使用 Mysql 进行 ElasticSearch 数据建模

Question

我正在研究弹性搜索并尝试使用 mysql 表进行建模。 例如，我有下面的 Mysql 表。

书桌

• 身份证
• 标题
• 摘要
• publisher_id

例如）书桌

---

标识 |标题 |摘要 | publisher_id

3 |书名A |一本关于弹性搜索的书。 | 12

---

作者表

• 身份证
• 姓名
• 国家
• book_id（来自 Book 表的 ID）

例如）作者表

---

标识 |姓名 |国家 | book_id

1 |亚历克斯 |韩国 | 3

2 |约翰 |美国 | 3

---

作者可能不止一个人。

发布商表

• 身份证
• 姓名

例如）发布者表

---

标识 |名称

12 |打包酒吧

---

在我看来，我可以像下面这样转换为弹性搜索索引。

图书索引

• id int
• 标题字符串
• 抽象字符串
• 作者 数组（来自作者索引的 ID。作者可能不止一个。）
• publisher int（id 表单发布者索引）

作者索引

• id int
• 名称​​字符串
• 国家字符串

出版商索引

• id int
• 名称​​字符串

我需要做的是，搜索书名和摘要并获取作者的 ID。 然后显示作者列表。 对于mysql，我会这样做。

Select * from authors where id in (select authors_id from book where match(title,abstract) against('${keyword}' IN BOOLEAN MODE))

我如何为弹性搜索做到这一点？ 有没有更好的建模方法？ 我也想知道怎么查询 首先从书籍索引中搜索作者 ID，然后再次使用作者的这些 ID 进行搜索？？ 或任何其他解决方案？？？

Answer 1

正如其他 ES 专家指出的那样，使用 Elasticsearch(ES) 中的单个索引很容易实现这一点，我可能无法提供正确的 ES 查询，但我下面的示例为您提供了有关如何建模数据和查询一下。

索引映射

{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text"
      },
      "abstract":{
        "type" : "text"
      },
      "author" :{
        "type" : "text",
        "fielddata" : true // instead of this, you can use `keyword` field for better perf, this is just for ex
      }
    }
  }
}

索引示例文档

{
  "title" : "hello world",
  "abstract" : "hello world is common in computer programming",
  "author" : ["sehun, stackoverflow"]
}

{
  "title" : "foo bar",
  "abstract" : "foo bar is common in computer programming",
  "author" : ["opster, stackoverflow"]
}

搜索查询以搜索 title 和 abstract 以及作者字段上的 agg

{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "common",
      "fields": [
        "title",
        "abstract"
      ]
    }
  },
  "aggs": {
    "Cities": {
      "terms": {
        "field": "author"
      }
    }
  }
}

搜索结果

hits": [
      {
        "_index": "internaledgepre",
        "_type": "_doc",
        "_id": "1",
        "_score": 0.18232156,
        "_source": {
          "title": "foo bar",
          "abstract": "foo bar is common in computer programming",
          "author": [
            "opster, stackoverflow"
          ]
        }
      },
      {
        "_index": "internaledgepre",
        "_type": "_doc",
        "_id": "2",
        "_score": 0.18232156,
        "_source": {
          "title": "hello world",
          "abstract": "hello world is common in computer programming",
          "author": [
            "sehun, stackoverflow"
          ]
        }
      }
    ]
  },
  "aggregations": {
    "Cities": {
      "doc_count_error_upper_bound": 0,
      "sum_other_doc_count": 0,
      "buckets": [
        {
          "key": "stackoverflow",
          "doc_count": 2
        },
        {
          "key": "opster",
          "doc_count": 1
        },
        {
          "key": "sehun",
          "doc_count": 1
        }
      ]
    }
  }

Answer 2

NoSQL 不像 SQL 支持的那样支持连接。所以所有数据都应该在一个文档中进行索引。

了解 nosql 数据建模、架构、意义，并了解它与 SQL 的不同之处。