40_Parent_child.asciidoc

父-子关系文档

父-子关系文档 在实质上类似于 nested model ：允许将一个对象实体和另外一个对象实体关联起来。而这两种类型的主要区别是：在 nested objects 文档中，所有对象都是在同一个文档中，而在父-子关系文档中，父对象和子对象都是完全独立的文档。

父-子关系的主要作用是允许把一个 type 的文档和另外一个 type 的文档关联起来，构成一对多的关系：一个父文档可以对应多个子文档 。与 nested objects 相比，父-子关系的主要优势有：

• 更新父文档时，不会重新索引子文档。

• 创建，修改或删除子文档时，不会影响父文档或其他子文档。这一点在这种场景下尤其有用：子文档数量较多，并且子文档创建和修改的频率高时。

• 子文档可以作为搜索结果独立返回。

Elasticsearch 维护了一个父文档和子文档的映射关系，得益于这个映射，父-子文档关联查询操作非常快。但是这个映射也对父-子文档关系有个限制条件：父文档和其所有子文档，都必须要存储在同一个分片中。

父-子文档ID映射存储在 [docvalues] 中。当映射完全在内存中时， [docvalues] 提供对映射的快速处理能力，另一方面当映射非常大时，可以通过溢出到磁盘提供足够的扩展能力

父-子关系文档映射

建立父-子文档映射关系时只需要指定某一个文档 type 是另一个文档 type 的父亲。 该关系可以在如下两个时间点设置：1）创建索引时；2）在子文档 type 创建之前更新父文档的 mapping。

举例说明，有一个公司在多个城市有分公司，并且每一个分公司下面都有很多员工。有这样的需求：按照分公司、员工的维度去搜索，并且把员工和他们工作的分公司联系起来。针对该需求，用嵌套模型是无法实现的。当然，如果使用 application-side-joins 或者 data denormalization 也是可以实现的，但是为了演示的目的，在这里我们使用父-子文档。

我们需要告诉Elasticsearch，在创建员工 employee 文档 type 时，指定分公司 branch 的文档 type 为其父亲。

PUT /company
{
  "mappings": {
    "branch": {},
    "employee": {
      "_parent": {
        "type": "branch" (1)
      }
    }
  }
}

1. employee 文档 是 branch 文档的子文档。