# Join 查詢
原文鏈接 ?[https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/joining-queries.html](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/joining-queries.html)
譯文鏈接 [Join 查詢](/pages/viewpage.action?pageId=4260708)
貢獻者 [小蚊子](/display/~lishuwen)
在像 **ElasticSearch** 這樣的分布式系統中執行全 **SQL** 風格的連接查詢代價昂貴，是不可行的。相應地，為了實現水平規模地擴展，**ElasticSearch** 提供了兩種形式的 join。
* _nested query?_(嵌套查詢)
文檔中可能包含嵌套類型的字段，這些字段用來索引一些數組對象，每個對象都可以作為一條獨立的文檔被查詢出來(用嵌套查詢)
* _has_child?_(有子查詢) ?and _has_parent?_(有父查詢) queries
一類父子關系可以存在單個的索引的兩個類型的文檔之間。_has_child?_查詢將返回其子文檔能滿足特定的查詢的父文檔，而 _has_parent_ 則返回其父文檔能滿足特定查詢的子文檔
參考 term 查詢中的[terms-lookup mechanism](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-terms-query.html#query-dsl-terms-lookup "Terms lookup mechanismedit")?，它允許你在另一個文檔的值中創建一個term 查詢。
- Getting Started（入門指南）
- Basic Concepts（基礎概念）
- Installation（安裝）
- Exploring Your Cluster（探索集群）
- Cluster Health（集群健康）
- List All Indices（列出所有索引）
- Create an Index（創建索引）
- Index and Query a Document（索引和查詢文檔）
- Delete an Index（刪除索引）
- Modifying Your Data（修改數據）
- Updating Documents（更新文檔）
- Deleting Documents（刪除文檔）
- Batch Processing（批處理）
- Exploring Your Data（探索數據）
- The Search API（搜索 API）
- Introducing the Query Language（介紹查詢語言）
- Executing Searches（執行查詢）
- Executing Filters（執行過濾）
- Executing Aggregations（執行聚合）
- Conclusion（總結）
- Setup Elasticsearch（設置）
- Installing Elasticsearch（安裝）
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- 用RPM安裝Elasticsearch
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- Docker 方式安裝
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- Date math support in index names（索引名稱對 Date 和 Math 的支持）
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- Document APIS
- Index API
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- Search APIs
- Search
- URI Search
- Request Body Search
- Query
- From / Size
- Sort
- Source filtering
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- Doc value Fields
- Post filter
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- Rescoring
- Search Type
- Scroll
- Preference
- Explain
- Version
- Index Boost
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- Search After
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- Search 模板
- Multi Search 模板
- Search Shards API
- Suggesters
- Completion Suggester
- Context Suggester
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- Term suggester
- Multi Search API
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- Aggregations
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- Histogram Aggregation
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- cat indices
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- Mapping(映射)
- 字段類型
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- Binary
- Range
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- Text
- Token數
- 滲濾型
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- Object
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- _all field
- _field_names field
- _id field
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- _type field
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- Mapping parameters（映射參數）
- analyzer（分析器）
- normalizer(歸一化)
- boost(提升)
- Coerce（強制類型轉換）
- copy_to（合并參數）
- doc_values（文檔值）
- dynamic（動態設置）
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- fielddata（字段數據）
- format （日期格式）
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- index （索引）
- fields（字段)
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- position_increment_gap（短語位置間隙）
- properties （屬性）
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- Term_vectors（詞根信息）
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- Dynamic templates(動態模板)
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- Mapping（映射）
- Analysis
- Tokenizers（分詞器）
- Standard Tokenizer（標準分詞器）
- Letter Tokenizer
- Lowercase Tokenizer (小寫分詞器)
- Whitespace Analyzer
- 停止分析器
- UAX URL Email Tokenizer
- Classic Tokenizer
- Thai Tokenizer（泰語分詞器）
- NGram Tokenizer
- Keyword Analyzer
- Path Hierarchy Tokenizer（路徑層次分詞器）
- Pattern Tokenizer
- Token Filters（詞元過濾器）
- Apostrophe Token Filter(撇號/單引號過濾器)
- ASCII Folding Token Filter（ASCII Folding 詞元過濾器）
- CJK Bigram Token Filter（CJK Bigram詞元過濾器）
- CJK Width Token Filter（CJK寬度過濾器）
- Classic Token Filter(經典過濾器)
- Common Grams Token Filter(近義詞詞元過濾器)
- Compound Word Token Filter（復合詞過濾器）
- Decimal Digit Token Filter(十進制數字過濾器)
- Delimited Payload Token Filter（Delimited Payload詞元分析器）
- Edge NGram Token Filter（Edge NGram 詞元過濾器）
- Elision Token Filter(Elision詞元過濾器)
- Fingerprint Token Filter(指紋過濾器)
- Flatten Graph Token Filter（Flatten Graph 詞元過濾器）
- Hunspell Token Filter(Hunspell 詞元過濾器)
- Keep Types Token Filter（保留指定類型過濾器）
- Keep Words Token Filter(保留字過濾器)
- Keyword Marker Token Filter（Keyword Marker 詞元過濾器）
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- KStem Token Filter（KStem 詞元過濾器）
- Length Token Filter（長度詞元過濾器）
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- Lowercase Token Filter（Lowercase 詞元過濾器）
- Minhash Token Filter(Minhash過濾器)
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- Pattern Capture Token Filter(模式匹配詞元過濾器)
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- Phonetic Token Filter（Phonetic 詞元過濾器）
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- Shingle Token Filter（Shingle 詞元過濾器）
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- Stemmer Token Filter（Stemmer 詞元過濾器）
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- Synonym Token Filter（Synonym 詞元過濾器）
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- Mapping Character Filter
- Pattern Replace Character Filter
- Anatomy of an analyzer（分析器的分析）
- Testing analyzers（測試分析器）
- Analyzers(分析器)
- Configuring built-in analyzers（配置內置分析器）
- Standard Analyzer（標準分析器）
- Simple Analyzer（簡單分析器）
- 空白分析器
- Stop Analyzer
- 指紋分析器
- 模式分析器
- 自定義分析器
- 語言分析器
- 模塊
- Indices（索引）
- Circuit breakers（熔斷器）
- Fielddata cache(列數據緩存)
- indexing buffer(索引寫入緩沖)
- indices Recovery(索引恢復)
- NetWork Setting(網絡配置)
- Node Query Cache（節點查詢緩存）
- Shard request cache(分片請求緩存)
- 腳本
- Groovy 腳本語言
- Painless 腳本語言
- Painless 語法
- Painless 調試
- Lucene表達式語言
- 原生（Java）腳本
- 高級文本評分腳本
- 快照和還原
- 線程池
- 傳輸
- HTTP
- Tribe Node (部落節點)
- 跨集群搜索
- Cluster（集群）
- Disk-based Shard Allocation ( 基于磁盤的分片分配 )
- Shard Allocation Awareness ( 分片分配意識 )
- 群集級別分片分配
- Node
- 插件
- Index Modules（索引模塊）
- Analysis（分析）
- 索引分片分配
- 分片分配過濾
- 節點丟失時的延遲分配
- 索引恢復的優先級
- 每個節點的總分片數
- Mapper（映射）
- Merge（合并）
- Similarity module（相似模塊）
- Slow log（慢日志）
- Store
- 預加載數據到文件系統緩存
- Translog（事務日志）
- Ingest Node（預處理節點）
- Pipeline Definition（管道定義）
- Ingest APIs
- Put Pipeline API
- Get Pipeline API
- Delete Pipeline API
- Simulate Pipeline API（模擬管道 API）
- Accessing Data in Pipelines（訪問管道中的數據）
- Handling Failures in Pipelines（處理管道中的故障）
- Processors（處理器）
- Append Processor（追加處理器）
- Convert Processor（轉換處理器）
- Date Processor（日期處理器）
- Date Index Name Processor（日期索引名稱處理器）
- Fail Processor（故障處理器）
- Foreach Processor（循環處理器）
- Grok Processor（Grok 處理器）
- Gsub Processor（Gsub 處理器）
- Join Processor（連接處理器）
- JSON Processor（JSON 處理器）
- KV Processor（KV 處理器）
- Lowercase Processor（小寫處理器）
- Remove Processor（刪除處理器）
- Rename Processor（重命名處理器）
- Script Processor（腳本處理器）
- Set Processor（設置處理器）
- Split Processor（拆分處理器）
- Sort Processor（排序處理器）
- Trim Processor（修剪處理器）
- Uppercase Processor（大寫處理器）
- Dot Expander Processor（點擴展器處理器）
- How to（操作方式）
- 一些建議
- Recipes（訣竅）
- 索引速率調優
- 查詢優化
- 磁盤使用調優
- Testing（測試）
- Java Testing Framework（測試框架）
- ( why randomized testing ) 為什么隨機測試？
- Using the elasticsearch test classes ( 使用 elasticsearch 測試類 )
- unit tests（單元測試）
- integreation test（集成測試）
- Randomized testing（隨機測試）
- Assertions（）
- Glossary of terms (詞匯表)
- Release Notes（版本說明）
- 5.3.0 版本說明
- 5.2.2 Release Notes
- 5.2.1 Release Notes
- 5.2.0 Release Notes
- 5.1.2 Release Notes
- 5.1.1 Release Notes
- 5.1.0 Release Notes
- 5.0.1 Release Notes