Elasticsearch, популярная поисковая и аналитическая система, обеспечивает надежную поддержку работы с массивами в документах. Массивы - это распространенная структура данных, используемая для хранения нескольких значений в одном поле. В этой статье мы рассмотрим продвинутые техники и лучшие практики работы с массивами в Elasticsearch.
Передовые методы и лучшие практики
Сопоставление массивов
Elasticsearch автоматически обнаруживает массивы и не требует для них специального отображения. Когда вы индексируете документ, содержащий поле массива, Elasticsearch автоматически создает отображение для этого поля. Однако во избежание непредвиденных ситуаций рекомендуется задать отображение явно.
Чтобы определить отображение для поля массива, ничего особенного делать не нужно, вы можете просто определить обычное поле, как в следующем примере:
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | PUT /my_index { "mappings": { "properties": { "tags": { "type": "keyword" } } } } |
В этом примере мы определяем отображение для поля "tags", которое может содержать либо одно ключевое слово, либо массив ключевых слов.
Индексирование массивов
При индексации документа с полем-массивом вы можете просто указать массив в качестве значения для этого поля. Например:
| 1 2 3 4 | PUT /my_index/_doc/1 { "tags": ["elasticsearch", "search", "analytics"] } |
В этом примере мы индексируем документ с помощью массива тегов.
Запрос массивов
Elasticsearch обращается с массивами так, как если бы каждое значение индексировалось отдельно. Это означает, что вы можете использовать стандартные типы запросов для поиска значений в массиве. Например, вы можете использовать запрос terms для поиска документов с определенными тегами:
| 1 2 3 4 5 6 7 8 | GET /my_index/_search { "query": { "terms": { "tags": ["elasticsearch", "search"] } } } |
Этот запрос вернет документы, в массиве "tags" которых есть либо "elasticsearch", либо "search".
Вложенные массивы
Elasticsearch поддерживает вложенные массивы, которые представляют собой массивы объектов. Чтобы работать с вложенными массивами, необходимо определить вложенное отображение для поля, содержащего массив. Например:
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 | PUT /my_index { "mappings": { "properties": { "comments": { "type": "nested", "properties": { "author": { "type": "keyword" }, "text": { "type": "text" } } } } } } |
Запросы к вложенным массивам
Чтобы запросить вложенные массивы, необходимо использовать тип запроса nested. Это позволит вам искать документы на основе свойств объектов внутри вложенного массива. Например:
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 | GET /my_index/_search { "query": { "nested": { "path": "comments", "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "comments.author": "John Doe" } }, { "match": { "comments.text": "elasticsearch" } } ] } } } } } |
Этот запрос вернет документы, в которых массив "comments" содержит объект с "author" от "John Doe" и "text", содержащий слово "elasticsearch".
Обновление массивов
Чтобы обновить поле массива в документе, вы можете использовать API _update со скриптом. Например, чтобы добавить новый тег в массив "tags", вы можете использовать следующий скрипт:
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 | POST /my_index/_update/1 { "script": { "source": "ctx._source.tags.add(params.tag)", "params": { "tag": "new_tag" } } } |
Этот скрипт добавит значение "new_tag" в массив "tags" в документе с идентификатором 1.
Заключение
В заключение следует отметить, что Elasticsearch предоставляет мощную поддержку для работы с массивами в документах. Поняв, как определять сопоставления, индексировать, запрашивать и обновлять массивы, вы сможете эффективно работать с этой универсальной структурой данных в своих приложениях Elasticsearch. Не забывайте явно определять сопоставления и использовать соответствующие типы запросов для вложенных массивов, чтобы обеспечить точные и эффективные результаты поиска.
