여러 엔터티 바인딩을 사용하여 ElasticSearch 인덱스 구조를 설정하는 방법
소개
효과적인 ElasticSearch(ES) 인덱스 구조는 데이터를 효율적으로 관리하고 쿼리하는 데 중요합니다. 여러 엔터티 바인딩을 사용하는 경우 최적의 검색 성능을 위해 인덱스를 최적화하는 것이 중요합니다.
데이터 구조 평면화
제공된 데이터베이스 구조에서 여러 테이블은 제품 및 관련 플래그를 나타내는 데 사용됩니다. ES 인덱스를 단순화하려면 데이터 구조를 평면화하고 비정규화하는 것이 좋습니다. 플래그를 포함한 모든 관련 정보를 포함하는 제품 문서를 작성함으로써 제품과 플래그 간의 N:M 관계를 제거합니다. 이 접근 방식을 사용하면 플래그 속성에 대해 더 쉽게 쿼리할 수 있습니다.
제품 문서 예
{ "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"] }
제품 매핑 유형
제품 문서에 대한 ES 매핑 유형은 다음과 같습니다. 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" } } } } }
데이터 가져오기를 위한 SQL 쿼리
데이터베이스에서 필요한 데이터를 추출하려면 수정된 SQL 쿼리가 필요합니다.
위 내용은 다중 엔터티 바인딩을 위해 ElasticSearch 인덱스 구조를 최적화하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!