2. 核心概念：实体(Entity)、关系(Relationship)、属性(Attribute)的定义与示例
在领域建模驱动搜索索引的设计中，实体(Entity)、关系(Relationship)和属性(Attribute)是构成领域模型的三个基本要素。它们共同定义了业务数据的结构、语义和关联方式，是后续文档嵌套与索引映射的基础。
2.1 实体(Entity)
实体是领域中可被唯一标识的、具有独立业务含义的对象或事物。在搜索索引语境下，实体通常对应一个核心的搜索结果条目或一个独立的索引文档。
- 唯一标识：每个实体都有一个全局唯一的标识符（如 ID、UUID）。
- 业务边界：实体封装了一组内聚的属性，代表一个完整的业务概念。
- 生命周期：实体在业务过程中可被创建、修改、删除或归档。
常见实体示例： 商品(Product)、用户(User)、订单(Order)、文章(Article)、店铺(Store)。
2.2 关系(Relationship)
关系描述了两个或多个实体之间的业务连接或语义关联。关系决定了实体在搜索索引中如何被关联、嵌套或引用。
| 关系类型 | 说明 | 搜索索引映射示例 |
|---|---|---|
| 一对一 (1:1) | 一个实体实例唯一关联另一个实体实例 | 用户 ↔ 身份证信息（可内联为嵌套对象） |
| 一对多 (1:N) | 一个实体实例关联多个其他实体实例 | 分类 → 商品列表（可内联为嵌套数组） |
| 多对多 (M:N) | 多个实体实例相互关联 | 商品 ↔ 标签（通常拆解为反向链接或嵌套ID数组） |
设计要点： 在搜索索引中，关系通常通过文档嵌套或字段引用来实现。高频查询的关联数据优先考虑嵌套，低频或易变的数据优先考虑引用。
2.3 属性(Attribute)
属性是实体或关系所具有的特征、状态或度量。属性是搜索索引中字段(Field)的直接来源，决定了索引的可搜索性、可过滤性和可排序性。
- 标识属性：唯一标识实体的属性（如 productId）。
- 描述属性：用于展示和搜索的属性（如 title、description）。
- 分类属性：用于过滤和聚合的属性（如 category、brand）。
- 度量属性：用于排序和计算的数值属性（如 price、rating）。
- 时间属性：用于时间范围查询的属性（如 createdAt、updatedAt）。
2.4 三者关系与示例
下面通过一个电商搜索场景的SVG图，直观展示实体、关系与属性的协作方式。
2.5 属性在索引中的映射规则
属性映射到搜索索引字段时，需要根据业务查询模式选择合适的字段类型和索引策略。
| 属性类别 | 推荐字段类型 | 索引策略 | 示例 |
|---|---|---|---|
| 标识属性 | keyword | 精确匹配，不分词 | productId: "P10086" |
| 描述属性 | text | 全文分词，支持模糊搜索 | title: "无线蓝牙耳机" |
| 分类属性 | keyword | 精确过滤，支持聚合 | brand: "华为" |
| 度量属性 | float / integer | 范围查询，排序 | price: 299.00 |
| 时间属性 | date | 时间范围过滤，排序 | createdAt: "2025-01-15" |
常见误区： 将描述属性（如商品标题）错误映射为 keyword 类型，会导致无法进行分词搜索，用户输入“蓝牙耳机”时无法匹配“无线蓝牙耳机”。反之，将标识属性映射为 text 类型，会导致精确查询性能下降且可能产生错误匹配。
2.6 实体、关系与属性的协同设计原则
- 实体优先：先识别业务中的核心实体，再定义其属性和关系。
- 关系驱动嵌套：高频一起查询的实体关系，优先考虑文档嵌套；低频或独立查询的关系，使用引用。
- 属性按需索引：只为搜索、过滤、排序所需的属性建立索引，避免索引冗余字段。
- 命名一致性：实体名、关系名、属性名在整个模型中保持统一的命名规范（如 camelCase 或 snake_case）。
实践建议： 在开始索引设计前，先用领域建模工具（如 ER 图、UML 类图）绘制实体关系图，明确每个实体的关键属性和关系基数。这一步能大幅减少后续索引重构的成本。