干货 | Elasticsearch Nested 数组大小求解，一网打尽！

铭毅天下

发布于 2022-04-06 17:48:11

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发布于 2022-04-06 17:48:11

文章被收录于专栏：铭毅天下铭毅天下

1、实战线上 Nested 问题

如何查询所有 objectList （Nested 类型）里面的 lossStatus="ENABLE" 且 objectList 的数组大小大于2的数据? ——问题来源：死磕Elasticsearch 知识星球

2、数据模型

索引导入和样例数据批量写入如下所示。

PUT appweb
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "orderTime": {
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
      },
      "objectList": {
        "type": "nested",
        "properties": {
          "addTime": {
            "type": "date",
            "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
          },
          "customerPersonId": {
            "type": "long"
          },
          "lossStatus": {
            "type": "text"
          }
        }
      }
    }
  }
}


POST appweb/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"name":"111","orderTime":"2022-02-02 02:02:02","objectList":[{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":101,"lossStatus":"ENABLE"},{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":102,"lossStatus":"ENABLE"}]}
{"index":{"_id":2}}
{"name":"222","orderTime":"2022-02-02 02:02:02","objectList":[{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":201,"lossStatus":"2222"},{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":202,"lossStatus":"2222"},{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":203,"lossStatus":"3333"}]}
{"index":{"_id":3}}
{"name":"111","orderTime":"2022-02-02 02:02:02","objectList":[{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":101,"lossStatus":"ENABLE"}]}
{"index":{"_id":4}}
{"name":"111","orderTime":"2022-02-02 02:02:02","objectList":[{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":101,"lossStatus":"ENABLE"},{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":102,"lossStatus":"ENABLE"},{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":103,"lossStatus":"ENABLE"}]}

开搞，方案逐步展开讨论。

3、问题拆解

涉及三个核心知识点：

其一：检索数据涉及 Nested 类型。
其二：检索条件1：objectList （Nested 类型）下的 lossStatus="ENABLE"。

这个在检索的时候要注意指定 path，否则会报错。

其三：检索条件2：获取 objectList 的数组大小大于 2 的数据?

问题转化为：检索条件1、检索条件2的组合实现。

3.1 检索条件 1 实现

POST appweb/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "nested": {
            "path": "objectList",
            "query": {
              "match_phrase": {
                "objectList.lossStatus": "ENABLE"
              }
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

中规中矩的 Nested 语法，无需过多解释。唯一强调的是：path的用法。

如果 Nested 语法不熟悉，可以参考官方文档：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.0/query-dsl-nested-query.html

3.2 检索条件 2 实现

本质是获取 objectList 的数组大小大于 2 的数据。再进一步缩小范围是：获取 objectList 数组的大小。

问题转化为如何获取 Nested 嵌套类型数组大小？

这里的确没有非常现成的实现，我总结了如下几种方案。

方案1：function_score 检索实现

该方案包含了：3.1 小节检索条件 1 的实现，完整实现如下。

POST appweb/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "nested": {
            "path": "objectList",
            "query": {
              "match_phrase": {
                "objectList.lossStatus": "ENABLE"
              }
            }
          }
        },
        {
          "function_score": {
            "query": {
              "match_all": {}
            },
            "functions": [
              {
                "script_score": {
                  "script": {
                    "source": "params._source.containsKey('objectList') && params._source['objectList'] != null && params._source.objectList.size() > 2 ? 2 : 0"
                  }
                }
              }
            ],
            "min_score": 1
          }
        }
      ]
    }
  }
}

注意在 script_score 下做了多条件判断：

params._source.containsKey('objectList') 
params._source['objectList'] != null
params._source.objectList.size() > 2

官方语法参考：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.0/query-dsl-function-score-query.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/painless/8.0/painless-score-context.html

方案2：funciton_score 检索实现2

POST appweb/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            {
              "nested": {
                "path": "objectList",
                "query": {
                  "exists": {
                    "field": "objectList.customerPersonId"
                  }
                },
                "score_mode": "sum"
              }
            },
            {
              "nested": {
                "path": "objectList",
                "query": {
                  "match_phrase": {
                    "objectList.lossStatus": "ENABLE"
                  }
                }
              }
            }
          ]
        }
      },
      "functions": [
        {
          "script_score": {
            "script": {
              "source": "_score >= 3 ? 1 : 0"
            }
          }
        }
      ],
      "boost_mode": "replace"
    }
  },
  "min_score": 1
}

该方式本质是曲线救国，借助：sum 求和累加评分实现。

实现条件是：存在字段“objectList.customerPersonId”，评分就高。该方式不太容易想到，“可遇而不可求”。

方案3：runtime_field 运行时字段实现

POST appweb/_search
{
  "runtime_mappings": {
    "objectList_tmp": {
      "type": "keyword",
      "script": """
        int genre = params['_source']['objectList'].size();
        emit(genre.toString());
      """
    }
  },
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "nested": {
            "path": "objectList",
            "query": {
              "match_phrase": {
                "objectList.lossStatus": "ENABLE"
              }
            }
          }
        },
        {
          "range": {
            "objectList_tmp": {
              "gte": 3
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

这是我整合了聚合 + runtime_field 实现的结果，召回结果达到预期且令人满意。

最后发现聚合部分是多余的，删除之。

解读如下：

第一：新加了运行时字段——objectList_tmp，目的：获取 Nested 数组大小。
第二：结合已有 nested 检索组合 bool 检索实现即可。

综合对比看，它比下面的方案4更简洁，如果线上环境想不修改数据的前提下使用，推荐此方案。

方案4：聚合实现

GET appweb/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "nested": {
      "path": "objectList",
      "query": {
        "match_phrase": {
          "objectList.lossStatus": "ENABLE"
        }
      }
    }
  },
  "aggs": {
    "counts_aggs": {
      "terms": {
        "script": "params['_source']['objectList'].size()"
      },
      "aggs": {
        "top_hits_aggs": {
          "top_hits": {
            "size": 10
          }
        }
      }
    }
  }
}

对比方案 3，方案 4相对鸡肋和繁冗、复杂。

也更进一步体会：runtime_field 的妙处。

4、换个思路？轻装上阵！

什么思路？之前文章有过解读——空间换时间。

具体实现如下：

4.1 步骤1：预处理新增字段 nested_size。

PUT  _ingest/pipeline/add_nested_size_pipeline
{
  "processors": [
    {
      "script": {
        "lang": "painless",
        "source": "ctx.nested_size = ctx.objectList.size();"
      }
    }
  ]
}

4.2 步骤2：创建索引且导入数据。

创建索引同时指定步骤 1 的 pipeline 预处理管道。

PUT appweb_ext
{
  "settings": {
    "index": {
      "default_pipeline": "add_nested_size_pipeline"
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "orderTime": {
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
      },
      "objectList": {
        "type": "nested",
        "properties": {
          "addTime": {
            "type": "date",
            "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
          },
          "customerPersonId": {
            "type": "long"
          },
          "lossStatus": {
            "type": "text"
          }
        }
      }
    }
  }
}



POST appweb_ext/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"name":"111","orderTime":"2022-02-02 02:02:02","objectList":[{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":101,"lossStatus":"ENABLE"},{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":102,"lossStatus":"ENABLE"}]}
{"index":{"_id":2}}
{"name":"222","orderTime":"2022-02-02 02:02:02","objectList":[{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":201,"lossStatus":"2222"},{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":202,"lossStatus":"2222"},{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":203,"lossStatus":"3333"}]}
{"index":{"_id":3}}
{"name":"111","orderTime":"2022-02-02 02:02:02","objectList":[{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":101,"lossStatus":"ENABLE"}]}
{"index":{"_id":4}}
{"name":"111","orderTime":"2022-02-02 02:02:02","objectList":[{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":101,"lossStatus":"ENABLE"},{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":102,"lossStatus":"ENABLE"},{"addTime":"2022-02-02 02:02:02","customerPersonId":103,"lossStatus":"ENABLE"}]}

4.3 步骤3：复杂脚本检索变成简单检索实现。

bool 组合条件，一个 nested 检索 + 一个 range query，轻松搞定！

POST appweb_ext/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "nested": {
            "path": "objectList",
            "query": {
              "match_phrase": {
                "objectList.lossStatus": "ENABLE"
              }
            }
          }
        },
        {
          "range": {
            "nested_size": {
              "gt": 2
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

此方案是我极力推广的方案，需要我们多结合业务实际，多在数据写入前的设计阶段、数据建模阶段做“文章”。而不是快速导入数据，后面丢给复杂的检索脚本实现。

一般项目实战阶段，很多人会说，“工期要紧，我管不了那么多”。项目后期复盘会发现，“看似快了，实则慢了”，最终感叹：“预处理的工作不要省也不能省”！