今天我们来看 Es 中的嵌套查询与父子文档，这两个东西很有来头！关系型数据库中的多表联合查询需求在 Es 中可以用它们来解决。
视频：
以下是视频笔记：
注意，笔记只是视频内容的一个简要记录，因此笔记内容比较简单，完整的内容可以查看视频。
关系型数据库中有表的关联关系，在 es 中，我们也有类似的需求，例如订单表和商品表，在 es 中，这样的一对多一般来说有两种方式：
嵌套文档（nested） 父子文档
18.1 嵌套文档
假设：有一个电影文档，每个电影都有演员信息：
PUT movies
{
"mappings": {
"properties": {
"actors":{
"type": "nested"
}
}
}
}
PUT movies/_doc/1
{
"name":"霸王别姬",
"actors":[
{
"name":"张国荣",
"gender":"男"
},
{
"name":"巩俐",
"gender":"女"
}
]
}
注意 actors 类型要是 nested，具体原因参考 10.2.3 小节。
缺点
查看文档数量：
GET _cat/indices?v
查看结果如下：
这是因为 nested 文档在 es 内部其实也是独立的 lucene 文档，只是在我们查询的时候，es 内部帮我们做了 join 处理，所以最终看起来就像一个独立文档一样。因此这种方案性能并不是特别好。
18.2 嵌套查询
这个用来查询嵌套文档：
GET movies/_search
{
"query": {
"nested": {
"path": "actors",
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"actors.name": "张国荣"
}
},
{
"match": {
"actors.gender": "男"
}
}
]
}
}
}
}
}
18.3 父子文档
相比于嵌套文档，父子文档主要有如下优势：
更新父文档时，不会重新索引子文档 创建、修改或者删除子文档时，不会影响父文档或者其他的子文档。 子文档可以作为搜索结果独立返回。
例如学生和班级的关系：
PUT stu_class
{
"mappings": {
"properties": {
"name":{
"type": "keyword"
},
"s_c":{
"type": "join",
"relations":{
"class":"student"
}
}
}
}
}
s_c
表示父子文档关系的名字，可以自定义。join 表示这是一个父子文档。relations 里边，class 这个位置是 parent，student 这个位置是 child。
接下来，插入两个父文档：
PUT stu_class/_doc/1
{
"name":"一班",
"s_c":{
"name":"class"
}
}
PUT stu_class/_doc/2
{
"name":"二班",
"s_c":{
"name":"class"
}
}
再来添加三个子文档：
PUT stu_class/_doc/3?routing=1
{
"name":"zhangsan",
"s_c":{
"name":"student",
"parent":1
}
}
PUT stu_class/_doc/4?routing=1
{
"name":"lisi",
"s_c":{
"name":"student",
"parent":1
}
}
PUT stu_class/_doc/5?routing=2
{
"name":"wangwu",
"s_c":{
"name":"student",
"parent":2
}
}
首先大家可以看到，子文档都是独立的文档。特别需要注意的地方是，子文档需要和父文档在同一个分片上，所以 routing 关键字的值为父文档的 id。另外，name 属性表明这是一个子文档。
父子文档需要注意的地方：
每个索引只能定义一个 join filed 父子文档需要在同一个分片上（查询，修改需要routing） 可以向一个已经存在的 join filed 上新增关系
18.4 has_child query
通过子文档查询父文档使用 has_child
query。
GET stu_class/_search
{
"query": {
"has_child": {
"type": "student",
"query": {
"match": {
"name": "wangwu"
}
}
}
}
}
查询 wangwu 所属的班级。
18.5 has_parent query
通过父文档查询子文档：
GET stu_class/_search
{
"query": {
"has_parent": {
"parent_type": "class",
"query": {
"match": {
"name": "二班"
}
}
}
}
}
查询二班的学生。但是大家注意，这种查询没有评分。
可以使用 parent id 查询子文档：
GET stu_class/_search
{
"query": {
"parent_id":{
"type":"student",
"id":1
}
}
}
通过 parent id 查询，默认情况下使用相关性计算分数。
18.6 小结
整体上来说：
普通子对象实现一对多，会损失子文档的边界，子对象之间的属性关系丢失。 nested 可以解决第 1 点的问题，但是 nested 有两个缺点：更新主文档的时候要全部更新，不支持子文档属于多个主文档。 父子文档解决 1、2 点的问题，但是它主要适用于写多读少的场景。 
