公司有的源码小伙伴问我，为什么不推荐我们使用 nested 结构呢 ，分析还说性能低。据类那么，型转ES 针对 nested 之类的源码结构
。因为ES 源码我也基本看完了。分析索性 ，据类直接写成笔记
 。型转比直接在代码里面写注释来的源码更舒心点。

1问题描述

• ES 是分析 lucene 不仅仅是集群版的概念，还有涉及到支持丰富的据类数据类型。如 nested 、型转object 等等结构。源码它是分析怎么支持的呢？
• ES 还支持 _id、_version 等等字段 。据类这种是怎么存储的呢
  ？
• 听说 ES 的 parent doc 和 nested doc 是分开来存储的 ，那么获取的时候 ，他们是通过哪种关系关联的呢
   ？

2类型转换

2.1初步代码入口

代码具体入口 org.elasticsearch.index.shard.IndexShard#prepareIndex

public static Engine.Index prepareIndex(DocumentMapperForType docMapper, SourceToParse source, long seqNo,n long primaryTerm, long version, VersionType versionType, Engine.Operation.Origin origin,n long autoGeneratedIdTimestamp, boolean isRetry,n long ifSeqNo, long ifPrimaryTerm) { n long startTime = System.nanoTime();nn // 涉及到 nested 等等结构的转换 ，直接看【2.2 类型具体转换代码】n ParsedDocument doc = docMapper.getDocumentMapper().parse(source);nn // Mapping 是否要处理n if (docMapper.getMapping() != null) { n doc.addDynamicMappingsUpdate(docMapper.getMapping());n }nn // _id 转 uid。这里是为了数据能保持整齐 ，方便压缩 。可以参考 【哈夫曼编码】。n Term uid = new Term(IdFieldMapper.NAME, Uid.encodeId(doc.id()));nn return new Engine.Index(uid, doc, seqNo, primaryTerm, version, versionType, origin, startTime, autoGeneratedIdTimestamp, isRetry,n ifSeqNo, ifPrimaryTerm);n }n

2.2类型具体转换代码

/**n * 内部转换文档 ，如果有 nested 结构，需要再次转换一下n * @param mappingn * @param contextn * @param parsern * @throws IOExceptionn */n private static void internalParseDocument(Mapping mapping, MetadataFieldMapper[] metadataFieldsMappers,n ParseContext context, XContentParser parser) throws IOException { n final boolean emptyDoc = isEmptyDoc(mapping, parser);nn /**n * 预处理，为 root document 拆开 ，添加如下：比如
，_id、_version 也是一个 document，具体看下面的 【2.3 支持 _id 之类的字段】n */n for (MetadataFieldMapper metadataMapper : metadataFieldsMappers) { n metadataMapper.preParse(context);n }nn if (mapping.root.isEnabled() == false) { n // entire type is disabledn parser.skipChildren();n } else if (emptyDoc == false) { n // 转换对象或者 nested 结构 ，这个方法会反复递归调用 。主要是 object 结构或者 nested 结构n parseObjectOrNested(context, mapping.root);n }nn // 为各个非 root document 添加 _version 等等字段n for (MetadataFieldMapper metadataMapper : metadataFieldsMappers) { n metadataMapper.postParse(context);n }n }n

2.3前置处理之支持_id之类的字段

代码位置：org.elasticsearch.index.mapper.MetadataFieldMapper#preParse
下面只贴出 _id 的处理

/**n * _id 也是一个 docn * @param contextn */n @Overriden public void preParse(ParseContext context) { n BytesRef id = Uid.encodeId(context.sourceToParse().id());n context.doc().add(new Field(NAME, id, Defaults.FIELD_TYPE));n }n

这里只是了其中的一个例子：_id ，其他的比如 _version、_seqno、_source 等等处理也类似 。

2.4转换复杂的结构 ，比如nested结构

ES 在转换 nested 结构的时候，比较有意思
。

2.4.1类型转换整体入口

/**n * 转换 object 或者 nested 结构的，这里会出现递归调用 ，主要是为了解决 object
、nested 结构n * @param contextn * @param mappern * @throws IOExceptionn */n static void parseObjectOrNested(ParseContext context, ObjectMapper mapper) throws IOException { n if (mapper.isEnabled() == false) { n context.parser().skipChildren();n return;n }n XContentParser parser = context.parser();n XContentParser.Token token = parser.currentToken();n if (token == XContentParser.Token.VALUE_NULL) { n // the object is null ("obj1" : null), simply bailn return;n }nn String currentFieldName = parser.currentName();n if (token.isValue()) { n throw new MapperParsingException("object mapping for [" + mapper.name() + "] tried to parse field [" + currentFieldNamen + "] as object, but found a concrete value");n }nn ObjectMapper.Nested nested = mapper.nested();n // 如果是 nested 结构，每次都会new 一个空白的 document 
，而且，这个方法 #{ innerParseObject} ，是递归实现,把 object 或者 document 变成多个 documentn if (nested.isNested()) { n // 进入下方的：【2.4.2 nested 转换初步入口】n context = nestedContext(context, mapper);n }nn // if we are at the end of the previous object, advancen if (token == XContentParser.Token.END_OBJECT) { n token = parser.nextToken();n }n if (token == XContentParser.Token.START_OBJECT) { n // if we are just starting an OBJECT, advance, this is the object we are parsing, we need the name firstn token = parser.nextToken();n }nn // 转换对象n innerParseObject(context, mapper, parser, currentFieldName, token);nn // restore the enable path flagn if (nested.isNested()) { n nested(context, nested);n }n }n

2.4.2nested转换初步入口

/**n * 内部转换 nested 结构，生成一个空白的 nested 结构n * TODO nested 文档的 _id 既然跟父文档的一样，lucene 写入每个 doc ，都是拼接
。那么，在get 的时候 ，自然会获取到相同的 _id 多个文档，包含了 nested 结构 。然后，再内部转换为我们 最想要的结果。n * @param contextn * @param mappern * @returnn */n private static ParseContext nestedContext(ParseContext context, ObjectMapper mapper) { nn // 创建 nested 上下文 ，并且，new 一个空白的 document。为后面的 nested 的字段或者对象之类的，全部加上n context = context.createNestedContext(mapper.fullPath());nn ParseContext.Document nestedDoc = context.doc();n ParseContext.Document parentDoc = nestedDoc.getParent();nn // We need to add the uid or id to this nested Lucene document too,n // If we do not do this then when a document gets deleted only the root Lucene document gets deleted andn // not the nested Lucene documents! Besides the fact that we would have zombie Lucene documents, the ordering ofn // documents inside the Lucene index (document blocks) will be incorrect, as nested documents of different rootn // documents are then aligned with other root documents. This will lead tothe nested query, sorting, aggregationsn // and inner hits to fail or yield incorrect results.n IndexableField idField = parentDoc.getField(IdFieldMapper.NAME);n if (idField != null) { n // We just need to store the id as indexed field, so that IndexWriter#deleteDocuments(term) can thenn // delete it when the root document is deleted too.n nestedDoc.add(new Field(IdFieldMapper.NAME, idField.binaryValue(), IdFieldMapper.Defaults.NESTED_FIELD_TYPE));n } else { n throw new IllegalStateException("The root document of a nested document should have an _id field");n }nn // the type of the nested doc starts with __, so we can identify that its a nested one in filtersn // note, we don't prefix it with the type of the doc since it allows us to execute a nested queryn // across types (for example, with similar nested objects)n nestedDoc.add(new Field(TypeFieldMapper.NAME, mapper.nestedTypePathAsString(), TypeFieldMapper.Defaults.NESTED_FIELD_TYPE));n return context;n }n

仔细看看里面的英文。主要的一点是：nested 结构的 _id 和 parent 的 _id 保持一致 。那么 ，通过 GET docId 这种操作，就可以拿到所有的文档了 。而且，删除的时候
 ，特别的方便 。算是 ES 这种的一个方案吧
。

2.4.3数据处理

每个字段的填充入口在：org.elasticsearch.index.mapper.DocumentParser#innerParseObject
这里是一个递归调用的操作 。比较绕。

2.5后置处理之设置_version等等

下面贴出来 _version 的处理
代码的入口 ：org.elasticsearch.index.mapper.VersionFieldMapper#postParse ，可以看看具体的实现。

@Overriden public void postParse(ParseContext context) { n // In the case of nested docs, let's fill nested docs with version=1 so that Lucene doesn't write a Bitset for documentsn // that don't have the field. This is consistent with the default value for efficiency.n Field version = context.version();n assert version != null;n for (Document doc : context.nonRootDocuments()) { n // 为此 doc 添加一个 _version 字段n doc.add(version);n }n }n

这里支持举了 _version 举个例子，其他类似
 。

3总结

• ES 是 lucene 不仅仅是集群版的概念，还有涉及到支持丰富的数据类型。如 nested 、object 等等结构。它是怎么支持的呢 ？
  答：ES 针对 nested
  、object 直接拍平处理
• ES 还支持 _id
  、_version 等等字段
  。这种是怎么存储的呢？
  答：ES 针对 _id 、_version 是保存为独立的文档的。
• 听说 ES 的 parent doc 和 nested doc 是分开来存储的，那么获取的时候，他们是通过那种关系关联的呢？
  答：通过 root Doc 的 ID 来做关联的 。

4其他

后续请关注 ES 写入流程 。让我们看看 ES 是如何处理分布式请求及保证高可用的 。