복잡한 관계형 데이터를 평면화된 ElasticSearch 인덱스 구조로 모델링하는 방법은 무엇입니까?

여러 엔터티 바인딩이 있는 ElasticSearch 인덱스 구조

ElasticSearch(ES) 통합을 위해 데이터베이스 구조를 최적화해야 하는 필요성을 이해하려면 어떻게 해야 하는지 탐색하는 것이 중요합니다. 복잡한 관계형 데이터를 평면화된 ES 인덱스 구조로 모델링합니다.

평면 구조의 다중 엔터티 바인딩

비정규화는 데이터 저장소를 최적화하기 위한 핵심 기술입니다. 예를 들어 피벗 테이블을 통해 제품과 플래그 간의 N:M 관계를 유지하는 대신 각 제품 문서에 관련 플래그 배열이 포함된 플랫 ES 인덱스를 생성하는 것이 좋습니다.

제품 문서 구조

평면화된 제품 문서는 다음 구조와 유사합니다.

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

ES 인덱스에 대한 제품 매핑 유형

에 대한 ES 매핑 유형 이 평면화된 구조는 다음과 유사합니다.

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"
                }
            }
        }
    }
}

SQL 쿼리를 사용하여 데이터 추출

Logstash 처리를 위해 데이터베이스에서 필요한 데이터를 가져오려면 SQL 쿼리는 다음과 같이 활용할 수 있습니다.

위 내용은 복잡한 관계형 데이터를 평면화된 ElasticSearch 인덱스 구조로 모델링하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!