如何优化旧数据库中多实体关系的 ElasticSearch 索引结构？

使用多个实体绑定配置 ElasticSearch 索引结构

将 ElasticSearch (ES) 与旧数据库集成时，优化索引结构以实现高效查询非常重要。在本例中，任务是将一个结构复杂、非最优的数据库复制到 ES 中。

问题概要

数据库包含三个表：

• 产品：包含产品数据（id、标题、价格）
• Flags：包含标志定义（售完、折扣、顶级产品）
• FlagsProducts：链接产品和标志的数据透视表

目标是扁平化此结构更容易在 ES 中查询，同时保留多值

解决方案：扁平化结构

要消除产品和标志之间的 n:m 关系，我们建议创建一个扁平化产品文档，其中包含“ flags”数组包含每个产品的所有相关标志。这种方法简化了标志查询并提供了更加连贯的数据结构。

以下是扁平化产品文档示例：

{
   "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

“产品”索引类型的相应映射将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 输入的 SQL 查询

要从数据库中获取所需的数据，我们建议使用以下 SQL 查询：

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