扁平化你的数据

Elasticsearch 鼓励你在创建索引的时候就 扁平化（denormalizing） 你的数据，这样做可以获取最好的搜索性能。在每一篇文档里面冗余一些数据可以避免join操作。

举个例子，如果我们想通过 user 来查找某一篇 blog，那么就把 user 的姓名包含在 blog 这个 document 里面，就像这样：

  2. PUT /my_index/user/1
  3. {
  4.   "name":     "John Smith",
  5.   "email":    "john@smith.com",
  6.   "dob":      "1970/10/24"
  7. }
  9. PUT /my_index/blogpost/2
  10. {
  11.   "title":    "Relationships",
  12.   "body":     "It's complicated...",
  13.   "user":     {
  14.     "id":       1,
  15.     "name":     "John Smith"  (1)
  16.   }
  17. }

(1) user 中的一部分信息已经被包含到 blogpost 里面。

现在，我们只要通过一次查询，就能找到和作者 John 有关系的所有博客：

  2. GET /my_index/blogpost/_search
  3. {
  4.   "query": {
  5.     "bool": {
  6.       "must": [
  7.         { "match": { "title":     "relationships" }},
  8.         { "match": { "user.name": "John"          }}
  9.       ]
  10.     }
  11.   }
  12. }

扁平化数据的好处就是一个字，快。因为每一篇文档都已经包含了所有需要被查询的信息，所以就没有必要去做消耗很大的join操作了。