在处理非关系型数据存储引擎Elasticsearch时，由于其与NoSQL数据库设计类型相关，因此在设计索引结构时需要尽可能降低数据之间的关联性。本文将介绍Elasticsearch处理关系型数据的四种方法。
1. 数据冗余的扁平化设计
数据冗余的扁平化设计是一种以空间换取时间的思想。对于Elasticsearch而言，为了方便搜索和提高性能，数据冗余是常见的处理方式。举例来说，如果一个公园属于山西省，则山西省的人可以免费游玩；若公园位于山西省太原市，则太原市的居民可享受免费入园待遇。通过在ES索引中创建countyIds字段来存储可免费游玩的县ID，实现数据冗余的扁平化设计。
2. 嵌套类型（Nested）索引设计
嵌套类型索引设计能够较容易地表达数据之间的关系，但也会导致查询性能下降数倍。当一个学生可以有多个老师的情况下，若需同时搜索学生和老师信息，可以采用嵌套类型索引设计，但需注意更新外层对象时也要涉及到嵌套对象的覆盖。
3. 父子文档（Join）索引设计
Elasticsearch提供了类似关系型数据库中Join的实现，即Join数据类型。该数据类型定义了父子文档之间的关系，实现了两个对象的分离。父子文档的设计中，父文档和子文档是独立的，更新父文档无需重新索引子文档，子文档的增删改不影响其他文档。虽然父子文档索引设计需要额外内存维护关系，读取性能相对较差，但可避免嵌套类型的弊端。
4. 多个独立的索引之间依靠主外键关联
除了Nested和Join类型，也可通过建立一对一索引来处理有关联关系的数据。通过多次搜索来实现关联数据查询，虽然存在多次网络连接调用的缺点，但可避免部分性能问题。若异常查询超时或失败，整个接口查询将受影响。
在总结与注意事项方面，需要注意以下几点：
1. 在ES 6.0及之后版本，一个索引中已不能创建多个type类型的文档，ES 7.0后type将被废除。
2. 针对不同应用场景选择合适的索引结构至关重要。
3. 不建议创建过于复杂的索引接口，这会增加代码复杂度、索引结构扩展困难，并提高新同学的学习成本。
通过本文介绍的处理关系型数据的方法，可以使Elasticsearch更有效地处理各种数据关联问题，提升系统性能和搜索效率。
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