ES创建mapping时字段别名 _Mapping

盛年不重来，一日难再晨，及时当勉励，岁月不待人。这篇文章主要讲述ES创建mapping时字段别名相关的知识，希望能为你提供帮助。
ES默认是动态创建索引和索引类型的mapping的，但是在学习的时候还能这样用，在生产中一定是手动制定mapping！在生产中经常会遇到这样的需求，想用某个字段进行统计，又想对该字段进行模糊查询，解决这种需求的方法就是对该字段创建别名！
mapping结构如下：

1 { 2"settings" : { 3"index" : { 4"analysis" : { 5"filter" : { 6"english_keywords" : { 7"type" : "keyword_marker", 8"keywords" : [ 9"topsec" 10] 11}, 12"english_stemmer" : { 13"type" : "stemmer", 14"language" : "english" 15}, 16"english_possessive_stemmer" : { 17"type" : "stemmer", 18"language" : "possessive_english" 19}, 20"english_stop" : { 21"type" : "stop", 22"stopwords" : "_english_" 23} 24}, 25"analyzer" : {

29"english" : { 30"type" : "custom", 31"filter" : [ 32"lowercase", 33"english_stop" 34], 35"tokenizer" : "standard" 36}, 37"ik" : { 38"filter" : ["lowercase"], 39"type" : "custom", 40"tokenizer" : "ik_max_word" 41}, 42"html" : { 43"filter" : [ 44"lowercase", 45"english_stop" 46], 47"char_filter" : [ 48"html_strip" 49], 50"type" : "custom", 51"tokenizer" : "standard" 52}, 53"lower" : { 54"filter" : "lowercase", 55"type" : "custom", 56"tokenizer" : "keyword" 57} 58} 59}, 60"number_of_shards" : "1", 61"number_of_replicas" : "0" 62} 63}, 64"mappings" : { 65"test" : { 66"_all" : { 67"enabled" : false 68}, 69"properties" : { 70"name" : { 71"type" : "keyword" 72}, 73"age" : { 74"type" : "keyword", 75"fields" : { 76"cn" : { 77"analyzer" : "ik", 78"type" : "text" 79} 80} 81}, 82 83"address" : { 84"type" : "text" 85} 86} 87} 88} 89 }

【ES创建mapping时字段别名】字段age的"type" : "keyword"，不分词，然后起个别名cn，对它使用ik分词器进行分词！插入四条数据

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用age字段对数据进行统计的时候，需要用不分词的age，并且需要使用全匹配规则，语句：

1 { 2"query": { 3"bool": { 4"must": [ 5{ 6"term": { 7"age": "北京市海淀区西二旗中关村西门" 8} 9} 10], 11"must_not": [], 12"should": [] 13} 14}, 15"from": 0, 16"size": 10, 17"sort": [], 18"aggs": {} 19 }

结果：

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使用age的分词age.cn进行统计是有问题的，运行的结果说明对age的别名age.cn进行分词，查询条件必须匹配分词器对age的内容进行分词的结果进行匹配，

1 { 2"query": { 3"bool": { 4"must": [ 5{ 6"term": { 7"age.cn": "北京市海淀区西二旗中关村西门" 8} 9} 10], 11"must_not": [], 12"should": [] 13} 14}, 15"from": 0, 16"size": 10, 17"sort": [], 18"aggs": {} 19 }

结果：

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1 { 2"query": { 3"bool": { 4"must": [ 5{ 6"term": { 7"age.cn": "北京市" 8} 9} 10], 11"must_not": [], 12"should": [] 13} 14}, 15"from": 0, 16"size": 10, 17"sort": [], 18"aggs": {} 19 }

结果：

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如果使用match来统计的话也会有问题，会把不正确的数据也统计出来，使用 match进行统计会把查询条件与内容进行匹配，根据匹配度进行打分，分数高的说明匹配度高，会排在上面

1 { 2"query": { 3"bool": { 4"must": [ 5{ 6"match": { 7"age.cn": "北京市海淀区西二旗中关村" 8} 9} 10], 11"must_not": [], 12"should": [] 13} 14}, 15"from": 0, 16"size": 10, 17"sort": [], 18"aggs": {} 19 }

结果：

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下面就是按匹配度打分排名的结果

1 { 2"query": { 3"bool": { 4"must": [ 5{ 6"match": { 7"age.cn": "北京市昌平区" 8} 9} 10], 11"must_not": [], 12"should": [] 13} 14}, 15"from": 0, 16"size": 10, 17"sort": [], 18"aggs": {} 19 }

结果：