                "cookies.intValue":{
                  "gte":30
                }
              }
            }
          ]
        }
      }
    }
  }
}

使用 Nested Object & Key Value 解决字段过多的问题 | 弊端

• 导致查询语句复杂度增加；
• Nested 对象，不利于在 Kibana 中实现可视化分析；

建模建议三 | 避免正则查询

• 正则，通配符查询，前缀查询都属于 Term 查询，但是性能不够好；
• 特别是将通配符放在开头，会导致性能的灾难；

案例 | 查寻所有版本是 7.1 开头的 ElasticSearch 信息

• 比如文档中有字段形如："version":"7.1.1";
• 可以把字符串转换成对象；

# 在Mapping中加入元信息，便于管理
PUT softwares/
{
  "mappings": {
    "_meta": {
      "software_version_mapping": "1.0"
    }
  }
}

GET softwares/_mapping
PUT softwares/_doc/1
{
  "software_version":"7.1.0"
}

DELETE softwares
# 优化,使用inner object
PUT softwares/
{
  "mappings": {
    "_meta": {
      "software_version_mapping": "1.1"
    },
    "properties": {
      "version": {
        "properties": {
          "display_name": {
            "type": "keyword"
          },
          "hot_fix": {
            "type": "byte"
          },
          "marjor": {
            "type": "byte"
          },
          "minor": {
            "type": "byte"
          }
        }
      }
    }
  }
}

建议四 | 避免空值引起的聚合不准

空值引起的聚合不准 | 案例

• 聚合出来的平均值是 5，不对；

PUT ratings/_doc/1
{
 "rating":5
}
PUT ratings/_doc/2
{
 "rating":null
}

POST ratings/_search
POST ratings/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "avg": {
      "avg": {
        "field": "rating"
      }
    }
  }
}

解决方案

• "null_value": 1.0 将空值设置成 1；

DELETE ratings
PUT ratings
{
  "mappings": {
      "properties": {
        "rating": {
          "type": "float",
          "null_value": 1.0
        }
      }
    }
}

为索引的 Mapping 加入 Meta 信息

• Mapping 设置非常重要，需要从两个维度进行考虑；
  • 功能：搜索、聚合、排序；
  • 性能：存储的开销、内存的开销、搜索的性能；
• Mapping 设置是一个迭代的过程
  • 加入新的字段很容易（必要时需要 update_by_query)；
  • 更新 / 删除字段是不允许的，需要 Reindex 重建数据；
  • 最好能对 Mapping 加入 meta 信息，更好的进行版本管理；
  • 可以考虑将 Mapping 文件上传 git 进行管理；