# MySQL 到 Elasticsearch 字段映射说明（业务版）

## 1. 概述

本文档说明 Elasticsearch 中的商品文档（Document）的各个字段是如何从 MySQL 数据库中的相关表获取和转换的。

### 1.1 数据源表

- **SPU 表** (`shoplazza_product_spu`): 商品基本信息
- **SKU 表** (`shoplazza_product_sku`): 商品变体信息（多款式）
- **Option 表** (`shoplazza_product_option`): 选项名称定义（如：颜色、尺寸）
- **类目表** (`product_category`): 类目信息（通过 SPU 表的 category_id 关联）

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## 2. 基础字段映射

### 2.1 标识字段

| ES 字段 | 数据来源表 | 表中字段 | 转换说明 |
|---------|-----------|----------|----------|
| `tenant_id` | SPU 表 | `tenant_id` | 直接使用，转为字符串 |
| `spu_id` | SPU 表 | `id` | 直接使用，转为字符串 |

### 2.2 文本字段（多语言）

文本字段支持中英文双语，根据租户配置自动翻译。

| ES 字段 | 数据来源表 | 表中字段 | 转换说明 |
|---------|-----------|----------|----------|
| `title_zh` | SPU 表 | `title` | 如果主语言是中文，直接使用；否则翻译为中文 |
| `title_en` | SPU 表 | `title` | 如果主语言是英文，直接使用；否则翻译为英文 |
| `brief_zh` | SPU 表 | `brief` | 同上 |
| `brief_en` | SPU 表 | `brief` | 同上 |
| `description_zh` | SPU 表 | `description` | 同上 |
| `description_en` | SPU 表 | `description` | 同上 |
| `vendor_zh` | SPU 表 | `vendor` | 同上 |
| `vendor_en` | SPU 表 | `vendor` | 同上 |

**翻译规则：**
- 根据租户配置的 `primary_language` 确定主语言
- 如果配置了 `translate_to_en=true`，且主语言不是英文，则翻译为英文
- 如果配置了 `translate_to_zh=true`，且主语言不是中文，则翻译为中文

### 2.3 标签字段

| ES 字段 | 数据来源表 | 表中字段 | 转换说明 |
|---------|-----------|----------|----------|
| `tags` | SPU 表 | `tags` | 逗号分隔的字符串 → 数组<br/>示例：`"标签1,标签2"` → `["标签1", "标签2"]` |

### 2.4 图片字段

| ES 字段 | 数据来源表 | 表中字段 | 转换说明 |
|---------|-----------|----------|----------|
| `image_url` | SPU 表 | `image_src` | 直接使用，如果 URL 不以 `http` 开头则添加 `//` 前缀 |

### 2.5 销量字段

| ES 字段 | 数据来源表 | 表中字段 | 转换说明 |
|---------|-----------|----------|----------|
| `sales` | SPU 表 | `fake_sales` | 转为整数，如果为空则为 0 |

### 2.6 时间字段

| ES 字段 | 数据来源表 | 表中字段 | 转换说明 |
|---------|-----------|----------|----------|
| `create_time` | SPU 表 | `create_time` | 转为 ISO 格式字符串（如：`2024-01-01T00:00:00`） |
| `update_time` | SPU 表 | `update_time` | 转为 ISO 格式字符串 |

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## 3. 类别（Category）字段映射

### 3.1 类别数据来源

类别信息主要来自 SPU 表的以下字段：
- `category_path`: 类目路径，逗号分隔的类目ID列表（如：`"1,2,3"`）
- `category`: 类目名称（备用字段）
- `category_id`: 当前类目ID
- `category_level`: 类目层级

### 3.2 类别映射流程

**步骤 1：解析 category_path**

从 SPU 表的 `category_path` 字段解析出类目ID列表：

```
category_path = "1,2,3"
→ category_ids = ["1", "2", "3"]
```

**步骤 2：ID 转名称**

通过预加载的类目映射表（从 SPU 表查询 `category_id` 和 `category` 字段构建），将ID转换为名称：

```
映射表：{"1": "电子产品", "2": "手机", "3": "iPhone"}
category_ids = ["1", "2", "3"]
→ category_names = ["电子产品", "手机", "iPhone"]
```

**步骤 3：构建 ES 字段**

| ES 字段 | 数据来源 | 转换说明 |
|---------|----------|----------|
| `category_path_zh` | 类目名称列表 | 用 `/` 连接：`"电子产品/手机/iPhone"` |
| `category1_name` | 类目名称列表[0] | 一级类目：`"电子产品"` |
| `category2_name` | 类目名称列表[1] | 二级类目：`"手机"` |
| `category3_name` | 类目名称列表[2] | 三级类目：`"iPhone"` |
| `category_id` | SPU 表 | `category_id` 转为字符串 |
| `category_level` | SPU 表 | `category_level` 转为整数 |

**备用处理：**

如果 `category_path` 为空，使用 `category` 字段作为备选：
- 如果 `category` 包含 `/`，按 `/` 分割为多级类目
- 否则，直接作为 `category1_name`

**数据质量检查：**

如果 `category_path` 中的类目ID在映射表中不存在，则不写入任何类目字段（视为没有类目）。

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## 4. 多款式（SKU/Options）字段映射

### 4.1 SKU 嵌套结构

一个 SPU 可以有多个 SKU，每个 SKU 代表一个商品变体（如：红色-L码、蓝色-M码）。

**ES 中的 `skus` 字段结构：**

```json
{
  "skus": [
    {
      "sku_id": "123",
      "price": 99.99,
      "compare_at_price": 129.99,
      "sku_code": "SKU001",
      "stock": 100,
      "weight": 0.5,
      "weight_unit": "kg",
      "option1_value": "红色",
      "option2_value": "L",
      "option3_value": "棉",
      "image_src": "https://..."
    }
  ]
}
```

### 4.2 SKU 字段映射

| ES 字段 | 数据来源表 | 表中字段 | 转换说明 |
|---------|-----------|----------|----------|
| `skus[].sku_id` | SKU 表 | `id` | 转为字符串 |
| `skus[].price` | SKU 表 | `price` | 转为浮点数 |
| `skus[].compare_at_price` | SKU 表 | `compare_at_price` | 转为浮点数 |
| `skus[].sku_code` | SKU 表 | `sku` | 转为字符串 |
| `skus[].stock` | SKU 表 | `inventory_quantity` | 转为整数 |
| `skus[].weight` | SKU 表 | `weight` | 转为浮点数 |
| `skus[].weight_unit` | SKU 表 | `weight_unit` | 转为字符串 |
| `skus[].image_src` | SKU 表 | `image_src` | 转为字符串 |
| `skus[].option1_value` | SKU 表 | `option1` | 转为字符串 |
| `skus[].option2_value` | SKU 表 | `option2` | 转为字符串 |
| `skus[].option3_value` | SKU 表 | `option3` | 转为字符串 |

### 4.3 选项名称字段

选项名称来自 Option 表，按 `position` 字段排序（1、2、3 对应 option1、option2、option3）。

| ES 字段 | 数据来源表 | 表中字段 | 转换说明 |
|---------|-----------|----------|----------|
| `option1_name` | Option 表 | `name` (where position=1) | 第一个选项的名称（如："颜色"） |
| `option2_name` | Option 表 | `name` (where position=2) | 第二个选项的名称（如："尺寸"） |
| `option3_name` | Option 表 | `name` (where position=3) | 第三个选项的名称（如："材质"） |

**查询逻辑：**

```sql
SELECT position, name
FROM shoplazza_product_option
WHERE spu_id = ? AND deleted = 0
ORDER BY position
```

### 4.4 选项值字段

选项值来自所有 SKU 的 `option1`、`option2`、`option3` 字段，去重后形成列表。

| ES 字段 | 数据来源表 | 表中字段 | 转换说明 |
|---------|-----------|----------|----------|
| `option1_values` | SKU 表 | `option1` | 收集所有 SKU 的 option1 值，去重<br/>示例：`["红色", "蓝色", "绿色"]` |
| `option2_values` | SKU 表 | `option2` | 收集所有 SKU 的 option2 值，去重<br/>示例：`["S", "M", "L"]` |
| `option3_values` | SKU 表 | `option3` | 收集所有 SKU 的 option3 值，去重<br/>示例：`["棉", "涤纶"]` |

**转换逻辑：**

```
遍历所有 SKU：
  - 收集 option1 值 → option1_values 列表
  - 收集 option2 值 → option2_values 列表
  - 收集 option3 值 → option3_values 列表
去重后写入 ES
```

**注意：** 只有配置在 `searchable_option_dimensions` 中的选项才会被索引。

### 4.5 规格（Specifications）字段

规格字段用于支持按规格过滤和分面搜索，将 SKU 的选项值结构化存储。

**ES 中的 `specifications` 字段结构：**

```json
{
  "specifications": [
    {"sku_id": "123", "name": "颜色", "value": "红色"},
    {"sku_id": "123", "name": "尺寸", "value": "L"},
    {"sku_id": "124", "name": "颜色", "value": "蓝色"},
    {"sku_id": "124", "name": "尺寸", "value": "M"}
  ]
}
```

**构建逻辑：**

1. 从 Option 表获取选项名称映射：
   ```
   position=1 → name="颜色"
   position=2 → name="尺寸"
   position=3 → name="材质"
   ```

2. 遍历所有 SKU，为每个 SKU 的每个选项值构建规格记录：
   ```
   SKU.id=123, option1="红色", option2="L"
   → {"sku_id": "123", "name": "颜色", "value": "红色"}
   → {"sku_id": "123", "name": "尺寸", "value": "L"}
   ```

| ES 字段 | 数据来源 | 转换说明 |
|---------|----------|----------|
| `specifications[].sku_id` | SKU 表 | `id` 转为字符串 |
| `specifications[].name` | Option 表 | `name`（根据 position 匹配） |
| `specifications[].value` | SKU 表 | `option1/2/3` 转为字符串 |

### 4.6 价格聚合字段

从所有 SKU 的价格中计算聚合值。

| ES 字段 | 数据来源 | 转换说明 |
|---------|----------|----------|
| `min_price` | SKU 表 | 所有 SKU 的 `price` 最小值 |
| `max_price` | SKU 表 | 所有 SKU 的 `price` 最大值 |
| `compare_at_price` | SKU 表 | 所有 SKU 的 `compare_at_price` 最大值 |
| `sku_prices` | SKU 表 | 所有 SKU 的 `price` 数组<br/>示例：`[99.99, 99.99, 129.99]` |

**计算逻辑：**

```
遍历所有 SKU：
  - 收集 price → prices 列表
  - 收集 compare_at_price → compare_prices 列表

min_price = min(prices)
max_price = max(prices)
compare_at_price = max(compare_prices)
sku_prices = prices 列表
```

### 4.7 库存和重量聚合字段

| ES 字段 | 数据来源 | 转换说明 |
|---------|----------|----------|
| `total_inventory` | SKU 表 | 所有 SKU 的 `inventory_quantity` 求和 |
| `sku_weights` | SKU 表 | 所有 SKU 的 `weight` 数组<br/>示例：`[500, 500, 600]` |
| `sku_weight_units` | SKU 表 | 所有 SKU 的 `weight_unit` 去重后的列表<br/>示例：`["kg"]` |

**计算逻辑：**

```
遍历所有 SKU：
  - 累加 inventory_quantity → total_inventory
  - 收集 weight → sku_weights 列表
  - 收集 weight_unit → sku_weight_units 列表

total_inventory = 所有 SKU 库存之和
sku_weights = 所有 SKU 重量数组
sku_weight_units = 去重后的重量单位列表
```

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## 5. 向量字段映射

### 5.1 标题向量（title_embedding）

| ES 字段 | 数据来源 | 转换说明 |
|---------|----------|----------|
| `title_embedding` | SPU 表 `title` | 使用文本编码器（BGE）将标题转换为 1024 维向量<br/>优先使用 `title_en`，如果没有则使用 `title_zh` |

**生成逻辑：**

```
如果启用向量搜索：
  文本 = title_en 或 title_zh
  向量 = 文本编码器.encode(文本)
  title_embedding = 向量（1024 维浮点数组）
```

---

## 6. 完整字段映射表

### 6.1 字段来源汇总

| ES 字段 | 数据来源表 | 表中字段 | 说明 |
|---------|-----------|----------|------|
| **基础字段** |
| `tenant_id` | SPU | `tenant_id` | 租户ID |
| `spu_id` | SPU | `id` | 商品ID |
| `title_zh/en` | SPU | `title` | 标题（多语言） |
| `brief_zh/en` | SPU | `brief` | 简介（多语言） |
| `description_zh/en` | SPU | `description` | 描述（多语言） |
| `vendor_zh/en` | SPU | `vendor` | 品牌（多语言） |
| `tags` | SPU | `tags` | 标签数组 |
| `image_url` | SPU | `image_src` | 主图URL |
| `sales` | SPU | `fake_sales` | 销量 |
| `create_time` | SPU | `create_time` | 创建时间 |
| `update_time` | SPU | `update_time` | 更新时间 |
| **类别字段** |
| `category_path_zh` | SPU + 类目映射 | `category_path` → 类目名称 | 类目路径 |
| `category1_name` | SPU + 类目映射 | `category_path` → 类目名称[0] | 一级类目 |
| `category2_name` | SPU + 类目映射 | `category_path` → 类目名称[1] | 二级类目 |
| `category3_name` | SPU + 类目映射 | `category_path` → 类目名称[2] | 三级类目 |
| `category_id` | SPU | `category_id` | 类目ID |
| `category_level` | SPU | `category_level` | 类目层级 |
| **SKU 嵌套字段** |
| `skus[]` | SKU | 多个字段 | SKU 数组（见 4.2 节） |
| **选项字段** |
| `option1_name` | Option | `name` (position=1) | 选项1名称 |
| `option2_name` | Option | `name` (position=2) | 选项2名称 |
| `option3_name` | Option | `name` (position=3) | 选项3名称 |
| `option1_values` | SKU | `option1` | 选项1值列表 |
| `option2_values` | SKU | `option2` | 选项2值列表 |
| `option3_values` | SKU | `option3` | 选项3值列表 |
| **规格字段** |
| `specifications[]` | SKU + Option | `option1/2/3` + `name` | 规格数组 |
| **聚合字段** |
| `min_price` | SKU | `price` | 最低价格 |
| `max_price` | SKU | `price` | 最高价格 |
| `compare_at_price` | SKU | `compare_at_price` | 最高原价 |
| `sku_prices` | SKU | `price` | 所有价格数组 |
| `total_inventory` | SKU | `inventory_quantity` | 总库存 |
| `sku_weights` | SKU | `weight` | 所有重量数组 |
| `sku_weight_units` | SKU | `weight_unit` | 重量单位列表 |
| **向量字段** |
| `title_embedding` | SPU | `title` | 标题向量（1024维） |

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## 7. 数据查询示例

### 7.1 查询 SPU 数据

```sql
SELECT 
    id, tenant_id, title, brief, description, vendor,
    category, category_id, category_path, category_level,
    tags, image_src, fake_sales, create_time, update_time
FROM shoplazza_product_spu
WHERE tenant_id = ? AND id = ? AND deleted = 0
```

### 7.2 查询 SKU 数据

```sql
SELECT 
    id, spu_id, price, compare_at_price, sku,
    inventory_quantity, weight, weight_unit,
    option1, option2, option3, image_src
FROM shoplazza_product_sku
WHERE tenant_id = ? AND spu_id = ? AND deleted = 0
```

### 7.3 查询 Option 数据

```sql
SELECT 
    position, name
FROM shoplazza_product_option
WHERE tenant_id = ? AND spu_id = ? AND deleted = 0
ORDER BY position
```

### 7.4 查询类目映射

```sql
SELECT DISTINCT
    category_id, category
FROM shoplazza_product_spu
WHERE deleted = 0 AND category_id IS NOT NULL
```

---

## 8. ES 文档示例

```json
{
  "tenant_id": "1",
  "spu_id": "12345",
  "title_zh": "iPhone 15 Pro Max",
  "title_en": "iPhone 15 Pro Max",
  "brief_zh": "最新款 iPhone",
  "brief_en": "Latest iPhone",
  "description_zh": "详细描述...",
  "description_en": "Detailed description...",
  "vendor_zh": "Apple",
  "vendor_en": "Apple",
  "tags": ["手机", "智能手机", "Apple"],
  "category_path_zh": "电子产品/手机/iPhone",
  "category1_name": "电子产品",
  "category2_name": "手机",
  "category3_name": "iPhone",
  "category_id": "3",
  "category_level": 3,
  "option1_name": "颜色",
  "option2_name": "存储容量",
  "option1_values": ["深空黑色", "原色钛金属", "白色钛金属"],
  "option2_values": ["256GB", "512GB", "1TB"],
  "image_url": "https://example.com/image.jpg",
  "sales": 1000,
  "min_price": 8999.0,
  "max_price": 12999.0,
  "compare_at_price": 12999.0,
  "sku_prices": [8999.0, 10999.0, 12999.0],
  "sku_weights": [221, 221, 221],
  "sku_weight_units": ["g"],
  "total_inventory": 500,
  "create_time": "2024-01-01T00:00:00",
  "update_time": "2024-01-15T10:30:00",
  "title_embedding": [0.123, 0.456, ...],
  "skus": [
    {
      "sku_id": "1001",
      "price": 8999.0,
      "compare_at_price": 9999.0,
      "sku_code": "IP15PM-256-BLK",
      "stock": 100,
      "weight": 221.0,
      "weight_unit": "g",
      "option1_value": "深空黑色",
      "option2_value": "256GB",
      "image_src": "https://example.com/sku1.jpg"
    }
  ],
  "specifications": [
    {"sku_id": "1001", "name": "颜色", "value": "深空黑色"},
    {"sku_id": "1001", "name": "存储容量", "value": "256GB"}
  ]
}
```

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## 9. 关键映射关系总结

### 9.1 类别映射

```
SPU.category_path ("1,2,3")
  ↓ [解析ID列表]
category_ids ["1", "2", "3"]
  ↓ [通过映射表转换]
category_names ["电子产品", "手机", "iPhone"]
  ↓ [构建字段]
category_path_zh: "电子产品/手机/iPhone"
category1_name: "电子产品"
category2_name: "手机"
category3_name: "iPhone"
```

### 9.2 SKU 和选项映射

```
Option 表 (position=1, name="颜色")
  ↓
option1_name: "颜色"

SKU 表 (option1="红色", option1="蓝色")
  ↓ [收集所有值，去重]
option1_values: ["红色", "蓝色"]

SKU 表 + Option 表
  ↓ [组合构建]
specifications: [
  {name: "颜色", value: "红色", sku_id: "123"},
  {name: "颜色", value: "蓝色", sku_id: "124"}
]
```

### 9.3 价格聚合

```
SKU 表 (price: 99.99, 109.99, 129.99)
  ↓ [聚合计算]
min_price: 99.99
max_price: 129.99
sku_prices: [99.99, 109.99, 129.99]
```

---

## 附录：数据表字段对照

### SPU 表主要字段

| 表字段 | ES 字段 | 说明 |
|--------|---------|------|
| `id` | `spu_id` | 商品ID |
| `tenant_id` | `tenant_id` | 租户ID |
| `title` | `title_zh/en` | 标题 |
| `brief` | `brief_zh/en` | 简介 |
| `description` | `description_zh/en` | 描述 |
| `vendor` | `vendor_zh/en` | 品牌 |
| `tags` | `tags` | 标签 |
| `category_path` | `category_path_zh` | 类目路径 |
| `category_id` | `category_id` | 类目ID |
| `category_level` | `category_level` | 类目层级 |
| `image_src` | `image_url` | 主图 |
| `fake_sales` | `sales` | 销量 |
| `create_time` | `create_time` | 创建时间 |
| `update_time` | `update_time` | 更新时间 |

### SKU 表主要字段

| 表字段 | ES 字段 | 说明 |
|--------|---------|------|
| `id` | `skus[].sku_id` | SKU ID |
| `price` | `skus[].price`, `min_price`, `max_price`, `sku_prices` | 价格 |
| `compare_at_price` | `skus[].compare_at_price`, `compare_at_price` | 原价 |
| `sku` | `skus[].sku_code` | SKU编码 |
| `inventory_quantity` | `skus[].stock`, `total_inventory` | 库存 |
| `weight` | `skus[].weight`, `sku_weights` | 重量 |
| `weight_unit` | `skus[].weight_unit`, `sku_weight_units` | 重量单位 |
| `option1` | `skus[].option1_value`, `option1_values`, `specifications[].value` | 选项1值 |
| `option2` | `skus[].option2_value`, `option2_values`, `specifications[].value` | 选项2值 |
| `option3` | `skus[].option3_value`, `option3_values`, `specifications[].value` | 选项3值 |
| `image_src` | `skus[].image_src` | SKU图片 |

### Option 表主要字段

| 表字段 | ES 字段 | 说明 |
|--------|---------|------|
| `position` | - | 位置（1/2/3） |
| `name` | `option1_name`, `option2_name`, `option3_name`, `specifications[].name` | 选项名称 |