Wie modelliert man komplexe relationale Daten in einer abgeflachten ElasticSearch-Indexstruktur?

ElasticSearch-Indexstruktur mit mehreren Entitätsbindungen

Um die Notwendigkeit zu verstehen, Datenbankstrukturen für die ElasticSearch (ES)-Integration zu optimieren, ist es wichtig zu untersuchen, wie um komplexe relationale Daten in eine abgeflachte ES-Indexstruktur zu modellieren.

Mehrere Entitätsbindungen in einer flachen Struktur

Denormalisierung ist eine Schlüsseltechnik zur Optimierung der Datenspeicherung. Anstatt beispielsweise eine N:M-Beziehung zwischen Produkten und Flags über eine Pivot-Tabelle aufrechtzuerhalten, sollten Sie erwägen, einen flachen ES-Index zu erstellen, in dem jedes Produktdokument eine Reihe zugehöriger Flags enthält.

Produktdokumentstruktur

Die abgeflachten Produktdokumente würden der folgenden Struktur ähneln:

{
   "id": "00c8234d71c4e94f725cd432ebc04",
   "title": "Alpha",
   "price": 589.0,
   "flags": ["Sellout", "Top Product"]
}

Produktzuordnungstyp für ES-Index

Der ES-Zuordnungstyp für Diese abgeflachte Struktur würde etwa wie folgt aussehen:

PUT products
{
    "mappings": {
        "product": {
            "properties": {
                "id": {
                    "type": "string",
                    "index": "not_analyzed"
                },
                "title": {
                    "type": "string"
                },
                "price": {
                    "type": "double",
                    "null_value": 0.0
                },
                "flags": {
                    "type": "string",
                    "index": "not_analyzed"
                }
            }
        }
    }
}

Extrahieren von Daten mithilfe einer SQL-Abfrage

Um die erforderlichen Daten aus der Datenbank für die Logstash-Verarbeitung abzurufen, wird ein SQL Die Abfrage kann wie folgt verwendet werden:

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