Elasticsearch 技术分析（二）：索引映射Mapping问题

时间 2019-11-18

标签 elasticsearch 技术分析索引映射 mapping 问题栏目日志分析繁體版

原文原文链接

数据库建表的时候，咱们的DDL语句通常都会指定每一个字段的存储类型，例如：varchar，int，datetime等等，目的很明确，就是更精确的存储数据，防止数据类型格式混乱。html

CREATE TABLE `shop_` (
  `id_` varchar(36) NOT NULL COMMENT 'id',
  `shop_name_` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '商品名称',
  `shop_integral_` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '兑换所需积分',
  `shop_money_` decimal(10,0) DEFAULT NULL COMMENT '劵面金额',
  `start_time_` datetime DEFAULT NULL COMMENT '有效开始时间',
  `end_time_` datetime DEFAULT NULL COMMENT '有效结束时间',
  `is_delete_` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '是否删除-1：有效，0：删除',
  PRIMARY KEY (`id_`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC;

在 Elasticsearch中也是这样，建立索引的时候通常也须要指定索引的字段类型，这种方式成为映射(Mapping)。sql

字段类型

映射(Mapping)针对的是文档的字段，数据库中有varchar，int，datetime等数据类型，那么咱们ElasticSearch中又有哪些字段类型，每一个字段类型都表明什么意思呢？数据库

ElasticSearch更新频繁，如下内容是针对6.x版本的，对于5.x版本以及以前的版本可能有所不一样，将来7.x版本也许也会有所改变，本篇不能作到面面俱到，因此你们能够针对本身的版本查阅官方文档。json

Elasticsearch支持文档字段的多种不一样数据类型，根据官方文档的分类，能够划分为如下几个类别：
核心数据类型，复杂数据类型，Geo(地理)数据类型，专用数据类型和多字段。数组

核心数据类型

字符串类型
主要包括：text 和 keyword。
数字类型
主要包括：long, integer, short, byte, double, float, half_float, scaled_float
日期类型
布尔类型
二进制类型
范围数据类型
integer_range, float_range, long_range, double_range, date_range

这里咱们重点介绍下 text 和 keyword 的区别:app

text 用于索引全文值的字段，例如电子邮件正文或产品说明。这些字段是analyzed，它们经过分词器传递，以在被索引以前将字符串转换为单个术语的列表。分析过程容许Elasticsearch搜索单个单词中每一个完整的文本字段。文本字段不用于排序，不多用于聚合（尽管重要的文本聚合是一个值得注意的例外）。elasticsearch

keyword 用于索引结构化内容的字段，例如电子邮件地址，主机名，状态代码，邮政编码或标签。它们一般用于过滤，排序，和聚合。keyword字段只能按其确切值进行搜索。若是您须要索引电子邮件正文或产品说明等全文内容，则可能应该使用text字段。ide

有时候一个字段同时拥有全文类型（text）和关键字类型（keyword）是有用的：一个用于全文搜索，另外一个用于聚合和排序。这能够经过多字段类型来实现。ui

复杂数据类型

Geo数据类型

地理点数据类型
geo_point 对于纬度/经度点
Geo-Shape数据类型
geo_shape 对于像多边形这样的复杂形状

专用数据类型

多字段

有时候单纯的一个字段类型知足不了咱们复杂的需求，为了避免同的目的，以不一样的方式索引同一个字段一般颇有用。多字段也是ES的一种数据类型，只不过结合了更多的功能。编码

例如，对于字符串字段，咱们既能够将它映射为text类型用于全文搜索，亦能够将它映射为keyword类型用于排序或聚合，或者，还可使用标准分词器、英语分词器和其余语言分词器索引文本字段。

大多数数据类型都经过fields参数支持多字段。例如对于城市名称的多字段映射，能够这样写：

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "cityName": {
          "type": "text",
          "fields": {
            "raw": { 
              "type":  "keyword"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

Elasticsearch的字段类型讲解完了，咱们接下来正式介绍 ES的映射，ES是如何将索引文档和数据类型进行关联的，建立索引前是否必须制定索引文档的数据类型呢？

映射

映射是定义一个文档及其包含的字段如何存储和索引的过程。例如，使用映射来定义：

应将哪些字符串字段视为全文字段。
哪些字段包含数字，日期或地理位置。
是否应将文档中全部字段的值索引到catch-all _all字段中。
日期值的格式。
自定义规则以控制动态添加字段的映射。

其实在 ElasticSearch中能够不须要事先定义映射（Mapping），文档写入ElasticSearch时，会根据文档字段自动识别类型，可是经过这种自动识别的字段不是很精确，对于一些复杂的须要分词的就不适合了。

根据是否自动识别映射类型，咱们能够将映射分为动态映射和静态映射。

动态映射，即不事先指定映射类型(Mapping)，文档写入ElasticSearch时，ES会根据文档字段自动识别类型，这种机制称之为动态映射。

静态映射，即人为事先定义好映射，包含文档的各个字段及其类型等，这种方式称之为静态映射，亦可称为显式映射。

动态映射

Elasticsearch最重要的功能之一是它试图摆脱你的方式，让你尽快开始探索你的数据。Elasticsearch试图让你成功安装环境以后就能够直接使用。要索引文档，您没必要首先建立索引、定义映射类型和定义字段，其实您只需索引一个文档数据，而后索引、类型和字段将自动生效。

索引一个图书的文档：

PUT /library/book/1
{
  "bookId":1,
  "bookName":"Java核心技术 卷I",
  "publishDate":"2014-03-12"
}

返回结果以下，表示成功

{
  "_index": "library",
  "_type": "book",
  "_id": "1",
  "_version": 1,
  "result": "created",
  "_shards": {
    "total": 2,
    "successful": 1,
    "failed": 0
  },
  "_seq_no": 0,
  "_primary_term": 1
}

咱们看下mapping映射信息

GET library/_mapping

获得以下映射信息，重点关注mapping节点的内容

{
  "library": {
    "mappings": {
      "book": {
        "properties": {
          "bookId": {
            "type": "long"
          },
          "bookName": {
            "type": "text",
            "fields": {
              "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          },
          "publishDate": {
            "type": "date"
          }
        }
      }
    }
  }
}

能够看到，咱们并无建立索引映射，Elasticsearch自动根据文档数据为咱们映射了字段类型，bookId的映射类型为long，bookName的映射类型为多字段的即为text，同时也为keyword，publishDate的映射类型为date。能够看到ES的动态映射功能仍是蛮强大的。

默认状况下，当在文档中找到之前未见过的字段时，Elasticsearch会自动将这个新字段添加到类型映射中。咱们能够在文档和object级别禁用这项功能，具体操做方式就是经过将dynamic参数设置为false或strict，设为false是忽略新字段，而设为strict是若是遇到未知字段，就抛出异常。

假设启用了动态字段映射功能，则使用一些简单的规则来肯定字段应具备的数据类型：

JSON datatype	Elasticsearch datatype
null	没有字段添加
true or false	boolean
integer	long
object	object
array	依赖于数组中首个非空值
string	能够是日期字段、double或long字段，也能够是带有关键字子字段的文本字段。

上面这些是能够动态检测到的字段数据类型，而其余的之外的字段必需要显式映射数据类型了。

对于string字符串字段，动态映射的结果会有多种，可能映射为日期类型，也可能映射为double或long类型，也可能映射为带有关键字的text类型，具体结果要看配置的检测类型，是日期检测仍是数字检测。

日期检测
若是date_detection启用（默认），则检查新字符串字段以查看其内容是否与dynamic_date_formats指定的任何日期模式匹配。若是找到匹配项，那么则添加为具备对应格式的date新字段。

默认值为

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

例如：

PUT my_index/_doc/1
{
  "create_date": "2015/09/02"
}

经过GET my_index/_mapping获得的结果为：

{
  "my_index": {
    "mappings": {
      "_doc": {
        "properties": {
          "city": {
            "type": "text",
            "fields": {
              "raw": {
                "type": "keyword"
              }
            }
          },
          "create_date": {
            "type": "date",
            "format": "yyyy/MM/dd HH:mm:ss||yyyy/MM/dd||epoch_millis"
          }
        }
      }
    }
  }
}

动态日期检测能够经过设置date_detection为false来禁用:

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "date_detection": false
    }
  }
}

PUT my_index/_doc/1 
{
  "create": "2015/09/02"
}

禁用以后，从新获取映射类型，获得以下结果：

{
  "my_index": {
    "mappings": {
      "_doc": {
        "date_detection": false,
        "properties": {
          "create": {
            "type": "text",
            "fields": {
              "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

这时，create_date字段已被添加为文本字段。咱们也能够自定义检测到的日期格式，经过dynamic_date_formats能够自定义以支持您本身的日期格式:

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

数字检测
虽然JSON支持本机浮点和整数数据类型，但某些应用程序或语言有时可能将数字呈现为字符串。一般，正确的解决方案是显式映射这些字段，但能够启用数字检测（默认状况下禁用）以自动执行此操做：

PUT my_index 
{ 
  "mappings"：{ 
    "_ doc"：{ 
      "numeric_detection"：true 
    } 
  } 
} 

PUT my_index / _doc / 1 
{ 
  "my_float"："1.0"，
  "my_integer"："1" 
}

其中my_float字段将添加为float字段，my_integer字段将添加为long字段。

除了上面列出的选项外，还能够进一步自定义动态字段映射规则dynamic_templates，动态模板容许您定义可应用于动态添加字段的自定义映射，具体取决于：

Elasticsearch检测到的数据类型match_mapping_type。
字段的名称，带match和unmatch或match_pattern。
字段的完整虚线路径，带path_match和path_unmatch。

更多具体内容可参考官方文档，Dynamic templates一章这里就很少叙述了。

静态映射(显式映射)

动态映射的自动类型推测功能并非100%正确的，这就须要静态映射机制。静态映射与关系数据库中建立表语句类型，须要事先指定字段类型。相对于动态映射，静态映射能够添加更加详细字段类型、更精准的配置信息等。

既然能够自定义映射字段类型，那么那些复杂的字段类型和分词器咱们均可以根据本身需求添加了，以提供了字段映射使用的各类映射参数的详细说明，这些映射参数对于某些或全部字段数据类型是通用的，内容太多，这里感兴趣的读者能够点击具体连接阅读。

映射参数	说明
analyzer	分析器
normalizer	在 Elasticsearch 中处理字符串类型的数据时，若是咱们想把整个字符串做为一个完整的 term 存储，咱们一般会将其类型 type 设定为 keyword。但有时这种设定又会给咱们带来麻烦，好比同一个数据再写入时因为没有作好清洗，致使大小写不一致，好比 apple、Apple两个实际都是 apple，但当咱们去搜索 apple时却没法返回 Apple的文档。要解决这个问题，就须要 Normalizer出场了。
boost	单个字段能够自动提高以计数更多的相关性得分
coerce	强制尝试清除脏值以适合字段的数据类型。数据并不老是干净的，根据它的生成方式，数字可能会在JSON正文中呈现为真正的JSON数字，例如5，但它也可能呈现为字符串，例如"5"。或者，应该是整数的数字能够替代地呈现为浮点，例如5.0，或甚至 "5.0"。
copy_to	copy_to参数容许您建立自定义 _all字段，能够将多个字段的值复制到组字段中，而后能够将其做为单个字段进行查询。
doc_values
dynamic	设置动态映射
enabled	enabled设置只能应用于映射类型和 object字段，致使Elasticsearch彻底跳过对字段内容的解析
fielddata
eager_global_ordinals
format	格式化日期
ignore_above
ignore_malformed
index_options
index
fields
norms
null_value	当字段设置为null，（或空数组或null值数组）时，它被视为该字段没有值。不能被索引或搜索
position_increment_gap
properties
search_analyzer
similarity
store
term_vector

Elasticsearch 技术分析（二）： 索引映射Mapping问题