（一）ES如何存盤物件

ElasticSearch中可以將資料以物件的方式存盤并查詢，但是ES底層的Lucene 沒有內部物件的概念，因此如果通過默認的方式往ES中插入物件，ES會將物件層次結構扁平化為欄位名稱和值的簡單串列，
比如下面這一段資料：

PUT my_index/_doc/1
{
  "group" : "fans",
  "user" : [ 
    {
      "first" : "John",
      "last" :  "Smith"
    },
    {
      "first" : "Alice",
      "last" :  "White"
    }
  ]
}

ES內部會將這份資料變成下面這個樣子：

{
  "group" :        "fans",
  "user.first" : [ "alice", "john" ],
  "user.last" :  [ "smith", "white" ]
}

缺失了first和last之間的關聯性，比如這個時候想查詢一個first為John，last為White的人，理論上是沒有這個人的，但是實際上名為fans的這個組還是被查出來了，

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "user.first": "John" }},
        { "match": { "user.last":  "White" }}
      ]
    }
  }
}

從結果可以看到，兩條資料都被查詢出來了，

（二）Nested型別

這個時候就需要用到nested，nested型別是object資料型別的特殊版本，它允許物件陣列以一種可以相互獨立查詢的方式進行索引，

在Nested內部，每個物件索引其實是一個單獨的隱藏檔案，這意味著每個嵌套物件都可以獨立于其他物件進行查詢，

使用Nested需要先創建索引，依舊通過上邊的這個例子

DELETE my_index

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "user": {
        "type": "nested" 
      }
    }
  }
}

PUT my_index/_doc/1
{
  "group" : "fans",
  "user" : [
    {
      "first" : "John",
      "last" :  "Smith",
      "age" : "23"
    },
    {
      "first" : "Alice",
      "last" :  "White",
      "age":"24"
    }
  ]
}

首先創建my_index索引，設定user的型別為nested，接著在查詢時，需要通過es的nested查詢陳述句查詢，使用同樣的方式查詢first為John，last為White的用戶，這次的結果是不存在，因為通過nested存盤的物件是具有關聯性的，

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "nested": {
      "path": "user",
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            { "match": { "user.first": "John" }},
            { "match": { "user.last":  "White" }} 
          ]
        }
      }
    }
  }
}

上邊的DSL陳述句用Java API實作如下：

@Test
public void testNested() throws Exception{
    //自己封裝的一個獲取RestHighLevelClient的類
    RestHighLevelClient client=ElasticSearchClient.getClient();
    SearchRequest request = new SearchRequest("my_index");
    SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
    boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.matchQuery("user.first","John"));
    boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.matchQuery("user.last","White"));
    searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.nestedQuery("user",boolQueryBuilder, ScoreMode.None));
    request.source(searchSourceBuilder);
    SearchResponse search = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    SearchHit[] hits = search.getHits().getHits();
    for (int i = 0; i < hits.length; i++) {
        SearchHit hit = hits[i];
        System.out.println(hit.getSourceAsString());
    }
}

（三）使用nested進行聚合查詢

除了使用nested進行普通查詢外，nested也支持聚合查詢，同樣是上面的例子，現在做一個對年齡聚合的操作：

GET my_index/_search
{
  "aggs": {
    "nestedAgg": {
      "nested": {
        "path": "user"
      },
      "aggs": {
        "ageAgg": {
          "terms": {
            "field": "user.age.keyword",
            "size": 10
          }
        }
      }
    }
  }
}

（五）nested中的inner_hits

查詢nested物件時，只要查詢條件符合這個nested物件里的某一個條件，整個nested物件都會被檢索出來，比如上面這個例子中，我只想查詢叫做John Smith的這個人，但是通過普通的query查詢會把整條記錄都查詢出來，效果就是這樣：

"hits" : [
      {
        "_index" : "my_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.3862942,
        "_source" : {
          "group" : "fans",
          "user" : [
            {
              "first" : "John",
              "last" : "Smith",
              "age" : "23"
            },
            {
              "first" : "Alice",
              "last" : "White",
              "age" : "24"
            }
          ]
        }
      }
    ]

如果只想要nested中里的一個物件，就可以使用inner_hits，使用比較簡單，只需要在查詢陳述句之后加上inner_hits即可，

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "nested": {
      "path": "user",
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            { "match": { "user.first": "John" }},
            { "match": { "user.last":  "Smith" }} 
          ]
        }
      },
      "inner_hits": {}
    }
  }
}

查詢結果里就會多出來一塊資料，里面就只會展示具體的nested物件：

"inner_hits" : {
          "user" : {
            "hits" : {
              "total" : {
                "value" : 1,
                "relation" : "eq"
              },
              "max_score" : 1.3862942,
              "hits" : [
                {
                  "_index" : "my_index",
                  "_type" : "_doc",
                  "_id" : "1",
                  "_nested" : {
                    "field" : "user",
                    "offset" : 0
                  },
                  "_score" : 1.3862942,
                  "_source" : {
                    "last" : "Smith",
                    "first" : "John",
                    "age" : "23"
                  }
                }
              ]
            }
          }
        }

（六）nested的使用建議

nested可以很好地存盤和查詢物件型別資料，但是也不能濫用nested，每個nested物件都被索引為一個單獨的檔案，簡單來講就是如果一個索引里包含 100 個user物件，那么在實際底層將創建 101 個 Lucene 檔案，是一個很大的消耗，

nested型別只應在特殊情況下使用，一個索引在創建的時候，nested型別的物件默認不能超過50個，可通過index.mapping.nested_fields.limit修改，

一個具體的檔案中，nested型別中包含的嵌套物件的數量默認不能超過10000個，也就是說上面創建的user在一個檔案里不能超過10000個，可通過index.mapping.nested_objects.limit修改，

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深入了解ElasticSearch的Nested資料型別

（一）ES如何存盤物件

（二）Nested型別

（三）使用nested進行聚合查詢

（五）nested中的inner_hits

（六）nested的使用建議