elasticsearch의 many to many relationships

Question

elasticsearch에서 우리는 문서간에 child/parent relationships을 가질 수 있음을 알고 있습니다. 색인 때 자녀와 부모 문서가 연결되도록

그리고, 나는 부모 ID를 전달할 수 있습니다

$ curl -XPUT localhost:9200/blogs/blog_tag/1122?parent=1111 -d '{ "tag" : "something"}' 

가 elasticsearch 많은 관계로 많은 모델 어쨌든이 있나요?

데이터는 다음과 같은 스키마를 MySQL 데이터베이스에 상주 :

account 
======== 
id 
name 
some_property 

group 
======== 
id 
name 
description 

account_group 
============= 
account_id 
group_id 
primary_group //This is 1 or 0 depending on whether the group is the primary group for that account. 

이것은 현재 account 내 매핑 (내 elasticsearch 서버와 통신하기 위해 PHP에서 Elastica을 사용하고, 배열 표기법을 용서하시기 바랍니다) :이 방법

**Mapping for account** 

'name' => array(
    'type' => 'string'), 

'some_property' => array(
    'type' => 'string'), 

'groups' => array(
    'properties' => array(
    'id'  => array('type' => 'integer'), 
    'primary' => array('type' => 'boolean') 
    ) 
), 

**Mapping for group** 

'name' => array(
     'type' => 'string'), 

'description'=> array(
     'type' => 'string') 

문제는 그룹 인덱스에서 삭제 된 경우, 나는 각 계정을 통해 이동하고 각 계정에서 그룹 ID를 삭제해야한다는 것입니다. 이것은 나에게 비효율적 인 것으로 보인다. 또한 elasticsearch의 자식/부모 관계를 사용할 때 이것이 문제가되지 않는다고 생각합니다.

elasticsearch에서 다 대다 관계를 모델링하는 방법이 있습니까?

Answer 1

다 대다 관계를 모델링 할 수있는 방법이 없습니다.

유일한 방법은 위와 같이 각 계정에 각 그룹의 ID를 저장하는 것입니다.

Elasticsearch는 매우 효율적이므로 종종 색인 생성이 허용되는 솔루션입니다. 또한 elasticsearch는 문서의 개념을 가지고 있으며 관계형 저장 시스템이 아니기 때문에 다 대 다 관계는 결코 구현되지 않습니다.

Answer 2

효율성을 고려할 때 고려해야 할 사항은 쓰기 시간 대 읽기 시간 효율성입니다. 관계형 데이터베이스는 쓰기 시간 효율성을 선호하는 반면 NoSQL은 읽기 시간 효율성을 선호합니다.

응용 프로그램에서 읽기와 쓰기의 비율을 신중하게 고려하고 전반적으로 더 효율적으로 결정해야합니다. 결국, 데이터를 쓰거나 데이터를 읽을 때 모든 관계에 참여하는 작업을해야합니다.