elasticsearch篇之mapping

亦余心之所善兮，虽九死其犹未悔。这篇文章主要讲述elasticsearch篇之mapping相关的知识，希望能为你提供帮助。
2018年05月17日 18:01:37 lyzkks 阅读数：444更多个人分类： Elastic stack 版权声明：文章内容来自于网络和博主自身学习体会，转载请注明出处，欢迎留言大家一起讨论学习~~ https://blog.csdn.net/sinat_35930259/article/details/80354732什么是mappingmapping是类似于数据库中的表结构定义，主要作用如下：

定义index下的字段名
定义字段类型，比如数值型、浮点型、布尔型等
定义倒排索引相关的设置，比如是否索引、记录position等

查看mapping

GET /[index_name]/_mapping

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其中 keyword表示部分次的字符串类型

自定义mappingapi

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说明mapping中的字段类型一旦设置，禁止直接修改，因为 lucene实现的倒排索引生成后不允许修改，应该重新建立新的索引，然后做reindex操作。
但是可以新增字段，通过 dynamic 参数来控制字段的新增，这个参数的值如下：

true：默认值，表示允许选自动新增字段
false：不允许自动新增字段，但是文档可以正常写入，但无法对字段进行查询等操作
strict：严格模式，文档不能写入，报错

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示例首先创建名为 my_index的索引并设置mapping：

PUT my_index { "mappings": { "doc": { "dynamic": false, "properties": { "title": { "type": "text" }, "name": { "type": "keyword" }, "age": { "type": "integer" } } } } }

其中包含了 title、name、age三个字段

查询索引的mapping设置：

GET my_index/_mapping

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然后写入一个文档：

PUT my_index/doc/1 { "title": "hello world", "desc": "this is book" }

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注意，这里在mapping设置中，” dynamic” : false，表示在写入文档时，如果写入字段不存在也不会报错。这里的desc字段就是不存在的字段。

查询一下写入的文档：

GET my_index/doc/_search { "query": { "match": { "title": "hello" } } }

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可以通过 title字段查询到文档的内容

如果说想通过desc字段查询文档内容呢？当然是查不到的：

GET my_index/doc/_search { "query": { "match": { "desc": "book" } } }

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可以验证一下” dynamic” : strict模式：
首先删除索引：

DELETE my_index

然后修改索引mapping设置：

PUT my_index { "mappings": { "doc": { "dynamic": "strict", "properties": { "title": { "type": "text" }, "name": { "type": "keyword" }, "age": { "type": "integer" } } } } }

在重新创建文档：

PUT my_index/doc/1 { "title": "hello world", "desc": "this is book" }

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在strict 模式下插入不存在的字段将会出现报错

copy_to参数说明作用是将该字段的值复制到目标字段，实现类似_all的作用。不会出现在_source中，只能用来搜索。

PUT my_index4 { "mappings": { "doc": { "properties": { "first_name": { "type": "text" , "copy_to": "full_name" }, "last_name": { "type": "text" , "copy_to": "full_name" }, "full_name" : { "type": "text" } } } } }

可以看到这个index中，full_name的内容就是从 first_name 和 last_name 中复制过来的。

然后创建一个新的文档，文档只需要写first_name 和 last_name即可：

PUT my_index4/doc/1 { "first_name": "john", "last_name": "smith" }

最后查询一下文档的内容：

GET my_index4/_search { "query": { "match": { "full_name": { "query": "john smith", "operator": "and" } } } }

这个查询语句意思是：查询包含关键字john smith的文档，必须同时包含两个关键字才返回。

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index参数index参数作用是控制当前字段是否被索引，默认为true，false表示不记录，即不可被搜索。

PUT my_index5 { "mappings": { "doc": { "properties": { "cookie": { "type": "text", "index": false }, "content": { "type": "text", "index": true } } } } }

这个index有两个字段，其中cookie设定为不可被搜索

写入文档：

PUT my_index5/doc/1 { "cookie": "name=mike", "content": "hello world" }

尝试分别查询一下两个字段，看看区别：

GET my_index5/_search { "query": { "match": { "cookie": "mike" } } }GET my_index5/_search { "query": { "match": { "content": "hello" } }

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当在es中存储了一些不想要被检索的字段如身份证、手机等，这是对于这些字段就可以使用index设置为false，这样有一定的安全性还可以节省空间
index_options参数index_options的作用是用于控制倒排索引记录的内容，有如下四种配置：

docs：只记录doc id
freqs：记录doc id 和term frequencies
positions：记录doc id、 term frequencies和term position
offsets：记录doc id、 term frequencies、term position、character offsets

text类型的默认配置为positions，其他默认为docs。记录的内容越多，占据的空间越大。

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null_value参数这个参数的作用是当字段遇到null值的时候的处理策略，默认为null，即空值，此时es会忽略该值。可以通过这个参数设置某个字段的默认值。

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数据类型核心数据类型

字符串型：text、keyword（不会分词）
数值型：long、integer、short、byte、double、float、half_float等
日期类型：date
布尔类型：boolean
二进制类型：binary
范围类型：integer_range、float_range、long_range、double_range、date_range

复杂数据类型

数组类型：array
对象类型：object
嵌套类型：nested object
地理位置数据类型：geo_point、geo_shape
专用类型：ip（记录ip地址）、completion（实现自动补全）、token_count（记录分词数）、murmur3（记录字符串hash值）

多字段特性多字段特性（multi-fields），表示允许对同一字段采用不同的配置，比如分词。
【elasticsearch篇之mapping】常见例子是对人名实现拼音搜索，只需要在人名中新增一个字段pinyin即可。但是这种方式不是十分优雅，multi-fields可以在不改变整体结构的前提下，增加一个子字段：

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Dynamic mapping自动识别规则在前面说过，在写入文档的时候如果index不存在的话es会自动创建这个索引。但是es是如何确定index字段的类型的呢？
首先es可以自动识别文档字段的类型，这样可以降低用户的使用成本。

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es是依靠json文档的字段类型来实现自动识别字段类型的：

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日期自动识别日期的自动识别可以自行配置日期的格式，默认情况下是：

["strict_date_opeional_time", "yyyy/MM/dd HH:mm:ss Z||yyyy/MM/dd Z"]

strict_date_opeional_time 是ISO 标准的日期格式，完整的格式如下：

YYYY-MM-DDhh:mm:ssTZD(eg:1997-07-16y19:20:30+01:00)

dynamic_date_formats：可以自定义日期类型
date_detection：可以关闭日期自动识别机制（默认开启）
首先创建一个日期自动识别的索引：

PUT test_index { "mappings": { "doc": { "dynamic_date_formats": ["MM/dd/yyyy"] } } }

然后创建一个文档：

PUT test_index/doc/1 { "create_time": "09/21/2016" }

查看：

GET test_index/_mapping

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关闭日期自动识别可以如下：

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数字自动识别字符串为数字的时候，默认不会自动识别为整型，因为字符串中出现数字是完全合理的。
numeric_detection 可以开启字符串中数字的自动识别。

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Dynamic TemplatesDynamic Templates 意为动态模板，它的作用是允许根据es自动识别的数据类型、字段名等来动态设定字段类型。
可以实现的效果如下：

所有字符串类型都设置为keyword类型，即默认不分词
所有以message开头的字段都设置为text类型，即分词
所有以long_开头的字段都设置为long类型
所有自动匹配为double类型的都设定为float类型，以节省空间

API

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匹配规则参数

match_mapping_type：匹配es自动识别的字段类型，如boolean、long等
match、unmatch：匹配字段名
path_match、path_unmatch：匹配路径

举例字段类型匹配
首先PUT一个文档，然后查看mapping：

PUT test_index/doc/1 { "name": "Tom" }GET test_index/_mapping

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可以看到在默认情况下，字符串被识别成为text类型，并且有一个子字段keyword。

现在设置动态模板，要求匹配到string类型的字段设置为keyword：

PUT test_index { "mappings": { "doc": { "dynamic_templates": [ { "strings_as_keywords": { "match_mapping_type": "string", "mapping": { "type": "keyword" } } } ] } }

重新创建文档并查看mapping：

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name字段的类型变成了 keyword类型

字段匹配
现在想将以message开头的字段且为string的匹配称为text类型，其余为keyword：

PUT test_index { "mappings": { "doc": { "dynamic_templates": [ { "message_as_text": { "match_mapping_type": "string", "match": "message", "mapping": { "type": "text" } } }, { "strings_as_keywords": { "match_mapping_type": "string", "mapping": { "type": "keyword" } } } ] } } }

Dynamic Templates 的匹配顺序是从上到下执行的，匹配到一个后后面的规则就会跳过

然后创建一个文档并查看mapping：

PUT test_index/doc/1 { "name": "john", "message": "good boy" }GET test_index/_mapping

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可以看到message被设置为了text类型，name还是keyword

double设定为float

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这样可以节省空间

自定义mapping的建议一般步骤自定义mapping 的步骤：

写一条文档到es的临时索引中，获取es自动生成的mapping
修改第一步得到的mapping，自定义相关配置
使用第2步的mapping创建市级的索引

实际举例假设我得到了需要存入es的文档，首先将文档写入临时的index中：

PUT test_index/doc/1 { "referre": "-", "response_code": "200", "remote_ip": "172.0.0.1", "method": "POST", "username": "-", "http_version": "1.1", "body_sent": { "bytes": "0" }, "url": "/helloworld" }

然后查看es自动生成的mapping：

GET test_index/_mapping

现在希望将bytes设置为整型，url设置为text类型，其他都使用keyword（将上一步的输出复制过来就好）：

PUT product_index { "mappings": { "doc": { "properties": { "body_sent": { "properties": { "bytes": { "type": "long" } } }, "http_version": { "type": "keyword" }, "method": { "type": "keyword" }, "referre": { "type": "keyword" }, "remote_ip": { "type": "keyword" }, "response_code": { "type": "keyword" }, "url": { "type": "text" }, "username": { "type": "keyword" } } } } }

这样直接将测试index的mapping复制过来进行修改，不会遗漏字段，修改完成设置一个index的名称就行了。

然后就可以向实际的索引中写入文档了：

PUT product_index/doc/1 { "referre": "-", "response_code": "200", "remote_ip": "172.0.0.1", "method": "POST", "username": "-", "http_version": "1.1", "body_sent": { "bytes": "0" }, "url": "/helloworld" }

然后查看一下实际索引的mapping：

GET product_index/_mapping

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使用动态模板优化上边的设置方法很直接，但是当字段比较多的时候显得复杂，可以使用动态模板进行匹配：

DELETE product_indexPUT product_index { "mappings": { "doc": { "dynamic_templates": [ { "strings": { "match_mapping_type": "string", "mapping": { "type": "keyword" } } } ], "properties": { "body_sent": { "properties": { "bytes": { "type": "long" } } }, "url": { "type": "text" }, "username": { "type": "keyword" } } } } }

这里使用动态模板匹配所有字符串都设置为keyword类型，需要单独设置类型的在下面另行指出。

索引模板什么是索引模板索引模板，index template，主要用于在新建索引时自动应用预先设置的配置，简化索引创建的步骤。
模板中可以设定索引的配置以及mapping，可以有多个模板，根据order设置，order大的覆盖小的范围。
API

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模板加载顺序根据 order 从小到大加载，后面的大order的模板的配置将会覆盖小 order配置。

获取与删除的API 如下：

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举例这里设置了两个索引模板：

PUT _template/test_template { "index_patterns": ["te*", "bar*"], "order": 0, "settings": { "number_of_shards": 1 }, "mappings": { "doc": { "_source": { "enabled": false }, "properties": { "name": { "type": "keyword" } } } } }PUT _template/test_template2 { "index_patterns": ["test*"], "order": 1, "settings": { "number_of_shards": 1 }, "mappings": { "doc": { "_source": { "enabled": true } } } }