1、Index Template与Dynamic Template的概念数组
一、Index Template:它是用来根据提早设定的Mappings和Settings,并按照必定的规则,自动匹配到新建立的索引上。app
1)模板仅是一个索引被建立时才会起做用,修改模板并不会影响已建立的索引;函数
2)能够设定多个索引模板,这些设置会被merge在一块儿;oop
3)经过指定order的数值,控制merge的过程;学习
二、Index Template的工做方式以下:spa
当一个索引被建立时,会执行以下操做:blog
1)应用ElasticSearch默认的Mappings和Settings;索引
2)应用order数值低的Index Template中的设定;ip
3)应用order数值高的Index Template中的设定,以前的设定会被覆盖;文档
4)建立索引时,用户此时进一步指定了索引的Mappings和Settings,那么覆盖以前模板中的设定;
三、Dynamic Template:根据ElasticSearch识别的数据类型,结合字段名称,动态设定字段类型。
1)例如:全部的字符串类型能够设定成keyword,或者关闭keyword字段;
2)例如:凡是Is开头的字段都设置成Boolean;
3)例如:凡是Long开头的都设置成Long;
以下图所示:
Dynamic Template是定义在索引的Mappings中的,有一个模板名称,匹配规则是一个数组,同时能够将符合规则的字段进行Mapping。
2、Index Template与Dynamic Template使用
一、Index Template
1)经过建立一个dynamic mapping的索引,会发现日期类型推断成功,而数值类型被推断成text类型。
2)建立一个能够识别以test字符开头的索引模板,同时将日期识别设置为false,将数值识别设置为true。会发现日期会推断为text类型,数值类型推断正常。
3)在建立索引时,设置settings的值,会覆盖模板设置信息。
二、Dynamic Template
建立的索引进行mappings设置
经过对mapping信息的读取能够发现,is开头的字段是boolean类型,duty字段是keyword类型,匹配name开头的字段,将信息能够copy_to到fullname字段中,不匹配middle后缀的字段信息。
当对fullname字段搜索关于middle字段的信息时,搜索不到结果,当搜索first或者lastname时,能够搜索到结果。
3、聚合的说明(Aggregation)
一、ElasticSearch聚合的优点
1)ElasticSearch除了搜索外,还提供了针对ElasticSearch数据进行统计分析的功能;
相对于Hadoop而言,ElasticSearch在这方面实时性高,比Hadoop的T+1更及时。
2)经过聚合,会获得一个数据的概览,这样就能够分析和总结全套的数据,而不是仅仅能寻找单个文档;
3)易用性,只须要一条语句,就能够从ElasticSearch中获得分析结果,从而避免在客户端实现分析逻辑;
二、聚合的分类
1)Bucket Aggregation:一些列知足特定条件的文档集合,其至关于SQL中的Group By;
2)Metric Aggregation:一些数学运算,能够对文档字段进行统计分析;
其至关于SQL中对于字段进行运算的函数,如Sum、Count等。它除了能够在字段上进行计算,还能够在脚本产生的结果上进行计算。
大多数Metric是数学计算,输出一个值,如:min/max/sum/avg/cardinality。
部分支持输出多个值,如:stats/percentiles/percentile_ranks。
3)Pipeline Aggregation:对其余的聚合结果进行二次聚合;
4)Matrix Aggregation:支持对多个字段的操做并提供一个结果矩阵;
三、聚合的使用
1)Bucket Aggregation
2)Metric Aggregation
注意:在作聚合分析时,应将aggs前面的size设置为0,不然会返回查询结果,而不是聚合结果。若是写成20,聚合结果也能统计出来,只是在查询结果的后面。
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知识学习来源:阮一鸣:《Elasticsearch核心技术与实战》