25、Elasticsearch 中的文档关系:嵌套与父子关系解析

Elasticsearch 中的文档关系:嵌套与父子关系解析

在 Elasticsearch 中处理文档关系时,我们有多种方式可供选择,其中嵌套文档和父子关系是两种常见的方法。下面将详细介绍这两种方式的特点、使用方法以及相关操作。

1. 嵌套文档与父子关系的选择背景

当使用嵌套文档时,虽然它有一定的优势,但也存在明显的缺点。由于嵌套文档是紧密相连的,更新或添加一个内部文档都需要对整个集合进行重新索引。而且,当嵌套文档变得很大时,比如在一个聚会网站中,每个组有一个文档,并且所有的活动都嵌套在其中,这种情况下使用单独的 Elasticsearch 文档并定义父子关系可能是更好的选择。

2. 嵌套类型定义文档关系的优缺点

2.1 优点

  • 对象边界感知 :嵌套类型能够识别对象边界,避免出现不恰当的匹配,例如不会出现对 “Radu Hinman” 的错误匹配。
  • 一次性索引 :在定义好嵌套映射后,可以像处理对象一样一次性对整个文档进行索引。
  • 联合查询与聚合 :嵌套查询和聚合可以将父部分和子部分连接起来,并且可以在这个联合上运行任何查询,这是本章中其他方法所不具备的功能。
  • 快速查询连接 :由于构成 Elasticsearch 文档的所有 Lucene 文档都在同一段的同一个块中,查询时的连接速度很快。
  • 透明功能集成 :可以将子文档包含在父文档中,以获得对
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证优化。
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