다중 엔터티 바인딩을 위해 ElasticSearch 인덱스 구조를 최적화하는 방법은 무엇입니까?

여러 엔터티 바인딩을 사용하여 ElasticSearch 인덱스 구조를 설정하는 방법

소개

효과적인 ElasticSearch(ES) 인덱스 구조는 데이터를 효율적으로 관리하고 쿼리하는 데 중요합니다. 여러 엔터티 바인딩을 사용하는 경우 최적의 검색 성능을 위해 인덱스를 최적화하는 것이 중요합니다.

데이터 구조 평면화

제공된 데이터베이스 구조에서 여러 테이블은 제품 및 관련 플래그를 나타내는 데 사용됩니다. ES 인덱스를 단순화하려면 데이터 구조를 평면화하고 비정규화하는 것이 좋습니다. 플래그를 포함한 모든 관련 정보를 포함하는 제품 문서를 작성함으로써 제품과 플래그 간의 N:M 관계를 제거합니다. 이 접근 방식을 사용하면 플래그 속성에 대해 더 쉽게 쿼리할 수 있습니다.

제품 문서 예

{
   "id": "00c8234d71c4e94f725cd432ebc04",
   "title": "Alpha",
   "price": 589.0,
   "flags": ["Sellout", "Top Product"]
}
{
   "id": "018357657529fef056cf396626812",
   "title": "Beta",
   "price": 355.0,
   "flags": ["Discount"]
}
{
   "id": "01a2c32ceeff0fc6b7dd4fc4302ab",
   "title": "Gamma",
   "price": 0.0,
   "flags": ["Discount"]
}

제품 매핑 유형

제품 문서에 대한 ES 매핑 유형은 다음과 같습니다. be:

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"
                }
            }
        }
    }
}

데이터 가져오기를 위한 SQL 쿼리

데이터베이스에서 필요한 데이터를 추출하려면 수정된 SQL 쿼리가 필요합니다.

위 내용은 다중 엔터티 바인딩을 위해 ElasticSearch 인덱스 구조를 최적화하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!