Elasticsearch mapping
Elasticsearch mapping本篇主要介绍一下 Elasticsearch mapping的概念, 它是什么 以及如何自定义它, 并且再介绍一下 dynamic 的机制
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如果把 Elasticsearch中的mapping 对比到 mysql 中 就是 mysql中的 表的 scheme, 就是表的定义结构,
正常在 关系型数据库mysql中 需要先把表的scheme 定义好 再插入数据, 并且 你无法插入未在scheme 中定义的字段 , 而 es 中 可以在你未给索引定义mapping 的时候 自动帮你创建 mapping , 并且你也可以通过 dynamic 来控制是否允许灵活动态的 添加 mapping中的属性
1.什么是Mapping
[*]Mapping 类似 mysql 中的 schema 的定义,就是定义索引属性字段的
[*]定义索引中字段的名称
[*]定义索引中字段的数据类型 , 如 text , long , keyword....
[*]定义索引中字段的的倒排索引相关配置 ( Analyzer...)
[*]一个Mapping 属于一个索引的Type
[*]每个文档都属于一个Type
[*]一个Type有一个Mapping 定义
[*]es7.0开始, 在Mapping中不需要指定 Type信息, 因为7.0之后只有_docType
2.es 自动创建mapping
当我们去创建一个 索引的时候 未指定 mapping , es会默认帮这个索引创建一个 mapping
创建一个 索引并且索引一条数据
PUT blog/_doc/1
{
"name": "es mapping",
"type": "es",
"desc": "es mapping desc",
"author": "johnny",
"word_count": 50,
"create_time": "2022-10-31"
}GET blog/_mapping# 查看一个 es自动生成的 mappinghttps://img2022.cnblogs.com/other/1898722/202211/1898722-20221103234213382-1549689875.png
从上面可以看出来 属性都被es 自动创建了 对应的mapping , 包括每个属性的type类型等,那它为什么会这样转化的,什么时候是 text, 什么时候是 long 下面就来介绍 es 中mapping 的 类型自动识别
3. mapping 类型自动识别
JSON类型Elasticsearch 类型字符串1.匹配日期格式 会设置成Date
2.匹配数字 设置成 float 或者 long ,该选项默认关闭的
3.设置成Text , 并且添加 keyword 子字段整数long浮点数float布尔值boolean对象object数组由第一个非空数值的类型所定义 .如 ["jack","johnny"]则类型为 Text空值忽略???
我实验的版本里7.18 , 如果设置null 会被自动定义为Text , 具体不太清楚4. 自定义创建mapping
除了上面的介绍的 es 自动创建 mapping 外, 还可以自定义 索引的mapping , 更加灵活和符合业务需求等等.
注意以前的版本需要在 mappings 下面还有一层 type , 如 mappings: { "_doc" : { "properties" :{xxx} }} 但是7.0之后 type就不需要了
PUT blog_info
{
"mappings": {
"properties": {
"blog_name": {
"type": "keyword"
},
"blog_desc": {
"type": "text"
},
"blog_word_count": {
"type": "long"
},
"create_time": {
"type": "date"
}
}
}
}其中text和keyword类型，text类型的字段在新增或修改文档时会自动分词, 而keyword 不会,它会保存插入的原始文本
索引一条数据
PUT blog_info/_doc/1
{
"blog_name": "es mapping",
"blog_desc": "es mapping desc",
"blog_word_count": 12,
"blog_auther": "johnny",
"create_time": "2022-10-31"
}5. mapping 属性设置analyzer 分词器
默认分词器 standard , 它会把中文一个个拆开,肯定是不适合的,如果是索引中文的信息, 需要设置字段的分词器,
PUT blog_info
{
"mappings": {
"properties": {
"blog_desc": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_smart" //设置这个字段的分词器
}
}
}
}大部分分词器是需要以es 中插件的方式 安装的 ,后续会出一篇专门的 analyzer 分词器
6. mapping 属性设置 boost 权重
在es搜索的时候 会有一个相关性算分的过程 , 如果不设置 每个字段的默认boost 权重为1.0 , 如果希望加大 按照广告投放金额的分 那么可以设置boost 以提高搜索 自然就排在前面了
PUT blog_info
{
"mappings": {
"properties": {
"put_amount": {
"type": "text",
"boost": "5"
}
}
}
}7. mapping 属性设置 copy_to
该属性允许多个字段 copy 到指定的字段, 可以进行搜索这个字段,但是_source 中是不显示的
PUT peope
{
"mappings": {
"properties": {
"first_name": {
"type": "text",
"copy_to": "full_name"
},
"last_name":{
"type": "text",
"copy_to": "full_name" // copy_to 指定字段
},
"full_name":{
"type": "text"
}
}
}
}GET peope/_search?q=full_name:johnny//使用 full_name 去搜索
//可以看到 并没有 full_name 的返回 但是可以通过它去搜索
"_source" : {
"first_name" : "johnny",
"last_name" : "qiang"
}8. mapping 属性设置 index
通过给 属性设置 index 来控制该 字段是否 参与 索引, 默认 true , 如果index 设置为false 那么 不能记录索引 并且不可以搜索
PUT peope
{
"mappings": {
"properties": {
"first_name": {
"type": "text",
"index": false //设置 index false
},
"last_name":{
"type": "text"
}
}
}
}
POST peope/_doc
{
"first_name": "johnny is good name",
"last_name": "qiang"
}注意 url-search 搜不到但是不报错, 而 requestbody 查询 index false 的字段 会报错
GET peope/_search?q=first_name:johnny //搜索不到数据 因为
//"hits" : [ ]
GET peope/_search?q=last_name:johnny // 可以看到由于 last_name 默认index 了 所以可以搜索到
//
// "hits" : [
// {
// "_index" : "peope",
// "_type" : "_doc",
// "_id" : "vobiMYQB4x9Wk60f2F21",
// "_score" : 0.2876821,
// "_source" : {
// "first_name" : "johnny is good name",
// "last_name" : "johnny is good name"
// }
// }
// ]
GET peope/_search
{
"query": {
"match": {
"first_name": "johnny"
}
}
}
// 抛错400 Cannot search on field since it is not indexed.9. mapping 设置 属性 null_value 默认值
null_value:当字段遇到null值时候的处理策略（字段为null时候是不能被搜索的,也就是说，text类型的字段不能使用该属性,可以使用在keyword 字段上），设置该值后可以用你设置的值替换null值，这点可类比mysql中的"default"设置默认值, 但是也有点不一样, 后续就可以使用你设置的这个 null_value 去搜索, 但是检索出来的数据_source 中 还是展示 null
PUT peope
{
"mappings": {
"properties": {
"first_name": {
"type": "keyword",
"null_value": "default" // 设置当 文档的first_name 字段为null时候 转成default 去创建倒排索引
},
"last_name":{
"type": "text"
}
}
}
}
POST peope/_doc
{
"first_name": null, //设置null值
"last_name": "johnny is good name",
"full_name": "johnny is good name"
}
GET peope/_search?q=first_name:default //根据 null_value 设置的值去搜索,查询出来还是原来的null
// {
// "_index" : "peope",
// "_type" : "_doc",
// "_id" : "xob-MYQB4x9Wk60fVF1_",
// "_score" : 0.2876821,
// "_source" : {
// "first_name" : null,
// "last_name" : "johnny is good name",
// "full_name" : "johnny is good name"
// }
// }10. mapping 设置 dynamic
dynamic 是否允许动态新增字段
[*]true : 允许动态新增字段 同时mapping 被更新 文档可被索引
[*]false: 不允许动态新增字段 , mapping 不会被更新, 字段不能被索引, 但是数据可以入库并且信息会出现在 _source 中
[*]strict : 不允许写入, 直接报错
对于已经存在的字段 一旦又数据写入,就不能进行修改字段定义了,因为 底层Lucene不允许修改, 如果希望修改字段类型,必须 reindex 重建索引
10.1 dynamic false
PUT peope
{
"mappings": {
"dynamic": false, // 设置在索引上的 而不是对应的字段上的
"properties": {
"first_name": {
"type": "text"
},
"last_name":{
"type": "text"
}
}
}
}
POST peope/_doc //dynamic false 可以入库文档数据
{
"first_name": "johnny is good name",
"last_name": "johnny is good name",
"full_name": "johnny is good name"
}
GET peope/_search?q=full_name:johnny //尝试通过 新增的字段去搜索
// "hits" : [ ]
GET peope/_search?q=first_name:johnny // 可以搜到数据, 并且_source 中可以看到新增的字段
//
// "hits" : [
// {
// "_index" : "peope",
// "_type" : "_doc",
// "_id" : "vobiMYQB4x9Wk60f2F21",
// "_score" : 0.2876821,
// "_source" : {
// "first_name" : "johnny is good name",
// "last_name" : "johnny is good name",
// "full_name" : "johnny is good name"
// }
// }
// ]
10.2 dynamic strict
strict : 严格模式 , 不允许 动态新增字段的
PUT peope
{
"mappings": {
"dynamic": "strict",
"properties": {
"first_name": {
"type": "text"
},
"last_name":{
"type": "text"
}
}
}
}
POST peope/_doc //直接抛错
{
"first_name": "johnny is good name",
"last_name": "johnny is good name",
"full_name": "johnny is good name"
}
// 400 mapping set to strict, dynamic introduction of within is not allowed总结
本篇非常详细介绍了 Elasticsearch中 mapping , 介绍了mapping它是什么, 自动创建mapping的机制 , 自定义mapping 中各种参数设置. 一起来学习巩固吧.
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