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如何設計N:M關係的Elasticsearch索引結構?

Linda Hamilton
Linda Hamilton原創
2024-10-31 15:14:01374瀏覽

How to Design Elasticsearch Index Structure for N:M Relationships?

為多個實體綁定設定Elasticsearch 索引結構

簡介

Elsearch ES )到現有的應用程式可能是一項艱鉅的任務。此對話解決了在處理遺留資料庫中的多個實體綁定時設定 ES 索引結構的挑戰。

資料庫結構

提供的資料庫結構呈現三個表: Products、Flags 和 flagsProducts,表示產品和標誌之間的 N:M 關係。目標是在 ES 中複製此結構,同時最佳化高效查詢。

推薦方法:扁平化

建議扁平化,而不是維持 N:M 關係結構並建立嵌入標誌資訊的產品文件。這種方法簡化了查詢並改進了資料存取。

產品文件結構

扁平化的產品文件將包含以下欄位:

  • id :產品ID(字串,not_analyzed)
  • title:產品標題(string)
  • price: 產品價格(double, null_value: 0.0)
  • flags: 標誌標題數組(string, not_analy>
  • flags: 標誌標題數組(string, not_analyzed)
🎜>

範例產品文件:

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

產品映射類型

ES 中對應的映射類型為:

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"
                }
            }
        }
    }
}

ES 中對應的映射類型為:

ES 中對應的映射類型為:

從資料庫取得資料從資料庫擷取必要的資料以攝取到ES 的資料庫,使用下列SQL 查詢:

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