Elasticsearch7.X 入门学习第五课笔记---- - Mapping设定介绍

时间:2019-09-30
本文章向大家介绍Elasticsearch7.X 入门学习第五课笔记---- - Mapping设定介绍，主要包括Elasticsearch7.X 入门学习第五课笔记---- - Mapping设定介绍使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。
原文:Elasticsearch7.X 入门学习第五课笔记---- - Mapping设定介绍

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         Elasticsearch的Mapping，定义了索引的结构，类似于关系型数据库的Schema。Elasticsearch的Setting定义中定义分片和副本数以及搜索的最关键组件，即：Analyzer，也就是分析器。

 一、Dynamic Mapping及常用字段类型

   mapping 的定义

     Mapping类似于关系型数据库的Schema，主要包含以下内容：

  1. 定义索引中字段的名称
  2. 定义字段的数据类型，如：字符串、数字、boolean等
  3. 可对字段设置倒排索引的相关配置，如是否需要分词，使用什么分词器

从7.x开始，一个Mapping只属于一个索引的type

  1. 每个文档属于一个type
  2. 一个type有且仅有一个Mapping定义
  3. 从7.x开始，不需要在Mapping中指定type信息，默认type为_doc

常用字段类型

在Elasticsearch中，字段数据类型有以下常用的类型：

  1. 简单类型
    • Text / Keyword - 文本 / 关键字
    • Date - 日期
    • Integer / Float - 数字 / 浮点
    • Boolean - 布尔值
    • IPv4 / IPv6 - ip地址
  2. 复杂类型，包括对象和数组
    • 对象
    • 数组
  3. 特殊类型，如地理信息
    • geo_point / ...

Dynamic Mapping 

  Dynamic Mapping 翻译为动态Mapping：

  1. 在写入文档时，如果索引不存在，会自动创建索引
  2. 这种机制，使得我们无需手动定义mappings。Elasticsearch会自动根据文档信息，推算出字段的类型
  3. 有的时候，Elasticsearch可能会推算不对，如：地理位置信息
  4. 当类型推算得不对时，可能导致一些功能无法正常运行，如Range查询。

常用类型的自动识别规则

类型 规则
字符串 匹配到日期格式，设置成Date。
字符串为数字时，当成字符串处理，但我们设置转换为数字。
其他情况，类型就是Text，并且会增加keyword的子字段
布尔值 Boolean
浮点数 Float
整数 Long
对象 Object
数组 由第一个非空数值的类型决定
空值 忽略

   下面是具体推断 demo

  1. # 写入文档，查看 Mapping
  2. PUT mapping_test/_doc/1
  3. {
  4.   "firstName": "Chan", -- Text
  5.   "lastName":  "Jackie", -- Text
  6.   "loginDate": "2018-07-24T10:29:48.103Z" -- Date
  7. }
  8.  
  9. # Dynamic Mapping，推断字段的类型
  10. PUT mapping_test/_doc/1
  11. {
  12.     "uid": "123", -- Text
  13.     "isVip": false, -- Boolean
  14.     "isAdmin": "true", -- Text
  15.     "age": 19, -- Long
  16.     "heigh": 180 -- Long
  17. }
  18.  
  19. # 查看 Dynamic Mapping
  20. GET mapping_test/_mapping

   能否更改mapping的字段类型

分两种情况：

1、新增加的字段

  • dynamic设为true时，新增字段的文档写入时，Mapping同时被更新
  • dynamic设为false时，Mapping不会被更新，新增字段的数据无法被索引，但是会出现在_source中
  • dynamic设为strict，文档将写入失败

 2、已存在的字段，一旦数据被写入，就不再支持修改字段定义

  • Lucene本身的限制
  1. 如果希望更改字段类型，必须Reindex api，即：重建索引。在数据量多的时候，开销将非常大
  1. # dynamic设置为false
  2. PUT idx1
  3. {
  4.     "mapping": {
  5.         "_doc": {
  6.             "dynamic": "false"
  7.         }
  8.     }
  9. }
  10.  
  11. # 修改为dynamic为false
  12. PUT idx1/_mapping
  13. {
  14.   "dynamic": false
  15. }
  16.  
  17. # 查看索引
  18. GET idx1/_mapping

dynamic属性和索引字段可变性的规则，我们可以总结如下：

\ true false strict
文档可索引 yes yes no
字段可索引 yes no no
Mapping被更新 yes no no

显式Mapping及常见参数

       在本文的上一段落，我们的Mapping都是自动生成的。自动生成机制虽然方便，但是也可能导致一些问题。比如：生成的字段类型不正确，字段的附加属性不满足我们的需求，等等。这时，我们可以通过显式Mapping的方式来解决。

那么，我们如何进行显式Mapping的设置呢？

  1. 参考官网api，纯手写
  2. 为减少工作量，减少出错概率，可如下进行：
    1. 创建一个临时index，写入一些样本数据
    2. 通过访问Mapping API获取该临时文件的动态Mapping定义
    3. 修改后，再使用此配置创建自己的索引
    4. 删除临时索引

我们推荐使用第二种方式，效率高，且不容易出错。

    控制当前字段是否被索引———index

    index，可用于设置字段是否被索引，默认为true，false即为不可搜索。在下述例子中，mobile字段将不能被搜索到。

  1. # index属性控制 字段是否可以被索引
  2. PUT user_test
  3. {
  4.   "mappings": {
  5.     "properties": {
  6.       "firstName":{
  7.         "type": "text"
  8.       },
  9.       "lastName":{
  10.         "type": "text"
  11.       },
  12.       "mobile" :{
  13.         "type": "text",
  14.         "index": false
  15.       }
  16.     }
  17.   }
  18. }

常见参数 - index_options

记录索引级别。Text类型默认为positions，其他类型默认为docs。我们需要记住一条准则。

记录的内容越多，占用的存储空间就越大。

索引级别有以下几种，更细节的内容可参考官网

  1. docs
  2. freqs
  3. positions
  4. offsets

null_value设置

   需要对Null值实现搜索时使用。只有keyword类型才支持设定null_value

  1. # 设定Null_value
  2. DELETE users
  3. PUT users
  4. {
  5.     "mappings" : {
  6.       "properties" : {
  7.         "firstName" : {
  8.           "type" : "text"
  9.         },
  10.         "lastName" : {
  11.           "type" : "text"
  12.         },
  13.         "mobile" : {
  14.           "type" : "keyword",
  15.           "null_value": "NULL"
  16.         }
  17.       }
  18.     }
  19. }
  20.  
  21. PUT users/_doc/1
  22. {
  23.   "firstName":"Zhang",
  24.   "lastName": "Fubing",
  25.   "mobile": null
  26. }
  27.  
  28. PUT users/_doc/2
  29. {
  30.   "firstName":"Zhang",
  31.   "lastName": "Fubing2"
  32. }
  33.  
  34. # 查看结果，有且仅有_id为2的记录
  35. GET users/_search
  36. {
  37.   "query": {
  38.     "match": {
  39.       "mobile":"NULL"
  40.     }
  41.   }
  42. }

 copy_to

这个属性用于将当前字段拷贝到指定字段。

  1. _all在7.x版本已经被copy_to所代替
  2. 可用于满足特定场景
  3. copy_to将字段数值拷贝到目标字段，实现类似_all的作用
  4. copy_to的目标字段不出现在_source中
  1. DELETE user_test
  2.  
  3. #设置 Copy to
  4. PUT user_test
  5. {
  6.   "mappings": {
  7.     "properties": {
  8.       "firstName":{
  9.         "type": "text",
  10.         "copy_to": "fullName"
  11.       },
  12.       "lastName":{
  13.         "type": "text",
  14.         "copy_to": "fullName"
  15.       }
  16.     }
  17.   }
  18. }
  19.  
  20. PUT user_test/_doc/1
  21. {
  22.   "firstName":"Ruan",
  23.   "lastName": "Yiming"
  24. }
  25.  
  26. POST user_test/_search?q=fullName:(Ruan Yiming)

数组类型

Elasticsearch不提供专门的数组类型。但任何字段，都可以包含多个相同类型的数值。

  1. # 数组类型
  2. PUT users/_doc/1
  3. {
  4.   "name":"onebird",
  5.   "interests":"reading"
  6. }
  7.  
  8. PUT users/_doc/1
  9. {
  10.   "name":"twobirds",
  11.   "interests":["reading","music"]
  12. }
  13.  
  14. POST users/_search
  15. {
  16.   "query": {
  17.         "match_all": {}
  18.     }
  19. }
  20.  
  21. # interests字段还是text类型
  22. GET users/_mapping

 

原文地址：https://www.cnblogs.com/lonelyxmas/p/11612454.html

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