二、案例实践 2.1、嵌套对象 所谓嵌套对象，就是当前json对象内嵌了一个json对象，以订单数据为例，包含多个订单项数据，格式如下： { "orderId":"1", "orderNo...2.2、嵌套文档 很明显上面对象数组的方案没有处理好内部对象的边界问题，JSON数组对象被 ES 强行存储成扁平化的键值对列表。...在实际的业务应用中要根据实际情况决定是否选择这种方案。 有一点是可以肯定的是，他能满足内部对象数据精准搜索的要求！...，适用于读多写少的场景，由于 ES 会对json数组对象进行压平处理，导致内嵌对象搜索不会很精准，如果业务场景搜索要求不高，推荐采用这种方案。...如果业务场景要求搜索必须精准，可以采用嵌套文档的方案来实现，每次更新的时候，文档数据会删除然后再插入，写入和查询性能比嵌套对象要低。
其中之一就是当你试图访问嵌套对象时，会遇到这个错误 Cannot read property 'foo' of undefined 在大多数情况下，处理嵌套的对象，通常我们需要安全地访问最内层嵌套的值。...做法是检查用户是否存在，如果不存在，就创建一个空对象，这样，下一个级别的键将始终从存在的对象访问。 不幸的是，你不能使用此技巧访问嵌套数组。...使用数组Reduce访问嵌套对象 Array reduce 方法非常强大，可用于安全地访问嵌套对象。...除了安全访问嵌套对象之外，它还可以做很多很棒的事情。...，如 Lodash 和 Ramda，可以做到这一点。
最近忙成狗了，很少挤出时间来学习，大部分时间都在加班测需求，今天在测一个需求的时候，需要对比数据同步后的数据是否正确，因此需要用到json对比差异，这里使用deepdiff。...一般是用deepdiff进行对比的时候，常见的对比是对比单个的json对象，这个时候如果某个字段的结果有差异时，可以使用exclude_paths选项去指定要忽略的字段内容，可以看下面的案例进行学习：...上面的代码是一般单条数据对比的情况。...那么如果数据量比较大的话，单条对比查询数据效率比较低，因此，肯呢个会调用接口进行批量查询，然后将数据转成[{}，{}，{}]的列表形式去进行对比，那么这个时候再使用exclude_paths就无法直接简单的排除某个字段了...从上图可以看出，此时对比列表元素的话，除非自己一个个去指定要排除哪个索引下的字段，不过这样当列表的数据比较多的时候，这样写起来就很不方便，代码可读性也很差，之前找到过一个用法，后来好久没用，有点忘了，今晚又去翻以前写过的代码记录
在项目中，有需求需要对一个text类型的大字段进行搜索，结果发现一个比较有意思的问题，本来用的是%LIKE%这样的模糊匹配模式，竟然要一模一样的字符串才能匹配到，后来输出这个两个字符串比较了一下，发现查询前...encode过的字符串两端是多一个一对双引号的，而数据库字段的值在两端也有双引号，但当它们并不是一样的情况下，引号的位置就不同了，这个是导致模糊匹配不出来的原因，解决的办法也简单，只要把传进来的值在进行...json_encode后，执行一下去除双引号的操作就可以了。
对象与嵌套的区别在于映射，这会促使ES将嵌套的内部对象索引到邻近的位置，但是保持独立的Lucene文档，如图2所示。在搜索时，需要使用nested过滤器和查询，这些会在Lucene文档中搜索。 ?...搜索对象 默认情况下，需要设置所查找的字段路径，来引用内部对象。下面的代码指定location_event.name的全路径将其作为搜索的字段，从而搜索在办公室举办的活动。...，嵌套查询和过滤器可以在文档的边界之内搜索。...其中field字段是嵌套对象的路径，而offset显示了嵌套文档在数组中的位置。上例中，Lee是查询结果中的第一个member。...在父文档和子文档中搜索 （1）has_child查询和过滤器 使用子辈的条件来搜索父辈的时候，如搜索Elasticsearch活动的分组，可以使用has_child查询或过滤器。
数据操作：在 elasticsearch 中，可以对索引执行各种数据操作，如添加、修改、删除文档以及执行搜索查询等。这些操作通过 RESTful API 进行，通常使用 JSON 格式的请求和响应。...索引操作：在 elasticsearch 中，可以对文档执行各种操作，如添加、修改、删除以及执行搜索查询等。这些操作通过 RESTful API 进行，通常使用 JSON 格式的请求和响应。...嵌套字段可以在一个文档中包含另一个文档，形成类似于嵌套对象的结构。嵌套字段通常用于表示具有层次结构的数据，例如一篇文章中的段落和句子等。...字段类型可以是基本类型，例如字符串、数字、日期、布尔等，也可以是复杂类型，例如对象、数组、嵌套对象等。映射还可以定义分析器（Analyzer），用于在索引和搜索时对文本进行分词和过滤。...每个查询和聚合都可以表示为一个 JSON 对象，其中包含各种属性和值，用于定义查询或聚合的各种参数和选项。
本文将主要分享以下内容： · 如何载入、编写JSON？ · 如何在命令行上优化、校验JSON？ · 如何通过使用JMESPath对JSON文档执行高级查询？ 1....jq将在默认情况下优化JSON 4. 使用JMESPath搜索JSON JMESPath是一种JSON查询语言。它能够让你轻松地从JSON文档中获取所需数据。...如果你用过JSON，就会觉得获取嵌套值并不难。 ...例：doc["person"]["age"]将在一个如下所示的文档中获取age的嵌套值： { "persons": { "name": "erik", "age": "38" } } 但如果是像下面这样的文档...留言点赞关注 我们一起分享AI学习与发展的干货 如转载，请后台留言，遵守转载规范
shop、包含嵌套对象的索引city、包含Join字段的索引cityjoincountry。...当你在写入嵌套对象的字段时，你需要将嵌入的文本作为一个单独的Hashmap来写入。...搜索条件的参数设置好以后需要将其载入到SearchSourceBuilder对象中，除了搜索条件，排序、高亮、字段折叠有关的其它搜索参数也可以添加到SearchSourceBuilder中。...图8.3 经纬度搜索 3．嵌套对象搜索 嵌套对象的搜索与其他搜索的重要区别是需要给QueryBuilders使用nestedQuery，该查询需要传入嵌套对象的路径参数，其关键代码如下： BoolQueryBuilder...嵌套对象”导航菜单，你可以在该页面用国家作为搜索条件搜索嵌套对象，其效果如图8.4所示。
更加便于检索其中复杂的嵌套数据结构。子字段操作：我们可以通过定义嵌套字段中的子字段类型，来实现对嵌套数据中某个子字段的操作。也可以针对子字段进行单独的搜索查询，聚合排序。...例如：在嵌套的地址对象中，我们可以针对子字段的"城市"，"区县"，"街道"，分别进行查询操作。...动态映射：当我们将字段设置为object类型后，elasticsearch可以自动检测和映射嵌套对象的字段。不用针对数据中的字段进行预先定义。flattened用于存储json对象数据。...通过使用该类型，将整个json扁平化的映射为一个字段。然后解析出json中的键值对。一般多用于存储含有大量字段或未知字段的json对象。使用该类型存储的json数据只允许使用基础查询。...将嵌套对象中的子字段作为条件进行查询。
其余关于搜索的类型参看官方说明. 4、ES对象关系类型 Objects and relational types 4.1 object 对象类型 一般用于嵌套类型,如User和UserType的嵌套关系...,前提是两者都是独立的结构.JSON文档本质上是分层的：文档可能包含内部对象，而内部对象本身也可能包含内部对象 4.2 nested 对象数组类型 一般用于报存对象数组类型,嵌套类型是对象数据类型的专门版本...4.3 flattened 默认情况下，对象中的每个子字段分别映射和索引。如果子字段的名称或类型事先未知，则会动态映射它们。flattened 将整个对象映射为单个字段。...给定一个对象，展平映射将解析出其叶值，并将其索引到一个字段中作为关键字。然后可以通过简单的查询和聚合来搜索对象的内容。...但是也有限制,如只允许基本查询，不支持数值范围查询或高亮显示,具体参阅文档. 4.4 join 关联关系类型 连接数据类型是一个特殊字段，用于在相同索引的文档中创建父/子关系。
0、引言 在关系型数据库如Mysql中，设计库表需要注意的是： 1）需要几个表； 2）每个表有哪些字段； 3）表的主键及外键的设定——便于有效关联。...而在Elasticsearch非关系型数据存储的搜索引擎中，设计表对应的就是Mapping的设计。 且ES中一旦字段设定后，不能修改。...如考虑如下的因素: 1）字段的大小，考虑最大、最小的情况，如某一个字段超过1MB甚至更多； 2）字段需不需要分词、全文检索、其他类型的检索； 3）时间字段类型的设置，时间戳、UTC类型或者字符串类型；...2.7.2 Object对象类型 JSON文档本质上是分层的：存储类似json具有层级的数据，文档可能包含内部对象，而内部对象又可能包含其他内部对象。...2.7.3 nested嵌套类型 nested嵌套类型是Object数据类型的特定版本，允许对象数组彼此独立地进行索引和查询。
当 Elasticsearch 第一次查询某个字段时，它将会完整加载这个字段所有 Segment 中的倒排索引到内存中，以便于以后的查询能够获取更好的性能。...字段不能被用于排序，如果需要使用该类型的字段只需要在定义映射时指定 JSON 中对应字段的 type 为 text。...复杂类型 复合类型主要有对象类型（object）和嵌套类型（nested）： 对象类型 JSON 字符串允许嵌套对象，一个文档可以嵌套多个、多层对象。...，但是 wu 和 xy 在原 JSON 文档中并不属于同一个 JSON 对象，应当是不匹配的，即检索不出任何结果。...嵌套类型就是为了解决这种问题的，嵌套类型将数组中的每个 JSON 对象作为独立的隐藏文档来存储，每个嵌套的对象都能够独立地被搜索，所以上述案例中虽然表面上只有 1 个文档，但实际上是存储了 4 个文档。
在Elasticsearch中，字段类型是映射定义的核心部分，它决定了字段如何被索引和如何在查询中被使用。...1.6 geo 类型 如geo_point、geo_shape等 用途：用于存储地理位置数据，如经纬度坐标或复杂地理形状。 特点：geo类型的字段可以执行地理位置相关的查询，如距离计算、区域搜索等。...1.7 nested 类型 用途：用于存储嵌套结构的JSON对象数组。 特点：nested类型的字段允许您保持数组中对象的独立性，使得可以对嵌套对象执行精确查询和聚合操作。...这在您希望在不更改查询逻辑的情况下对多个字段进行搜索时非常有用。例如，您可以将一个字段的内容复制到另一个用于全文搜索的字段中。 默认值：无默认值。您需要显式指定要复制到的字段名。...（可以包含任意JSON对象） "enabled": false // 禁用该字段（注意：这意味着它不会被索引或搜索） }, "all_fields": {
对象类型(最擅长处理一对一关系) 将对象作为文档的一个字段值。比如店铺和位置就是一对一的关系，我们可以将位置最为文档的一个字段，而位置可能包括名称，经纬度等字段。...,这是因为会将对象数组中的对象分别索引到分隔的文档上。...由于嵌套对象 被索引在独立隐藏的文档中，无法直接查询它们。...优点： 明确对象数组中对象的边界。 缺点： 一旦子文档发生改变需要重新索引整篇文档 父子关系 父子关系相对于嵌套文档，更为灵活，因为父辈和子辈都是独立的elasticsearch文档，可以自行管理。...//子文档字段 "tags":["红色","欧式","皮制"] }' 父子文档的查询可以独立查询，也可以通过子文档字段查询父文档，或者父文档字段查询所属的子文档。
引言 JSON（JavaScript对象表示法的缩写）是一种开放标准。虽然它的名字并不意味着这样，但它是一种独立于语言的数据格式。JSON 用于存储和交换数据。...如何在 Python 中解析 JSON 解析 JSON 数据的字符串(也称为解码 JSON)就像使用 JSON.load (...)(load 是 load string 的缩写)一样简单。...使用 JMESPath 搜索 JSON JMESPath是JSON的查询语言。它允许你轻松地从 JSON 文档中获取所需的数据。如果你以前使用过 JSON，你可能知道获取嵌套值很容易。...例如: doc [“ person”][“ age”]会在一个文档中给出年龄的嵌套值，如下所示: { "persons": { "name": "erik", "age": "38"...} } 但是如果你想从一组人中提取出所有的年龄字段，在一个文档中像这样: { "persons": [ { "name": "erik", "age": 38 }, { "name
日期字段会被解析为特定的日期格式以支持日期范围查询和排序。 如果你传的是日期格式，会默认当成UTC时间。..."location_field": { "type": "geo_point" } Object类型 用于存储嵌套的JSON对象。您可以在对象内部定义子字段及其数据类型。...JSON对象。...和Object的区别在于嵌套的对象独立存在，利于搜索 "nested_field": { "type": "nested", "properties": { "subfield1": {...如果有这样一个需求：同时搜索多个字段里面的内容，但是你希望只搜索一个字段，需要搜索的字段的内容全部都在这一个字段上面，但是你又不想自己去做这个处理，那么你就可以使用mapping字段复制的功能 创建mapping
在这个示例中，包含了账户信息，如账号号码、余额、姓名、年龄、性别、地址等。...": "asc" } ], "from": 10, "size": 10 } 指定字段查询 如果要在字段中搜索特定字词，可以使用match 查询address 字段中包含 mill 或者 lane...路径：/bank/_search，这是指定要搜索的索引名称为"bank"，并且执行搜索操作。 请求正文：这是一个包含查询条件的JSON请求体，用于定义查询的细节。...总之，query主要用于搜索和排序文档，通常在需要考虑相关性的情况下使用，如全文搜索。而filter主要用于筛选文档，通常在需要精确匹配和排除的情况下使用，如范围查询、精确匹配、布尔条件等。...简单聚合 比如我们希望计算出account.json的数据中每个州的统计数量， 使用aggs关键字对state字段聚合，被聚合的字段无需对分词统计，所以使用state.keyword对整个字段统计 GET
查询计划描述了如何在倒排索引上执行查询，包括哪些词项需要查询、如何组合词项的查询结果等。 执行查询：有了查询计划后，Elasticsearch 就可以在倒排索引上执行查询了。...2.2、解析查询语句 在 Elasticsearch 中，解析查询语句是查询处理的第一步。这个过程主要包括以下步骤： 解析 JSON：Elasticsearch 的查询语句通常以 JSON 格式提供。...2.3、生成查询计划 在 Elasticsearch 中，生成查询计划的过程包括确定查询类型（如 match、term、range 等），确定要查询的字段和值，然后根据这些信息生成查询计划，描述了如何在倒排索引上执行查询...这些查询类型可以满足各种复杂的搜索需求，如单词搜索、短语搜索、布尔搜索等。 4.2、多值搜索 在 Elasticsearch 中，如果你需要对多个值进行搜索，可以使用 terms 查询。...优化文档结构：尽量避免使用嵌套类型（nested type），因为嵌套类型会增加索引的复杂性和存储开销。如果需要在数组字段上进行搜索，可以考虑使用 flattened 类型。
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