如何处理关联关系

• Object: 优先考虑反范式（Denormalization）

• Nested: 当数据包含多数值对象，同时有查询需求

• Child/Parent：关联文档更新非常频繁时

避免过多字段

• 一个文档中，最好避免大量的字段

  • 过多的字段数不容易维护
  • Mapping 信息保存在Cluster State 中，数据量过大，对集群性能会有影响
  • 删除或者修改数据需要reindex

• 默认最大字段数是1000，可以设置index.mapping.total_fields.limit限定最大字段数。·

思考：什么原因会导致文档中有成百上千的字段?

生产环境中，尽量不要打开 Dynamic，可以使用Strict控制新增字段的加入

• true ：未知字段会被自动加入
• false ：新字段不会被索引，但是会保存在_source
• strict ：新增字段不会被索引，文档写入失败

对于多属性的字段，比如cookie，商品属性，可以考虑使用Nested

避免正则/通配符/前缀查询

正则，通配符查询，前缀查询属于Term查询，但是性能不够好。特别是将通配符放在开头，会导致性能的灾难

案例：针对版本号的搜索，我们一般会对版本号进行模糊查询，优化方式将一个版本号字段变为保存Object对象类型，其实就是拆分为多个字段，

# 将字符串转对象
PUT softwares/
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "version": {
        "properties": {
          "display_name": {
            "type": "keyword"
          },
          "hot_fix": {
            "type": "byte"
          },
          "marjor": {
            "type": "byte"
          },
          "minor": {
            "type": "byte"
          }
        }
      }
    }
  }
}


#写入多个文档
PUT softwares/_doc/1
{
  "version": {
    "display_name": "7.1.0",
    "marjor": 7,
    "minor": 1,
    "hot_fix": 0
  }
}

PUT softwares/_doc/2
{
  "version": {
    "display_name": "7.2.0",
    "marjor": 7,
    "minor": 2,
    "hot_fix": 0
  }
}

PUT softwares/_doc/3
{
  "version": {
    "display_name": "7.2.1",
    "marjor": 7,
    "minor": 2,
    "hot_fix": 1
  }
}


# 通过 bool 查询，
POST softwares/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        { "match": { "version.marjor": 7 } },
        { "match": { "version.minor": 2 } }
      ]
    }
  }
}

避免空值引起的聚合不准

字段的值如果为null，那么就会导致对该字段进行聚合操作得到的结果不准确。因为聚合操作会把为null的文档忽略掉。

比如有5名学生，它们的成绩分别为100、null、null、99、98。此时如果计算平均值那么结果是(100+99+98)/3 ，但是我们期望的是(100+99+98+0+0)/5

我们可以在创建索引时，为这个字段指定 null_value 属性，如果为null就给一个默认值

DELETE scores
# 创建索引，未指定null_value
PUT /scores
{
  "mappings": {
      "properties": {
        "score": {
          "type": "float",
          "null_value": 0
        }
      }
    }
}

# 创建三个文档
PUT /scores/_doc/1
{"score":100}
PUT /scores/_doc/2
{"score":null}
PUT /scores/_doc/3
{"score":100}

# 求平均值
POST /scores/_search
{
  "size": 5,
  "aggs": {
    "hs_avg": {
      "avg": {
        "field": "score"
      }
    }
  }
}

补充：

为索引的Mapping加入Meta 信息

• Mappings设置非常重要，需要从两个维度进行考虑

  • 功能︰搜索，聚合，排序
  • 性能︰存储的开销; 内存的开销; 搜索的性能

• Mappings设置是一个迭代的过程

  • 加入新的字段很容易（必要时需要update_by_query)
  • 更新删除字段不允许(需要Reindex重建数据)
  • 最好能对Mappings 加入Meta 信息，更好的进行版本管理
  • 可以考虑将Mapping文件上传git进行管理

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "_meta": {
      "index_version_mapping": "1.1"
    }
  }
}