引言

在復雜業務場景中，數據關聯查詢是搜索與分析的核心需求。以電商訂單、文章評論、客戶關系等場景為例，傳統關系型數據庫通過外鍵實現的多表關聯，在分布式搜索場景下面臨性能與擴展性挑戰。Elasticsearch通過父子關系（Parent-Child Relationship）提供了一種高效的文檔級聯方案，支持靈活的多層數據建模與跨文檔查詢。

本文將以電商訂單管理為實例，詳解如何通過join字段實現父子文檔關聯，并結合has_parent/has_child查詢完成跨文檔檢索。無論您是優化數據結構設計，還是解決高并發場景下的關聯查詢性能問題，均可通過本文掌握Elasticsearch父子關系的核心配置技巧與最佳實踐。

父子關系

父子關系是一種在同一索引中將文檔建立關聯的方式。父子關系讓你能夠建立一種文檔間的層次結構，其中子文檔依賴于父文檔，類似于關系數據庫中的外鍵關系。在 Elasticsearch 中，父子關系的實現基于 nested type 和 join field（連接字段），并且需要啟用 parent-child relationship 的功能。

父子關系概念

• 父文檔（Parent Document）：是主文檔，通常是需要進行查詢和管理的核心數據。
• 子文檔（Child Document）：是從文檔，通常是依賴于父文檔的額外數據或詳細信息。

父子關系的應用場景

• 一個訂單（父文檔）可以有多個訂單商品（子文檔）。
• 一個客戶（父文檔）可以有多個訂單（子文檔）。
• 一篇文章（父文檔）可以有多個評論（子文檔）。

舉例說明

總共創建了3個文檔，1 個父文檔（訂單），2 個子文檔（訂單商品）。這些文檔在同一個索引（ecommerce）中，但它們通過 父子關系 互相關聯。父文檔為 order 類型，子文檔為 order_item 類型，子文檔通過 parent 字段指向父文檔的 ID，從而建立了父子關系。

創建索引與映射

為 ecommerce 索引創建了一個 join 字段 relationship，并指定了父子關系：order 是父文檔，order_item 是子文檔。

PUT /ecommerce
{"mappings": {"properties": {"relationship": {"type": "join","relations": {"order": "order_item"  // order 是父文檔，order_item 是子文檔}},"order_id": {"type": "keyword"},"product_name": {"type": "text"},"quantity": {"type": "integer"},"price": {"type": "double"}}}
}

插入父文檔（訂單）

插入一個父文檔（訂單），它沒有任何子文檔。

POST /ecommerce/_doc/1
{"order_id": "ORD12345","relationship": {"name": "order"}
}

插入子文檔（訂單商品）

插入幾個子文檔（訂單商品）。子文檔需要指定 relationship 字段，指出它依賴的父文檔。子文檔 order_item 的 parent 字段指定了它所依賴的父文檔（訂單）的 ID。

POST /ecommerce/_doc/2
{"product_name": "Laptop","quantity": 1,"price": 1200.00,"relationship": {"name": "order_item","parent": "1"  // 指定父文檔的ID}
}POST /ecommerce/_doc/3
{"product_name": "Mouse","quantity": 2,"price": 25.50,"relationship": {"name": "order_item","parent": "1"   // 指定父文檔的ID}
}

查詢子文檔

使用 has_parent 查詢來獲取特定父文檔下的所有子文檔。例如，我們想查找訂單 ORD12345 下的所有商品。

GET /ecommerce/_search
{"query": {"has_parent": {"parent_type": "order",  // 父文檔類型"query": {"match": {"order_id": "ORD12345"  // 查詢父文檔 ID}}}}
}

查詢父文檔

使用 has_child 查詢來獲取某個子文檔下的父文檔。例如，我們想查找包含 Laptop 這一商品的訂單。

GET /ecommerce/_search
{"query": {"has_child": {"type": "order_item",  // 子文檔類型"query": {"match": {"product_name": "Laptop"  // 查詢子文檔的字段}}}}
}

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