java - 我们可以避免将所有字段都映射到springdata中用于Elasticsearch的实体类，因为json文档中有100多个字段吗？

Question

我正在使用springdata API实现用于Elasticsearch(es)操作的spring-boot微服务。我在es中建立索引的文档很大，有多个字段(超过100个)。
有没有一种方法可以避免在Java中为Elasticsearch对象定义/硬编码实体类中的所有字段？
我的样本患者JSON可能像这样:

{
  "key_1":"value_1",
  "key_2":"value_2",
  "key_3":"value_3",
         .
         .
         .  

  "key_n":"value_n"
}

Answer 1

如果您可以使用略有不同的形式将数据存储在Elastcisearch中，则可以使用以下内容:
如下定义您的实体(为简洁起见，我省略了getter / setter):

@Document(indexName = "innerdata")
public class InnerDataEntity {
    @Id
    private String id;

    @Field(type = FieldType.Object)
    private List<InnerData> innerData;
    
    static class InnerData {
        @Field(type = FieldType.Text)
        private String key;
        private String value;

    }
}

将其与Spring Data Elasticsearch Repository结合使用将创建具有以下映射的索引:

{
  "innerdata": {
    "mappings": {
      "properties": {
        "id": {
          "fields": {
            "keyword": {
              "ignore_above": 256,
              "type": "keyword"
            }
          },
          "type": "text"
        },
        "innerData": {
          "properties": {
            "key": {
              "type": "text"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

value属性是自动映射的，如果还需要搜索它们，则添加 FieldType.Text。
然后，您可以通过定义如下存储库来使用键值进行搜索:

public interface InnerDataRepository extends ElasticsearchRepository<InnerDataEntity, String> {
    SearchHits<InnerDataEntity> searchByInnerData_Key(String key);
}

并在 Controller 中使用它:

@GetMapping("/{key}")
public SearchHits<InnerDataEntity> allByKey(@PathVariable String key) {

    return repository.searchByInnerData_Key(key);
}

Elasticsearch中存储的数据如下所示:

{
  "hits": {
    "hits": [
      {
        "_id": "1",
        "_index": "innerdata",
        "_score": 1.0,
        "_source": {
          "id": "1",
          "innerData": [
            {
              "key": "key-1",
              "value": "value-1"
            },
            {
              "key": "key-2",
              "value": "value-2"
            }
          ]
        },
        "_type": "_doc"
      },
      {
        "_id": "2",
        "_index": "innerdata",
        "_score": 1.0,
        "_source": {
          "id": "2",
          "innerData": [
            {
              "key": "key-1",
              "value": "value-1"
            },
            {
              "key": "key-3",
              "value": "value-3"
            }
          ]
        },
        "_type": "_doc"
      }
    ]
    }
  }
}