Elasticsearch может работать с различными типами данных, включая массивы JSON. В этой статье мы рассмотрим тонкости работы с массивами JSON в Elasticsearch, включая индексирование и запросы к массивам JSON, а также то, как работать с вложенными массивами JSON.
Индексирование массивов JSON
В Elasticsearch массив JSON рассматривается как многозначное поле. Многозначные поля - это поля, которые могут содержать ноль, одно или несколько значений. Однако, в отличие от традиционных баз данных, здесь нет явного типа данных массива. Вместо этого любое поле по умолчанию может содержать ноль или более значений, как бы оно ни было определено.
Вот пример того, как можно индексировать массив JSON в Elasticsearch:
| 1 2 3 4 5 | PUT /my_index/_doc/1 { "user": "John Doe", "user_tags": ["elasticsearch", "json", "arrays"] } |
В этом примере поле `user_tags` представляет собой массив JSON, содержащий три элемента.
Запрос к массивам JSON
Когда речь заходит о запросах к массивам JSON в Elasticsearch, важно отметить, что исходная структура массива JSON не сохраняется. Вместо этого каждое значение в массиве рассматривается как отдельное значение поля.
Например, если вы хотите найти все документы, в которых `user_tags` содержит "json", вы можете использовать запрос на соответствие следующим образом:
| 1 2 3 4 5 6 7 8 | GET /my_index/_search { "query": { "match": { "user_tags": "json" } } } |
Этот запрос будет соответствовать документу, который мы проиндексировали ранее, поскольку "json" является одним из значений в массиве `user_tags`.
Работа с вложенными массивами JSON
При работе с вложенными массивами JSON все становится немного сложнее. В Elasticsearch вложенный тип данных - это тип данных, который позволяет документам содержать вложенные поля, или поля внутри полей. Это полезно для массивов объектов, где каждый объект может рассматриваться как отдельный документ.
Вот пример документа с вложенным массивом JSON:
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 | PUT /my_index/_doc/1 { "user": "John Doe", "user_tags": [ { "tag": "elasticsearch", "tag_importance": "high" }, { "tag": "json", "tag_importance": "medium" }, { "tag": "arrays", "tag_importance": "low" } ] } |
В этом примере поле `user_tags` представляет собой вложенный массив JSON, где каждый объект в массиве имеет два поля: `tag` и `tag_importance`.
Чтобы запросить вложенные поля, необходимо использовать вложенный запрос. Например, если вы хотите найти все документы, в которых есть объект `user_tags` с `tag` равным "json" и `tag_importance` равным "medium", вы можете использовать вложенный запрос следующим образом:
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 | GET /my_index/_search { "query": { "nested": { "path": "user_tags", "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "user_tags.tag": "json" } }, { "match": { "user_tags.tag_importance": "medium" } } ] } } } } } |
Этот запрос будет соответствовать документу, который мы проиндексировали ранее, поскольку один из объектов `user_tags` имеет `tag` равный "json" и `tag_importance` равный "medium".