目前情况

Elasticsearch中处理对象数组有两种格式array和nested，但这两种都有一定的不足。
以下面的文档为例：
<br /> {<br /> "user": [<br /> {<br /> "first": "John",<br /> "last": "Smith"<br /> },<br /> {<br /> "first": "Alice",<br /> "last": "White"<br /> }<br /> ]<br /> }<br />
如果在mapping中以array存储，那么实际存储为：
<br /> user.first:["John","Alice"]<br /> user.last:["Smith","White"]<br />
如果以must的方式查询user.first:John和user.last:White,那么这篇文档也会命中,这不是我们期望的。

如果在mapping中以array存储，Elasticsearch将每个对象视为一个doc，这例子会存储3个doc，会严重影响ES写入和查询的效率。

Flatten格式

我想到的存储方式很简单，就是将对象数组打平保存为一个keyword类型的字符串数组，故起名Flatten格式。
以上面文档为例,数组对象需要转换为下面的格式

<br /> "user.flatten": [<br /> "first:John",<br /> "last:Smith",<br /> "first:John&last:Smith",<br /> "first:Alice",<br /> "last:White",<br /> "first:Alice&last:White"<br /> ]<br /> <br />

这样以must的方式查询user.first:John和user.last:White，可以转换为term查询first:John&last:White,并不会命中文档。
同时，这种方式还是保存1个doc，避免了nested的缺点。

对于flatten格式有几点说明

user.flatten数组的大小

如果user对象个数为M，user属性个数为N，那么其数组大小为(2^N-1)*M。

对象为空怎么处理

建议以null方式保存，例如：

<br /> {<br /> "first": "John",<br /> "last": null<br /> }<br />
转换后的格式

<br /> [<br /> "first:John",<br /> "last:null",<br /> "first:John&last:null",<br /> ]<br />

保存和查询对于对象属性的处理顺序要保持一致

上述例子都是按first&last顺序存储的，那么以must的方式查询user.first:John和user.last:White也要以first:John&last:White方式查询，不能用last:White&first:John。

不足

• 需要自己编码将JSON对象转换为字符串数组
  
• 需要自己编码转换查询语句
  
• 只支持term查询