如何優化舊資料庫中多實體關係的 ElasticSearch 索引結構？

使用多個實體綁定配置 ElasticSearch 索引結構

將 ElasticSearch (ES) 與舊資料庫整合時，最佳化索引結構以實現高效查詢非常重要。在本例中，任務是將一個結構複雜、非最優的資料庫複製到 ES 中。

問題摘要

資料庫包含三個表：

• 產品：包含產品資料（id、標題、價格）
• Flags：包含標誌定義（售完、折扣、頂級產品）
• FlagsProducts：連結產品和標誌的資料透視表

目標是扁平化此結構更容易在ES中查詢，同時保留多值

解決方案：扁平化結構

要消除產品和標誌之間的n:m 關係，我們建議創建一個扁平化產品文檔，其中包含“ flags”數組包含每個產品的所有相關標誌。這種方法簡化了標誌查詢並提供了更連貫的資料結構。

以下是扁平化產品文件範例：

{
   "id": "00c8234d71c4e94f725cd432ebc04",
   "title": "Alpha",
   "price": 589.0,
   "flags": ["Sellout", "Top Product"]
}

{
   "id": "018357657529fef056cf396626812",
   "title": "Beta",
   "price": 355.0,
   "flags": ["Discount"]
}

{
   "id": "01a2c32ceeff0fc6b7dd4fc4302ab",
   "title": "Gamma",
   "price": 0.0,
   "flags": ["Discount"]
}

ES 映射

「產品」索引類型的對應對應將be:

PUT products
{
    "mappings": {
        "product": {
            "properties": {
                "id": {
                    "type": "string",
                    "index": "not_analyzed"
                },
                "title": {
                    "type": "string"
                },
                "price": {
                    "type": "double",
                    "null_value": 0.0
                },
                "flags": {
                    "type": "string",
                    "index": "not_analyzed"
                }
            }
        }
    }
}

Logstash 輸入的SQL查詢

要從資料庫中取得所需的數據，我們建議使用以下 SQL 查詢：

以上是如何優化舊資料庫中多實體關係的 ElasticSearch 索引結構？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！