商品上架-sku在es中存储模型分析

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原创最新推荐文章于 2026-03-22 00:51:23 发布 734 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

谷粒商城商品上架 sku在es中的存储模型 ES存储模型: PUT product { "mappings": { "properties": { "skuId": { "type": "long" }, "spuId": { "type": "keyword" }, "skuTitle": { "type": "text", "analyzer": "ik_smart" }, "skuPri 阅读详情

1，为什么采用ES做全文检索?

ES的全文检索功能比MySQL强大，且ES的数据都是存在内存中的，总体性能上强于MySQL

2.数据在ES中的存储模型：

ES数组的扁平化处理：

扁平化处理会带来一些问题，可能会检索到原本没有的数据，为解决这个问题，可以使用嵌入式的属性

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12. 谷粒商城商品上架-es中sku的存储模型分析

前言在决定哪些信息应该存储到es之前，首先要明确一点，es中的数据是存储到内存中的，虽然它原生支持分布式，理论上容量无限，但是毕竟内存的价格要比硬盘的价格贵的多，所以尽量能节省的就节省。就是只保存有用的数据，没用的数据全部不保存，要用的时候，大不了检索出来，去数据库再查一遍。哪些信息应该存储到es中 1. sku 可能通过 sku 的标题、销量、价格区间检索 2. 品牌、分类点击分类，检索分类下的所有信息点击品牌，检索品牌下的商品信息 3. spu 选择规格，检索拥有这个规格的商品

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文章目录1：sku在es中的存储模型分析2：nested数据类型场景3：构造基本数据4：构造sku检索属性5：远程查询库存&泛型接口封装6：远程上架接口7：上架接口调试&feign源码8：抽取响应结果&上架测试完成 1：sku在es中的存储模型分析 es作为全文检索引擎，1.它承担项目里的所有全文检索功能，2.也会承担日志里面的全文检索信息功能（项目里面有些日志我们要进行快速定位，日志也有检索需求，我们把它传输到ES里面（有一个技术栈叫ELK，，LogStash负责收集日志，把收集来

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谷粒商城实战笔记-128-商城业务-商品上架-sku在es中存储模型分析-关键

的目的减少存储开销：不索引这些字段可以节省存储空间。提高性能：不需要维护索引，可以提高写入性能。简化查询：不需要考虑这些字段在查询中的使用。的目的减少存储开销：不存储文档级别的值可以进一步减少存储空间的需求。提高性能：不需要维护文档级别的值，可以提高写入性能。限制使用场景：不能基于这些字段进行排序或聚合。全文检索属性skuTitle被设计成全文检索属性，允许用户基于产品标题进行搜索。使用ik_smart分词器，可以提供更精细的中文分词能力，从而提高搜索质量。设计意图。

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谷粒商城P128【商品上架】~上架功能分析及sku在es中的存储模型分析

点击上架按钮就把商品的有用信息保存在es中用于检索。哪些是游泳的呢？以京东为例用品牌来检索用分类来检索用价格检索、用销量检索用规格属性检索（规格属性是通过搜索出来的所有的sku动态计算出来的，保证点哪个属性下面都有对应的商品）用商品标题检索这样存在es中的信息大概是这些： { "mappings": { "properties": { "skuId": { "type": "long" }, "spuId": {.

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谷粒商城-商城业务（商品上架）

在商城中搜索商品，只能搜索到已上架的商品。而商品上架时，需要把数据也同步到中以供搜索。但是肯定不能把完整的数据全部存到es中，因为es中的数据是存储在内存中的，就算es是分布式的，理论上可以存储非常多的数据，但是内存产品终究是比硬盘贵的。所以考虑到经济效益，我们是要取某些数据存到es中，而不是完整数据都存进去。哪些数据存储在es中？

不管多大的困难都要跨过去 1560

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商城业务-商品上架-sku在es中存储模型的分析首先，需要上架的商品才能被检索，可以按照sku的基本信息进行检索，例如：sku的标题、价格区间、销量、图片等，也可以按照spu的规格参数值进行检索，例如：cpu的型号、电池容量等，也可以通过分类或者品牌进行检索。在ES中第1种数据存储格式： { skuId:1 spuId:11 skuTitle: 华为 price: 998 saleCount: 100 attrs:[

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谷粒商城项目8——商品上架上架商品sku保存到es nginx配置

接下来对ES的存储结构进行分析首先分析需求分析存储结构所以，我们如下设计，这样才是文档区别于关系型数据库的地方，宽表设计，不能去考虑数据库范式。index：默认 true，如果为 false，表示该字段不会被索引，但是检索结果里面有，但字段本身不能当做检索条件。我们注意到 attrs 的数据类型为 “nested”，nested 是用来解决Es-数组的扁平化处理问题的。nested 类型（嵌套字段类型）是对象数据类型的专用版本，它允许以一种可以独立查询的方式对对象数据进行索引。Elasticsearc