Elasticsearch示例中Answer文档与Question文档tags的关联机制是什么？

这个关联是通过Elasticsearch的父子文档机制加上嵌套聚合查询实现的，具体分两个阶段：

一、数据写入阶段：建立父子文档的物理绑定 #

在写入数据时，Answer文档就已经和对应的Question文档绑定在一起：

父文档（Question）写入示例 #

PUT child_example/_doc/1
{
  "join": {
    "name": "question"
  },
  "body": "<p>I have Windows 2003 server and i bought a new Windows 2008 server...",
  "title": "Whats the best way to file transfer my site from server to a newer one?",
  "tags": [
    "windows-server-2003",
    "windows-server-2008",
    "file-transfer"
  ]
}

这里ID为1的文档是父文档，join字段标记其类型为question，同时包含tags数组。

子文档（Answer）写入示例 #

PUT child_example/_doc/2?routing=1
{
  "join": {
    "name": "answer",
    "parent": "1"
  },
  "owner": {
    "location": "Norfolk, United Kingdom",
    "display_name": "Sam",
    "id": 48
  },
  "body": "<p>Unfortunately you're pretty much limited to FTP...",
  "creation_date": "2009-05-04T13:45:37.030"
}

• 子文档通过join.parent: "1"明确指定父文档ID为1，告诉Elasticsearch它属于ID为1的Question
• URL参数routing=1强制子文档和父文档存入同一个分片（Elasticsearch要求父子文档必须在同一片分片，否则无法关联）

这一步完成后，Elasticsearch内部就记录了两者的父子关系。

二、查询阶段：通过聚合关联tags和回答者 #

查询语句通过三层嵌套聚合，把父文档的tags和子文档的回答者关联起来：

聚合查询示例 #

POST child_example/_search?size=0
{
  "aggs": {
    "top-tags": {
      "terms": {
        "field": "tags.keyword",
        "size": 10
      },
      "aggs": {
        "to-answers": {
          "children": {
            "type" : "answer" 
          },
          "aggs": {
            "top-names": {
              "terms": {
                "field": "owner.display_name.keyword",
                "size": 10
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

聚合的执行逻辑：

1. 第一层top-tags聚合：按父文档的tags.keyword字段分组，得到每个标签对应的父文档集合（比如windows-server-2003标签对应ID为1的Question）
2. 第二层to-answers聚合：使用children聚合类型指定answer，Elasticsearch会自动匹配当前标签分组下所有父文档对应的子Answer文档（也就是ID为2的Answer）
3. 第三层top-names聚合：在匹配到的Answer文档中，统计owner.display_name.keyword的出现频次，得到该标签下的热门回答者

简单来说，就是先按标签把父文档归类，再通过父子关联找到每个类别下的所有回答，最后统计这些回答里的热门作者，以此建立起标签和回答者的关联。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者yulinxp