作者：来自 Elastic Kofi Bartlett

解释如何使用 terms query 和 enrich processor 来连接 Elasticsearch 中的两个索引。

更多有关连接两个索引的查询，请参阅文章 “Elastic：开发者上手指南” 中的 “丰富数据及 lookup” 章节。

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在 Elasticsearch 中，连接两个索引不像传统 SQL 数据库那样直接。然而，可以通过 Elasticsearch 提供的一些技术和功能实现类似的效果。本文将深入介绍在 Elasticsearch 中连接两个索引的过程，重点讲解如何使用 terms query 和 enrich processor。

使用 terms query 连接两个索引

terms query 是在 Elasticsearch 中连接两个索引最有效的方法之一。这个查询用于检索某个字段中包含一个或多个精确值的文档。以下是使用它来连接两个索引的方法：

首先，需要从第一个索引中获取所需的数据。这可以通过一个简单的 GET 请求完成。
获取到第一个索引中的数据后，可以使用这些数据去查询第二个索引。这通过 terms query 实现，你需要指定要匹配的字段和对应的值。

下面是一个示例：

# 第一步：查 index A，得到 id：

GET index_a/_search
{"query": {"match": {"user": "alice"}}
}

第二步：根据 index A 的结果查询 index B

GET index_b/_search
{"query": {"terms": {"user_id": [ "123", "456" ]  # 从 index_a 拿到的 id}}
}

terms 查询还支持使用一种称为 terms lookup 的技术，在一次请求中执行上述两个步骤。Elasticsearch 会自动从另一个索引中检索匹配值。例如，你有一个名为 teams 的索引，里面包含球员列表：

PUT teams/_doc/team1
{"players":   ["john", "bill", "michael"]
}PUT teams/_doc/team2
{"players":   ["aaron", "joe", "donald"]
}

现在，可以查询 people 索引，获取所有在 team1 打球的人，如下所示：

GET people/_search?pretty
{"query": {"terms": {"name" : {"index" : "teams","id" : "team1","path" : "players"}}}
}

在上面的例子中，Elasticsearch 会透明地从 teams 索引中的 team1 文档中检索球员名字（即“john”，“bill”，“michael”），并找到所有在 people 文档中 name 字段包含这些值的文档。等效的 SQL 查询如下：

SELECT p.* FROM people p
INNER JOIN teams t ON p.name = t.players

更多阅读，请参阅 “Elasticsearch：Terms lookup query - 关联两个不同索引的搜索”。

使用 enrich 处理器连接两个索引

enrich 处理器是另一个强大的工具，可以用于在 Elasticsearch 中连接两个索引。此处理器通过从预定义的 enrich 索引中添加数据来丰富传入文档的数据。

以下是如何使用 enrich 处理器连接两个索引的步骤：

首先，你需要创建一个 enrich 策略。该策略定义了要用于丰富的索引以及要匹配的字段。下面是一个示例：

PUT /_enrich/policy/my_enrich_policy
{"match": {"indices": "first_index","match_field": "field_in_first_index","enrich_fields": ["field_to_enrich"]}
}

一旦创建了策略，你需要执行它：

POST /_enrich/policy/my_enrich_policy/_execute

执行策略后，你可以在摄取管道中使用 enrich 处理器来丰富传入文档的数据：

PUT /_ingest/pipeline/my_pipeline
{"processors": [{"enrich": {"policy_name": "my_enrich_policy","field": "field_in_second_index","target_field": "enriched_field"}}]
}

在这个例子中，field_in_second_index 是第二个索引中你想要用第一个索引的数据来丰富的字段，enriched_field 是将包含丰富数据的新字段。

这种方法的一个缺点是，如果第一个索引中的数据发生变化，丰富策略需要重新执行，因为丰富索引不会自动从源索引同步或更新。然而，如果第一个索引相对稳定，那么这种方法效果很好。

更多阅读，请参阅文章 “Elasticsearch：如何使用 Elasticsearch ingest 节点来丰富日志和指标” 及 “Elasticsearch：使用 Elasticsearch ingest pipeline 丰富数据”。