在Elasticsearch這樣的分布式系統中執行類似SQL的join連接是代價是比較大的，然而，Elasticsearch卻給我們提供了基于水平擴展的兩種連接形式 。這句話摘自Elasticsearch官網，從“然而”來看，說明某些場景某些情況下我們還是可以使用的

【資料圖】

一、join總述

1、關系類比

在關系型數據庫中，以MySQL為例，尤其B端類系統且數據量不是特別大的場景，我們經常用到join關鍵字對有關系的兩張或者多張表進行關聯查詢。但是當數據量達到一定量級時，查詢性能就是經常困擾的問題。由于es可以做到數億量級的秒查（具體由分片數量決定），這時候把數據同步到es是我們可以使用解決方案之一。

那么不禁有疑問問了，由于業務場景的決定，之前必須關聯查詢的兩張表還能做到進行關聯嗎？

答案是可以的，es也提供了類似于關系型數據庫的關聯查詢，但是它又與關系型數據的關聯查詢有明顯的區別與限制。

2、使用場景

如果把關系數據庫原有關聯的兩張表，同步到es后，通常情況下，我們業務開發中會有兩種查詢訴求的場景

場景1

訴求：展示子表維度的明細數據（包含父表和子表中字段的條件）

方案：對于此種查詢訴求，我們可以把原來關聯的父子表打成父子表字段混合在一起的大寬表，既能滿足查詢條件，又有查詢性能的保障，也是常用存儲方案之一

場景2

訴求：展示父表維度的明細數據（包含父表和子表中字段的條件）

方案：然而，對于此種查詢訴求，需要通過子表的條件來查詢出父表的明細結果，場景1的寬表存儲方案是子表明細數據，而最終我們要的是父表明細數據，顯然對于場景1的存儲方案是不能滿足的。如果非要使用場景1的存儲方案，我們還要對寬表結果進行一次groupby或者collapse操作來得到父表結果。

這個時候我們就可以使用es提供的join功能來完成場景2的訴求查詢，同時它也滿足場景1的訴求查詢

3、使用限制

由于es屬于分布式文檔型數據庫，數據自然是存在于多個分片之上的。Join字段自然不能像關系型數據庫中的join使用。在es中為了保證良好的查詢性能，最佳的實踐是將數據模型設置為非規范化文檔，通過字段冗余構造寬表，即存儲在一個索引中。需要滿足條件如下：

（1）父子文檔(數據)必須存儲在同一index中

（2）父子文檔(數據)必須存儲在同一個分片中，通過關聯父文檔ID關聯

（3）一個index中只能包含一個join字段，但是可以有多個關系

（4）同一個index中，一個父關系可以對應多個子關系，一個子關系只對應一個父關系

4、性能問題

當然執行了join查詢固然性能會受到一定程度的影響。對于帶has_child/has_parent而言，其查詢性能會隨著指向唯一父文檔的匹配子文檔的數量增加而降低。本文開篇第一句摘自es官網描述，從ES官方的描述來看join關聯查詢對性能的損耗是比較大的。

不過，在筆者使用的過程中，在5個分片的前提下，且父表十萬量級，子表數據量在千萬量級的情況下，關聯查詢的耗時還是在100ms內完成的，對于B端許多場景還是可以接受的。

若有類似場景，建議我們在使用前，根據分片的多少和預估未來數據量的大小提前做好性能測試，防止以后數量達到一定程度時，性能有明顯下降，那個時候再改存儲方案得不償失。

二、Mapping

1、舉例說明

這里以優惠券活動與優惠券明細為例，在一個優惠券活動中可以發放幾千萬的優惠券，所以券活動與券明細是一對多的關系。

券活動表字段

字段

說明

activity_id

活動ID

activity_name

活動名稱

券明細表字段

字段

說明

coupon_id

券ID

coupon_amount

券面額

activity_id

外鍵-活動ID

2、mapping釋義

join類型的字段主要用來在同一個索引中構建父子關聯關系。通過relations定義一組父子關系，每個關系都包含一個父級關系名稱和一個或多個子級關系名稱

activity_coupon_field是一個關聯字段，內部定義了一組join關系，該字段為自命名

type指定關聯關系是join，固定寫法

relations定義父子關系，activity父類型名稱，coupon子類型名稱，名稱均為自命名

{

"mappings": {

"properties": {

"activity_coupon_field": {

"type": "join",

"relations": {

"activity": "coupon"

}

},

"activity_id": {

"type": "keyword"

},

"activity_name": {

"type": "keyword"

},

"coupon_id": {

"type": "long"

},

"coupon_amount": {

"type": "long"

}

}

}

}

三、插入數據

1、插入父文檔

在put父文檔數據的時候，我們通常按照某種規則指定文檔ID，方便子文檔數據變更時易于得到父文檔ID。比如這里我們用activity_id的值：activity_100來作為父id

PUT /coupon/_doc/activity_100

{

"activity_id": 100,

"activity_name": "年貨節5元促銷優惠券",

"activity_coupon_field": {

"name": "activity"

}

}

2、插入子文檔

上邊已經指定了父文檔ID，而子表中已經包含有activity_id，所以很容易得到父文檔ID

put子文檔數據時候，必須指定父文檔ID，就是父文檔中的_id，這樣父子數據才建立了關聯關系。與此同時還要指定routing字段為父文檔ID，這樣保證了父子數據在同一分片上。

PUT /coupon/_doc/coupon_12345678?routing=activity_id_100

{

"coupon_id": 12345678,

"coupon_amount": "5",

"activity_id": 100,

"activity_coupon_field": {

"name": "coupon",

"parent": "activity_id_100" //父ID

}

}

四、關聯查詢

1、has_parent查詢（父查子）

根據父文檔條件字段查詢符合條件的子文檔數據

例如：查詢包含“年貨節”活動字樣，且已經被領取過的券

{

"query": {

"bool": {

"must": [{

"parent_type": "activity",

"has_parent": {

"query": {

"bool": {

"must": [{

"term": {

"status": {

"value": 1

}

}

}, {

"wildcard": {

"activity_name": {

"wildcard": "*年貨節*"

}

}

}]

}

}

}

}]

}

}

}

2、has_child查詢（子查父）

根據子文檔條件字段符合條件的父文檔數據

例如：查詢coupon_id=12345678在那個存在于哪個券活動中

{

"query": {

"bool": {

"must": [{

"has_child": {

"type": "coupon",

"query": {

"bool": {

"must": [{

"term": {

"coupon_id": {

"value": 12345678

}

}

}]

}

}

}

}]

}

}

}

參考：Joining queries | Elasticsearch Guide [7.9] | Elastic

以上文中如有不正之處歡迎留言指正

作者：京東零售 李振乾

內容來源：京東云開發者社區

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責任編輯：Rex_30