elasticsearch实践篇：跨表join查询

随着业务发展跨表join查询需求越来越多，系统的慢查询不断报出，引入ElasticSearch 来实现聚合查询势在必行。ES是一个基于 Lucene 的搜索引擎，通过将业务主表及辅表的索引字段及需要like字段同步到ES里，每张表的索引字段最终汇总成一个联合索引，来实现多个表的跨表搜索。

性能要求 检索需求响应时间均值 20ms 以内，对于命中缓存的在 2ms 以内返回

单 Type 与多 Type（多 Index）

在ES中一个 Index 可以理解为一个库，一个 Type 可以理解为一张表，但从6.0.0 版本起已废弃：一个 Index对于多个Type（只能一对一），但考虑到有一些业务还在使用5.x版本。

小结，若业务场景宜满足为了性能尽可能的采用单 Type方案！

索引字段数量

由于业务主表及其扩展信息字段较多，如果将这些信息全量同步到 ES 会导致很多问题：

索引字段过多，索引文件也会随之变大，检索效率会受到影响 不需要索引的字段过多，也会导致新的io问题

so，尽可能的自定义mapping，不要存储与搜索无关的数据，而下面这个transRouteAndProducts节点（json特别大）不分词不索引仅存储也是不可取的

{
  "mappings": {
    "static_line": {
      "properties": {
        "productId": {
          "type":  "keyword"
        },
        "productType": {
          "type":  "keyword"
        },
		"startStationCode": {
          "type":  "integer"
        },
		"endStationCode": {
          "type":  "integer"
        },
		"status": {
          "type":  "keyword"
        },
		"startHubId": {
          "type":  "keyword"
        },
        "transRouteAndProducts": { 
          "enabled": false
        }
      }
    }
  }
}

那获取详情呢，比如获取的订单号列表到mysql各个扩展表去获取具体信息，数据组装效率低下怎么破？

一次完整的订单列表拉取时间=数据检索时间+数据组装时间，而数据组装就算是批量获取，也要去取 N（假如有 N 张订单扩展表）次，即使并行去取也不够高效！

存宽表是个不错的方案，纠结该多宽也十分讲究！

建议：一个宽表维护业务主表的基本信息及其强依赖的扩展信息。

引入 Hbase 来为详情数据组装 Hbase 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。可以通过 MapReduce 来处理 HBase 中的海量数据。

此时我们可以将宽表存入至Hbase，历史数据采用 BulkLoad 导入，增量数据采用消息同步写入，以订单号为 rowKey 为订单号。

那如何保证ES和Hbase的实时性与一致性呢？

建立实时性的监控指标（差值） 一个消息的处理时间：binlogTime->reviceMqTime->bunsProcessTime->addEsOrHbaseTime

如果不能保证业务消费的幂等性，那么消息的乱序，数据的重放监控补偿等等就会很被动。这里有几种幂等思路：可以参阅我的

elasticsearch是解决跨表join查询很好的手段。