Apache Ignite如何存储带Map<String,List<String>>字段的对象并实现索引搜索

选型1：保留现有关系型数据库的实现 #

如果不想额外引入新的存储组件，可选择以下两种方式：

• 拆分存储方案：额外创建两张关联表存储标签数据
  • entity_tag_key表：字段为entity_guid、tag_key，关联Entity主键guid，对tag_key建立索引
  • entity_tag_value表：字段为entity_guid、tag_key、tag_value，对(tag_key, tag_value)建立联合索引
    其余基础字段timestamp、domain、type直接在Entity主表建普通索引即可，查询时通过多表JOIN实现标签条件过滤。
• JSON索引方案：如果使用的是MySQL 5.7+、PostgreSQL等支持JSON类型的关系型数据库，可将tags字段直接定义为JSON类型存储，针对查询常用的标签键值创建JSON函数索引，性能优于多表JOIN方案，也无需额外维护关联表。

选型2：原生支持集合索引的存储实现（性能更优） #

如果可调整存储架构，优先选择对集合类型有原生支持的存储方案：

• 文档数据库方案：选用MongoDB，直接将整个Entity作为文档存储，tags作为嵌套对象无需额外转换。可直接对tags下的键、数组值创建多键索引，原生支持集合属性的等值、包含等查询，其余基础字段直接创建普通索引即可，实现成本低，查询性能远高于关系型数据库的折衷方案。
• 搜索引擎方案：如果有复杂多条件组合查询、聚合统计需求，可选用Elasticsearch存储数据。tags作为嵌套对象存储，创建对应类型索引后，除了基础查询外还支持范围查询、全文检索等能力，适合大数据量、查询逻辑复杂的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Danila Ermakov