여러 엔터티 관계에 대한 Elasticsearch 인덱스를 구성하는 방법은 무엇입니까?

여러 엔터티 바인딩으로 ElasticSearch 인덱스를 구성하는 방법

소개

ElasticSearch 통합(ES )을 기존 애플리케이션에 추가하면 ES 인덱스에서 복잡한 데이터베이스 구조를 복제하는 방법에 대한 질문이 자주 제기됩니다. 이 문서에서는 여러 엔터티 바인딩을 처리할 때 인덱스 구조를 구성하는 특정 과제를 다룹니다.

데이터베이스 구조

전자 상거래 애플리케이션에서 다음 데이터베이스 구조를 고려하세요.

• 제품(id, 제목, 가격)
• 플래그(id, title)
• FlagsProducts(productId, flagId, externalId가 포함된 피벗 테이블)

구조 평면화

쿼리 및 용이성을 최적화하기 위해 사용하는 경우 구조를 평면화하여 데이터를 비정규화하는 것이 좋습니다. 여기에는 다른 테이블의 모든 관련 정보를 통합하는 제품 문서 작성이 포함됩니다.

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

ES 제품 매핑

해당 ES 제품 매핑 유형은 다음과 같습니다.

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"
}
}
}
}
}

Logstash SQL 쿼리

ES 인덱스를 채우려면 Logstash JDBC 입력을 다음 쿼리와 함께 사용할 수 있습니다.

위 내용은 여러 엔터티 관계에 대한 Elasticsearch 인덱스를 구성하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!