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干货 | 拆解一个 Elasticsearch Nested 类型复杂查询问题

铭毅天下

共 30593字，需浏览 62分钟

 ·

2021-07-19 04:53

1、线上实战问题

前置说明：本文是线上环境的实战问题拆解，涉及复杂 DSL，看着会很长，但强烈建议您耐心读完。

问题描述：

有个复杂的场景涉及到按照求和后过滤，user_id是用户编号，gender是性别，time_label是时间标签，时间标签是nested结构，intent_order_count是意向订单数量，time是对应时间。

现在要筛选出在20210510~20210610，意向订单数总和为26的男性用户，请问应该怎么写dsl语句？

感觉这个场景很复杂，涉及到array判断后求和，然后求和结果做筛选条件。

请帮忙看看有什么好的dsl语句，或者改变现有mapping结构。

这个是mapping结构 如下：

PUT index_personal
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "time_label": {
        "type": "nested",
        "properties": {
          "intent_order_count": {
            "type": "long"
          },
          "time": {
            "type": "long"
          }
        }
      },
      "user_id": {
        "type": "keyword"
      },
      "gender": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}




下面是我构造的数据：


PUT index_personal/_doc/1
{
  "user_id": "1",
  "gender": "male",
  "time_label": [
    {
      "time": 20210601,
      "intent_order_count": 3
    },
    {
      "time": 20210602,
      "intent_order_count": 2
    },
    {
      "time": 20210605,
      "intent_order_count": 20
    },
    {
      "time": 20210606,
      "intent_order_count": 1
    },
    {
      "time": 20210611,
      "intent_order_count": 15
    }
  ]
}

PUT index_personal/_doc/2
{
  "user_id": "2",
  "gender": "female"
}


PUT index_personal/_doc/3
{
  "user_id": "3",
  "gender": "male",
  "time_label": [
    {
      "time": 20210102,
      "intent_order_count": 12
    },
    {
      "time": 20210202,
      "intent_order_count": 33
    }
  ]
}

问题扩展解释：

  • 1、"intent_order_count"代表：是订单数，不过都可以抽象成这个用户某个时间买了几个。

比如第三条数据，表示用户编号为 3 的用户，是男性用户，曾经在 20210102 时有12个意向订单（跟订单一个意思），在 20210202 有 33 个意向订单，

  • 2、每个用户除了性别还有很多属性，篇幅受限，没有列出。

问题来源：https://t.zsxq.com/FmEeaIY

2、数据建模探讨

2.1 原问题 Nested 模型

原有数据，以 Nested 建模，存储结构如下：

user_idgendertime_label {time:intent_order_count}
1male[ {20210601:3} {20210602:2}{20210605:20}{20210606:1}{20210611:15}]
2female
3male{ 20210102:12}{20210202:33}

以上表示并不严谨，仅是为了更直观的阐述问题。

2.2 宽表建模方案

拿到问题后，我的第一反应：建模可能有问题。

  • 第一：time 存储的是日期，应该是日期类型：date。

  • 第二：宽表拉平存储是不是更好？！也就是说：针对：“user_id” 的用户，一个时间数据，对应一个 document 文档。

原有的 nested 结构，改成如下的一条条的记录，也就是“宽表”，类似简化存储如下：

user_idgendertimeintent_order_count
1male202106013
1male202106022
1male2021060520
1male202106061
1male2021061115
2female

3male2021010212
3male2021020233

“宽表”是典型的以空间换时间的方案，我们肉眼看到的：对于 user_id=1 的 用户，user_id, gender 信息会存储 N 份（每多一次 time，就多存储一次）。

如前所述，每个用户除了性别还有很多属性，也就是属性非常多的话，会产生大量的冗余存储。

宽表方案优缺点如下：

  • 优点：更利用用户理解，写入和更新非常方便且效率高。
  • 缺点：存在大量冗余存储，耗费空间大。

针对“宽表”方案，问题提出者球友的反馈如下：

“这确实也是个思路。但是我的这个场景下，每个用户除了性别还有很多属性，这样会每天都会产生大量的冗余数据。

是否有办法将一个用户的时间信息聚集到一个文档下，然后也能够查询，对查询效率要求不高。”

所以，还得从 Nested 建模角度基础上，考虑如何实现查询？

2.3 Nested 建模方案

原有建模问题无大碍，只需将：time 字段由 long 类型改为 date 类型，其他保持不变。

# 新的 Mapping 结构（微调）
PUT index_personal_02
{
 "mappings": {
  "properties": {
   "time_label": {
    "type": "nested",
    "properties": {
     "intent_order_count": {
      "type": "long"
     },
     "time": {
      "type": "date"
     }
    }
   },
   "user_id": {
    "type": "keyword"
   },
   "gender": {
    "type": "keyword"
   }
  }
 }
}


# 还是原来的构造数据，改成bulk，占据行数更少

PUT index_personal_02/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"user_id":"1","gender":"male","time_label":[{"time":20210601,"intent_order_count":3},{"time":20210602,"intent_order_count":2},{"time":20210605,"intent_order_count":20},{"time":20210606,"intent_order_count":1},{"time":20210611,"intent_order_count":15}]}
{"index":{"_id":2}}
{"user_id":"2","gender":"female"}
{"index":{"_id":3}}
{"user_id":"3","gender":"male","time_label":[{"time":20210102,"intent_order_count":12},{"time":20210202,"intent_order_count":33}]}

良好的数据建模就好比盖大楼的地基，地基自然是越稳、越实、越牢靠越好！

3、查询方案拆解

3.1 分步骤拆解用户查询需求

问题拆解成如下几个部分：

3.1.1 筛选出在20210510~20210610

铭毅拆解：这是个范围查询，range query 搞定。

DSL 写法如下：

{
    "nested": {
      "path": "time_label",
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            {
              "range": {
                "time_label.time": {
                  "gte": 20210510,
                  "lte": 20210601
                }
              }
            }
          ]
        }
      }
    }
  }

正常写 Query 不会涉及 Nested，只有涉及 Nested 数据类型，才必须在检索的前半部分加上 Nested 声明，其目的无非告诉 Elasticsearch 后台，这是针对 Nested 类型的检索。

Path 指定的Nested 最外层，在本文指定的是：time_label。

3.1.2 意向订单数总和为26的男性用户

铭毅拆解：

关于男性用户，这里可以基于性别检索做过滤。

DSL 写法如下：

{
  "term": {
    "gender": {
      "value": "male"
    }
  }
}

关于意向订单:对于 user_id = 1 的用户，意向订单总数就等于 3 + 2 + 20 + 1 + 15 = 41。

要实现类似的求和，得需要借助 sum Metric 指标聚合实现。

sum Metric 聚合的前提是：针对某一特定用户形成一个结果，所以其外层是基于用户维度（本文使用：user_id）层面的terms聚合。

为了显示出除了聚合结果之外的其他属性列，需要借助 top_hits 的 _source 中的 include 实现。

DSL 写法大致如下：

"aggs": {
    "user_id_aggs": {
      "terms": {
        "field": "user_id"
      },
      "aggs": {
        "top_sales_hits": {
          "top_hits": {
            "_source": {
              "includes": [
                "user_id",
                "gender"
              ]
            }
          }
        },
        "resellers": {
          "nested": {
            "path": "time_label"
          },
          "aggs": {
            "sum_count": {
              "sum": {
                "field": "time_label.intent_order_count"
              }
            }
          }
        }

如上：

  • 最外层 terms 聚合：是基于 user_id 的分桶聚合，每个 user_id 的结果聚成一桶。

  • 内层的聚合包含两个，两个是平级的。

其一：top_hits 指标聚合，用于显示聚合结果之外的字段。

其二：sum 指标聚合，用于对“time_label.intent_order_count”统计结果求和。

除了上面的两层聚合，又涉及总和结果和 26 进行比较，所以要基于聚合的聚合，也就是子聚合的实现。

DSL 写法如下：

     "count_bucket_filter": {
          "bucket_selector": {
            "buckets_path": {
              "totalcount": "resellers.sum_count"
            },
            "script": "params.totalcount >= 26"
          }
        }

文中给的实际例子没有满足 26 的文档，所以，这里为了直观显示结果，使用了 >= 26 实现。

3.1.3 应该怎么写dsl语句？

铭毅拆解：

基于上面几个步骤整合到一起，即可实现。

查询 DSL ——即用户最终期望。查询 DSL 就类似“图纸”、“导航”或“路径”，给出了达到给定目的的可行性路径，后面无非就是：java 或者 Python 代码的“堆砌”实现。

3.2 最终 DSL

POST index_personal_02/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "nested": {
            "path": "time_label",
            "query": {
              "bool": {
                "must": [
                  {
                    "range": {
                      "time_label.time": {
                        "gte": 20210510,
                        "lte": 20210601
                      }
                    }
                  }
                ]
              }
            }
          }
        },
        {
          "term": {
            "gender": {
              "value": "male"
            }
          }
        }
      ]
    }
  },
  "aggs": {
    "user_id_aggs": {
      "terms": {
        "field": "user_id"
      },
      "aggs": {
        "top_sales_hits": {
          "top_hits": {
            "_source": {
              "includes": [
                "user_id",
                "gender"
              ]
            }
          }
        },
        "resellers": {
          "nested": {
            "path": "time_label"
          },
          "aggs": {
            "sum_count": {
              "sum": {
                "field": "time_label.intent_order_count"
              }
            }
          }
        },
        "count_bucket_filter": {
          "bucket_selector": {
            "buckets_path": {
              "totalcount": "resellers.sum_count"
            },
            "script": "params.totalcount >= 26"
          }
        }
      }
    }
  }
}

要强调的点是：

  • 第一：涉及 Nested 的 query 检索 以及 aggs 聚合，都需要明确指定 Nested Path。

  • 第二：复杂检索和聚合出错多数是：子聚合的位置放的不对、后括号和前括弧不匹配等，需要多在 Kibana 测试验证。

  • 第三：Kibana 的一键 DSL 美化快捷键：“ctrl + i” 要掌握和灵活使用。

相信经过上面的拆解，这个相对“复杂”的 DSL 会变得非但不那么“复杂”，反而非常容易读懂。

3.3 查询后结果

"aggregations" : {
    "user_id_aggs" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 0,
      "buckets" : [
        {
          "key" : "1",
          "doc_count" : 1,
          "top_sales_hits" : {
            "hits" : {
              "total" : {
                "value" : 1,
                "relation" : "eq"
              },
              "max_score" : 1.4418328,
              "hits" : [
                {
                  "_index" : "index_personal_02",
                  "_type" : "_doc",
                  "_id" : "1",
                  "_score" : 1.4418328,
                  "_source" : {
                    "gender" : "male",
                    "user_id" : "1"
                  }
                }
              ]
            }
          },
          "resellers" : {
            "doc_count" : 5,
            "sum_count" : {
              "value" : 41.0
            }
          }
        }
      ]
    }
  }

  • 由于检索 size = 0，所以，只返回了聚合结果，没有返回检索结果。

  • 由于二层聚合设置了 top_hits,所以返回结果里除了sum_count的聚合结果，还包含的其下钻数据字段：“gender”、“user_id” 信息，如果实际业务还有更多需要召回字段，可以一并 include 包含后返回即可。

4、有没有更简单的方案？

第 3 小节的实现是基于聚合，但实际文档是 Nested 类型的，基于 userr_id 聚合显得非常的多余。

这里自然想到，用检索能否实现？

如果简单检索不行，那么脚本检索呢？

4.1 扩展方案 1：脚本检索实战

搞一把试试。

GET index_personal_02/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "nested": {
            "path": "time_label",
            "query": {
              "bool": {
                "must": [
                  {
                    "range": {
                      "time_label.time": {
                        "gte": 20210510,
                        "lte": 20210613
                      }
                    }
                  },
                  {
                    "script": {
                      "script": """
                        int sum = 0;
                        for (obj in doc['time_label.intent_order_count']) {
                          sum += obj;
                        } 
                        sum >= 10;"""
                    }
                  }
                ]
              }
            }
          }
        },
        {
          "term": {
            "gender": {
              "value": "male"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

如上逻辑看似非常严谨的脚本，实际是行不通的。

sum += obj; 本质上只求了一个值。

Elastic 官方工程师给出了详细的解释：“无法在查询时访问脚本中所有嵌套对象的值。脚本查询一次仅适用于一个嵌套对象。”

详细讨论参见：

https://stackoverflow.com/questions/64140179/elasticsearch-sum-up-nested-object-field

https://discuss.elastic.co/t/help-for-painless-iterate-nested-fields/162394

结论：脚本检索不适用 Nested 嵌套对象求和。

官方推荐用 Ingest pipeline 预处理方式实现，那就再搞一把。

4.2 扩展方案 2：Ingest pipeline 方式实战

4.2.1 步骤 1——设置求和的 pipeline。

sum_pipeline 用途：将 nested 嵌套的 intent_order_count 字段进行求和。

# 设定pipeline，统计计数总和


PUT _ingest/pipeline/sum_pipeline
{
  "processors": [
    {
      "script": {
        "source": """
          ctx.sum_count = ctx.time_label.stream()
            .mapToInt(thing -> thing.intent_order_count)
            .sum()
          """
      }
    }
  ]
}

4.2.2 步骤 2——结合 pipeline 更新数据

注意一下：nested 添加数据需要借助 script 实现，不能直接指定 id 插入。

若指定 id 插入数据会覆盖掉之前的数据。


# 新插入数据
POST index_personal_02/_update_by_query?pipeline=sum_pipeline
{
  "query":{
    "term": {
      "user_id": {
        "value": "1"
      }
    }
  },
  "script": {
    "source": "ctx._source.time_label.add(params.newlabel)",
    "params": {
      "newlabel": {
        "time": 20210702,
        "intent_order_count": 88
      }
    }
  }
}

4.2.3 步骤 3——结合文章开头要求进行检索

借助 pipeline 新增的字段 sum_count 可以检索条件之一。



# 检索结果
GET index_personal_02/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "nested": {
            "path": "time_label",
            "query": {
              "bool": {
                "must": [
                  {
                    "range": {
                      "time_label.time": {
                        "gte": 20210510,
                        "lte": 20210601
                      }
                    }
                  }
                ]
              }
            }
          }
        },
        {
          "term": {
            "gender": {
              "value": "male"
            }
          }
        },
        {
          "range": {
            "sum_count": {
              "gte": 26
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Ingest pipeline 方案小结：

  • 通过预处理管道新增字段，以空间换时间。
  • 新增的字段作为检索的条件之一，不再需要聚合。

5、小结

分解是计算思维的核心思想之一，“大事化小，逐个击破”。本文的拆解思路也是基于分解的思想一步步拆解。

本文针对线上问题，抛转引玉，给出了方案拆解和完整的步骤实现。

共探索出两种可行的方案：

  • 方案一：聚合实现。

方案一本质：两重嵌套聚合（terms分桶 + 分桶内 sum 指标聚合）+ 子聚合（基于聚合的聚合 bucket_selector）实现。

  • 方案二：预处理管道 pipeline 实现。

方案二本质：新增求和字段，以空间换时间。

实战环境类似本文问题，铭毅推荐使用方案二。

细节问题待进一步结合线上需求进行扩展修改 DSL。

欢迎就问题及方案进行留言，说一下您的思考和思路反馈。

https://discuss.elastic.co/t/script-processor-ingest-pipelines-on-nested-fields/172092/2

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