ElasticSearch之映射经常使用操做

本文案例操做，建议先阅读我以前的文章《ElasticSearch之安装及基本操做API》

Mapping (映射)相似关系型数据库中的表的结构定义。咱们将数据以 JSON 格式存入到 ElasticSearch 中后，在搜索引擎中 JSON 字段映射对应的类型，这时须要 mapping 来定义内容的类型。

字段类型

JSON 数据类型映射到 ElasticSearch 定义的类型，经常使用的简单类型有：

JSON类型	ElasticSearch 类型
文本类型	Text/Keyword
整数类型	long/integer
浮点类型	float/double
时间类型	date
布尔值	boolean
数组	Text/Keyword

上面要注意的是时间类型，JSON 中并无时间类型，这里主要指时间格式数据的类型。

定义映射

在关系型数据库中，存储数据以前，咱们会先建立表结构，给字段指定一个存在的类型。一样 ElasticSearch 在进行数据存储前，也能够先定义好存储数据的 Mapping 结构。 先定义一个简单的 person Mapping：

上图中就是一个 Mapping 的定义，若是是在 ElasticSearch7 以前，mappings 里还有 _type 属性。

动态映射

当没有事先定义好 Mapping，添加数据时，ElasticSearch 会自动根据字段进行换算出对应的类型，可是换算出来的类型并不必定是咱们想要的字段类型，仍是须要人为的干预进行修改为想要的 Mapping。

更新映射

使用 dynamic 控制映射是否能够被更新。

dynamic-true

设置 dynamic 为true是默认 dynamic 的默认值，新增字段数据能够写入，同时也能够被索引，Mapping 结构也会被更新。

添加数据，同时多添加一个没被定义的 gender 字段。

# 向 person 中添加数据
PUT person/_doc/1
{
  "uId": 1,
  "name": "ytao",
  "age": 18,
  "address": "广东省珠海市",
  "birthday": "2020-01-15T12:00:00Z",
  "money": 108.2,
  "isStrong": true,
  "gender": "男"    # Mapping 中未定义的字段
}

添加成功，搜索 gender 字段：

查看 Mapping 结构：

新添加的字段值，在添加过程当中 Mapping 已自动添加字段。

dynamic-false

设置 dynamic 为false时，新增字段数据能够写入，不能够被索引，Mapping 结构会被更新。 一样先将 dynamic 设置为 false，而后向里面添加数据，其余步骤和上面 true 操做同样。定义 Mapping，添加数据。 搜索 gender 字段：

此时新增字段数据没法被索引，但数据能够写入。

Mappnig 也不会添加新增的字段：

dynamic-strict

设置 dynamic 为strict时，从字面上意思也能够看出，对于动态映射是较严格的，新增字段数据不能够写入，不能够被索引，Mapping 结构不会被更新。只能按照定义好的 Mapping 结构添加数据。 在添加新字段数据时，就立刻会抛出异常：

自动识别日期类型

上文中，当 dynamic 设置为 true 时，添加新字段数据自动识别类型更新 Mapping，若是是日期类型的话，咱们是能够指定识别的类型。 指定 person 的 dynamic_date_formats 格式：

PUT person/_mapping
{
  "dynamic_date_formats": ["yyyy/MM/dd"]
}

这里是能够指定多个时间格式。 向 person 添加新数据，分别是 today 和 firstDate：

PUT person/_doc/2
{
  "today": "2020-01-15",
  "firstDate": "2020/01/15"
}

添加新字段数据后的 Mapping：

因为上面咱们指定了时间格式为 yyyy/MM/dd 时是能够识别为时间格式，因此 today 字段的值为 yyyy-MM-dd 格式没法识别为时间类型，判为 text 类型。

多字段

Mapping 中能够定义 fields 多字段属性，以知足不一样场景下的实现。好比 address 定义为 text 类型，fields 里面又有定义 keyword 类型，这里主要是区分两个不一样不一样使用场景。

• text 会创建分词倒排索引，用于全文检索。
• keyword 不会创建分词倒排索引，用于排序和聚合。

添加数据：

# 向 person 中添加数据
PUT person/_doc/1
{
  "uId": 1,
  "name": "ytao",
  "age": 18,
  "address": "广东省珠海市",
  "birthday": "2020-01-15T12:00:00Z",
  "money": 108.2,
  "isStrong": true
}

查询address数据。

查询address.keyword数据。

经过keyword检索时，因为不会创建分词索引，并无获取到数据。

控制索引

在字段中使用 index 指定当前字段索引是否能被搜索到。指定类型为 boolean 类型，false 为不可搜索到，true 为能够搜索到。 先删除以前的 Mapping：

DELETE person

建立 Mapping，设置name属性的 index 为 false。

再次添加上面的数据后搜索name字段：

字段 index 设置 false 后，因为没有被索引，因此搜索没法获取到索引。

空值处理

如今向 ElasticSearch 中添加一条 address 为空的数据：

PUT person/_doc/2
{
  "uId": 2,
  "name": "Jack",
  "age": 22,
  "address": null,
  "birthday": "2020-01-15T12:00:00Z",
  "money": 68.7,
  "isStrong": true
}

搜索 address.keyword 为空的数据：

搜索返回异常，默认是不被容许搜索 NUll。 这是须要在 Mapping 指定 null_value 属性，而且不能在text类型中声明。

搜索 address.keyword 为空的数据：

设置 "null_value": "NULL" 后，空值能够处理搜索。

聚合多个字段

聚合多个字段放到一个索引中，使用 copy_to 进行聚合。例如咱们在多字段查询中，这是不须要对每一个字段进行过滤筛选，只需对聚合字段便可。 在使用 copy_to 时，是经过指定聚合的名称实现。

实际上，copy_to 不使用数组格式添加名称，也会自动转换成数据格式。

添加两条数据，待校验搜索：

# 向 person 中添加数据
PUT person/_doc/1
{
  "uId": 1,
  "name": "ytao",
  "age": 18,
  "address": "广东省珠海市",
  "birthday": "2020-01-15T12:00:00Z",
  "money": 108.2,
  "isStrong": true
}

PUT person/_doc/2
{
  "uId": 2,
  "name": "杨广东",
  "age": 22,
  "address": null,
  "birthday": "2020-01-15T12:00:00Z",
  "money": 68.7,
  "isStrong": true
}

查询 full_name 的值，会返回 name 和 address 相关的值的对象。

从上面返回结果看到，_source 中的字段没有增长相应的 copy_to 字段名，因此 copy_to 只会拷贝字段内容至索引，并不会改变包含的字段。

总结

经过本文对建立 Mapping 文件的经常使用而且实用的操做介绍，也基本能掌握这些平常的使用。了解 Mapping 的功能操做，相信对存储时的设计也有必定帮助。

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