Elasticsearch系列---定制mapping _elasticsearch

枕上从妨一夜睡，灯前读尽十年诗。这篇文章主要讲述Elasticsearch系列---定制mapping相关的知识，希望能为你提供帮助。
继续介绍mapping信息，重点倾向于自定义mapping、自定义对象以及数组集合类的底层结构概要
本篇接着前一篇内容，继续介绍mapping信息，重点倾向于自定义mapping、自定义对象以及数组集合类的底层结构。
自定义mapping
上一篇文章介绍的都是Elasticsearch的自动mapping，我们在创建索引时，可以先指定好mapping的信息，还是以music索引为例：

PUT /music { "mappings": { "children": { "properties": { "content": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } }, "language": { "type": "keyword" }, "length": { "type": "long" }, "likes": { "type": "long" }, "name": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } } } } } }

共包含name，content，language，length，likes 5个field，这里我们把language field的type指定为keyword，这个field无需分词，精确匹配即可。
修改mapping
【Elasticsearch系列---定制mapping】我们可以在创建索引时指定mapping信息，也可以为索引增加新的field时指定mapping信息，但是已经存在的field，我们不能修改其mapping，否则会报错，例如：
我们为music索引增加一个author field，并指定其type为text，analyzer、search_analyzer均为english

PUT /music/_mapping/children { "properties" : { "author" : { "type" : "text", "index": true, "analyzer": "english", "search_analyzer": "english" } } }

如果尝试修改一下已经存在的field，如name字段，则会提示报错：
请求：

PUT /music/_mapping/children { "properties" : { "name" : { "type" : "text", "index": true, "analyzer": "english", "search_analyzer": "english" } } }

报错信息：

{ "error": { "root_cause": [ { "type": "illegal_argument_exception", "reason": "Mapper for [name] conflicts with existing mapping in other types:\\n[mapper [name] has different [analyzer]]" } ], "type": "illegal_argument_exception", "reason": "Mapper for [name] conflicts with existing mapping in other types:\\n[mapper [name] has different [analyzer]]" }, "status": 400 }

复杂数据类型底层结构
前面提及的mapping信息，都是针对基础数据类型的，我们知道Elasticsearch是面向对象的分布式存储文档系统，肯定会遇到各种各样的自定义对象、集合数组、嵌套对象等数据结构，ES是如何支持、处理这些复杂对象类型的呢？

数组、集合类

集合在JSON串中与数组等同，均可以认为是数组类型，在Elasticsearch中对数组没有特殊的映射需求，建立索引时与text是一样的，也是分词处理后得到多个词条，建立倒排索引。
有一点要注意的是数组内的元素，数据类型要一致，比如都是字符器，都是日期，或都是数值，不能混搭，自动mapping是以第1位元素来决定type的，如果混搭，数组内与第1位元素类型不一致的元素，索引时会报错。

Null类型
底层的Lucene不能存储null值，null类型的不会被索引：

"null_value":null, "empty_array":[], "array_with_null_value":[ null ]

复杂对象
复杂对象一般有一层或多层嵌套，即对象中的属性，类型也是对象，有时候还混搭着数组一类的，举个例子：

{ "address": { "country": "CN", "province": "GD", "city": "SZ" }, "name": "Herry", "age": 28, "birth_date": "1992-04-29" }

人员信息除了姓名年龄外，还有地址信息address，而address属性本身也是个对象，里面包含了country、province、city三个属性，查看它的mapping信息，也是呈嵌套结构（内容有删除，只保留体现层级的属性）：

{ "person": { "mappings": { "info": { "properties": { "address": { "properties": { "city": { "type": "text" }, "country": { "type": "text" }, "province": { "type": "text" } } } } } } } }

Elasticsearch在存储层级结构的数据对象时，会做一些扁平化处理，Luence文档是一组KV结构的列表，把上述的数据存储成这样：

{ "address.country": "CN", "address.province": "GD", "address.city": "SZ", "name": "Herry", "age": 28, "birth_date": "1992-04-29" }

所以最终想要根据address下的country作为条件进行查询，应该这么写：

GET /person/info/_search { "query": { "match": { "address.country": "CN" } } }

数组内的复杂对象
数组内的元素如果是基础数据类型还好说，只要求数组内所有元素类型一致即可，如果里面的元素是一个对象，又是如何索引的呢？
假如一个数组结构是这样的：

{ "likes": [ { "name": "Three Zhang", "datetime": "2019-12-01 08:58:12"}, { "name": "Four Lee", "datetime": "2019-12-01 09:12:23"}, { "name": "Five Wang", "datetime": "2019-12-01 09:15:58"} ] }

经过扁平化处理(由列变成行)，得到的数据将会是这样：

{ "likes.name": ["Three Zhang","Four Lee","Five Wang"], "likes.datetime": ["2019-12-01 08:58:12","2019-12-01 09:12:23","2019-12-01 09:15:58"], }

发现什么问题没？这样处理完了之后，原本对象之间的关联性就没有了，数组内只是一堆无序的元素，如果要查询"Three Zhang在2019-12-01 09:00:00之后有没有给我点过赞"这样的组合条件查询，是会出现一条查询记录的，这跟预期的结果不同，显然是错了。
留意一下这个问题，数组内的元素是对象类型时，需要声明为nested类型，才能得到预期的查询效果，nested类型在后续会有介绍。
小结
本篇主要对mapping的内容进行一些补充，并简单描述了各种复杂对象的底层存储结构，需要注意的是数组内的对象处理，需要声明为nested才能得到正确的结果。
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