在 Elasticsearch 中，父子关系查询是一种特殊的查询类型，它允许我们在具有父子关系的文档之间进行关联查询。这种关系在树形结构或者层次化数据模型中尤为常见。Elasticsearch 提供了 has_child 和 has_parent 两种查询类型，用于在这种关系中进行高效的查询。
父子关系简介
在 Elasticsearch 中，父子关系并不是通过传统的数据库外键或引用实现的，而是通过一种特殊的 _routing 字段和 join 字段类型（在旧版本中可能是 _parent 字段）来维护的。_routing 字段用于确保父子文档被索引到相同的分片上，而 join 字段则用于定义父子关系。
has_child 查询
has_child 查询用于根据子文档的存在与否来查询父文档。它允许我们基于子文档的某些条件来过滤父文档。
示例
假设我们有一个博客系统，每个博客文章（父文档）可以有多个评论（子文档）。如果我们想找到所有有评论的文章，我们可以使用 has_child 查询。
GET /blogs/_search
{"query": {"has_child": {"type": "comment","query": {"match_all": {}}}}
}
在上面的查询中，我们查询了 blogs 索引，并使用了 has_child 查询来查找所有具有至少一个 comment 类型子文档的 blog 文档。
has_parent 查询
与 has_child 查询相反，has_parent 查询允许我们根据父文档的存在与否来查询子文档。
示例
继续上面的博客系统示例，如果我们想找到特定博客文章的所有评论，我们可以使用 has_parent 查询。
GET /comments/_search
{"query": {"has_parent": {"parent_type": "blog","query": {"term": {"blog_id": "123"}}}}
}
在这个查询中，我们查询了 comments 索引，并使用 has_parent 查询来查找所有父文档 blog_id 为 123 的 comment 文档。
注意事项
- 性能：由于父子关系查询需要在父子文档之间进行关联，因此它们可能会比普通的文档查询更慢。在设计索引和查询时，应该仔细考虑性能问题。
- 一致性：由于 Elasticsearch 是一个分布式系统，父子文档可能位于不同的分片上。虽然 Elasticsearch 提供了确保父子文档在同一分片上的机制，但在某些极端情况下，如分片迁移或故障恢复时，一致性可能会受到影响。
- 替代方案：对于某些应用场景，父子关系可能不是最佳选择。例如，如果你需要频繁地更新父文档或子文档，或者需要执行复杂的父子关联查询，那么可能需要考虑使用其他数据结构或查询策略。
总之，Elasticsearch 的 has_child 和 has_parent 查询为我们提供了一种在具有父子关系的文档之间进行关联查询的强大工具。然而，在使用这些查询时，我们应该注意其性能影响和可能的限制，并根据具体的应用场景做出合适的选择。
