ElasticSearch使用Nested结构如何进行存储KV及聚合查询，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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下面将讨论如何在ElasticSearch中使用nested结构进行数据的存储、查询和聚合，并结合K-V场景讨论ElasticSearch针对field数量限制的解决方案。
ElasticSearch对于field的数量有限制，默认情况下field的数量如果超过1000个，写入时再创建新的fields就会报错：
java.lang.IllegalArgumentException: Limit of total fields [1000] in index [(index_name)] has been exceeded at org.elasticsearch.index.mapper.MapperService.checkTotalFieldsLimit(MapperService.java:630)
但有些场景的field数量并不是我们能控制的，例如在监控系统中的业务数据所携带的业务标签，其中可能包含了监控系统不能预知的业务字段。
对于这种情景，可能想到的解决方案两个：
调整ElasticSearch的配置，增加field的限制数量：这种方案仅仅适用于可以预测出field数量极限的情况，治标不治本，一旦field数量再次抵达限制，又会面临同样的问题。
就是使用Pair结构来存储
假设第2种方案的数据结构为：
重庆分公司
重庆分公司
{
"labels": [{
"key": "ip",
"value: "127.0.0.1"
}]
},
{
"labels": [{
"key": "ip",
"value: "127.0.0.2"
}]
}那么es查询就会存在一个问题，例如下面的查询：
{
"query":{
"bool":{
"must":[
{
"match":{
"key":"ip"
}
},
{
"match":{
"value":"127.0.0.1"
}
}
]
}
}
}这个查询会把例子中的的数据全部查询出来，并不符合我们的预期。这是因为es在存储索引时，对于普通object类型的field实际上是打平来存储的，比如这样：
{
"labels.key":[
"ip"
],
"labels.value":[
"127.0.0.1",
"127.0.0.2"
]
}可以看见，索引打平后，对象的关联关系丢失了。对于这种情况，ElasticSearch提供的nested结构可以帮助我们解决类似的问题。Nested结构保留了子文档数据中的关联性，如果labels的数据格式被定义为nested，那么每一个nested object将会作为一个隐藏的单独文本建立索引。如下：
{
"labels.key":"ip",
"labels.value":"127.0.0.1"
},
{
"labels.key":"ip",
"labels.value":"127.0.0.2"
}通过分开给每个nested object建索引，object内部的字段间的关系就能保持。当执行查询时，只会匹配’match’同时出现在相同的nested object的结果。
使用nested结构非常简单，指定字段的type为nested即可。下面的例子中定义了一个名为labels的nested结构，其中包含两个字段，分别是key和value。
"mappings": {
"demoType": {
"labels": {
// 字段类型设置为nested
"type": "nested",
"properties": {
"key": {
"type": "keyword"
},
"value": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}nested结构的数据查询和普通object略有不同，nested object作为一个独立隐藏文档单独建索引，因此，不能直接查询到它们。取而代之，我们必须使用nested查询或者nested filter。例如：
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"nested": {
"path": "labels",
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"labels.key": "ip"
}
},
{
"term": {
"labels.value": "127.0.0.1"
}
}
]
}
}
}
}
]
}
}
}这个查询可以返回我们预期的正确结果：
[{
"labels": {
"key": "ip",
"value": "127.0.0.1"
}
}]查询的问题解决了，聚合时问题又来了，前面我们说到，nested结构存储在一个隐藏的单独文本索引中，那么普通的聚合查询自然便无法访问到它们。因此，nested结构在聚合时，需要使用特定的nested聚合。
假设es中存储如下数据：
[{
"labels": [{
"key": "ip",
"value": "127.0.0.1"
},{
"key": "os",
"value": "windows"
}]
}, {
"labels": [{
"key": "ip",
"value": "127.0.0.2"
},{
"key": "os",
"value": "linux"
}]
}]我们要聚合所有对labels.value进行聚合，可以使用下面的方式：
{
"size": 0,
"aggs": {
"labels_nested": {
"nested": {
"path": "labels"
},
"aggs": {
"nested_value": {
"terms": {
"field": "labels.value"
}
}
}
}
}
}这个查询将会得到下面类似的结果：
{
"aggregations": {
"labels_nested": {
"doc_count": 2,
"nested_value": {
"buckets": [
{
"doc_count": 1,
"key": "127.0.0.1"
},
{
"doc_count": 1,
"key": "127.0.0.2"
},
{
"doc_count": 1,
"key": "windows"
},
{
"doc_count": 1,
"key": "linux"
}
]
}
}
}
}上面的例子可以看到，其只是单纯的将所有的value进行了聚合，并没有针对k-v中的key进行过滤，因此导致labels.key为ip和os的数据均被统计到了其中，这通常不符合我们实际场景中的需求。
现在假设要对所有labels.key为ip的labels.value进行聚合，那么可以使用如下的方式：
{
"size": 0,
"aggs": {
"labels_nested": {
"nested": {
"path": "labels"
},
"aggs": {
"nested_ip": {
"filter": {
"term": {
"labels.key": "ip"
}
},
"aggs": {
"nested_value": {
"terms": {
"field": "labels.value"
}
}
}
}
}
}
}
}通过这样的方式就可以把labels.key不是ip的文档过滤掉，经过这个查询将得到类似如下的结果：
{
"aggregations": {
"labels_nested": {
"doc_count": 2,
"nested_ip": {
"doc_count": 2,
"nested_value": {
"buckets": [
{
"doc_count": 1,
"key": "127.0.0.1"
},
{
"doc_count": 1,
"key": "127.0.0.2"
}
]
}
}
}
}
}如果想在nested聚合下嵌套聚合其它字段，直接嵌套是不行的，这里需要使用到reverse_nested跳出当前nested聚合后，再进行嵌套聚合。
注意：无论是嵌套其它nested字段还是普通字段，都需要使用reverse_nested跳出当前nested聚合。
例如想对labels.key为ip聚合后，再对labels.key为os进行聚合：
{
"size": 0,
"aggs": {
"labels_nested": {
"nested": {
"path": "labels"
},
"aggs": {
"nested_ip": {
"filter": {
"term": {
"labels.key": "ip"
}
},
"aggs": {
"nested_ip_value": {
"terms": {
"field": "labels.value"
},
"aggs": {
"reverse_labels": {
"reverse_nested": {}, //注意这里
"aggs": {
"nested_os": {
"nested": {
"path": "labels"
},
"aggs": {
"labels_os": {
"filter": {
"term": {
"labels.key": "os"
}
},
"aggs": {
"labels_os_value": {
"terms": {
"field": "labels.value"
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}如此，将得到类似下面的结果：
{
"aggregations": {
"labels_nested": {
"doc_count": 2,
"nested_ip": {
"nested_ip_value": {
"buckets": [
{
"doc_count": 1,
"reverse_labels": {
"doc_count": 1,
"nested_os": {
"labels_os": {
"doc_count": 1,
"labels_os_value": {
"buckets": [
{
"doc_count": 1,
"key": "windows"
}
]
}
},
"doc_count": 1
}
},
"key": "127.0.0.1"
},
{
"doc_count": 1,
"reverse_labels": {
"doc_count": 1,
"nested_os": {
"labels_os": {
"doc_count": 1,
"labels_os_value": {
"buckets": [
{
"doc_count": 1,
"key": "linux"
}
]
}
},
"doc_count": 1
}
},
"key": "127.0.0.2"
}
]
},
"doc_count": 2
}
}
}
}至此，关于nested结构存储K-V的用法就介绍完啦！使用nested结构可以帮助我们保持object内部的关联性，借此解决elasticsearch对field数量的限制。nested结构不仅可以应用在K-V结构的场景，还可以应用于其它任何需要保持object内部关联性的场景。
注意：使用nested结构也会存在一些问题：
增加，改变或者删除一个nested文本，整个文本必须重新建索引。nested文本越多，代价越大。
检索请求会返回整个文本，而不仅是匹配的nested文本。尽管有计划正在执行以能够支持返回根文本的同时返回最匹配的nested文本，但目前还未实现。
看完上述内容，你们掌握ElasticSearch使用Nested结构如何进行存储KV及聚合查询的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！
