正文
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
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_doc Type
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 mapping
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 [first_name] 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 [full_name] within [_doc] 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.
以上就是Elasticsearch mapping 概念及自动创建示例的详细内容,更多关于Elasticsearch mapping自动创建的资料请关注IT俱乐部其它相关文章!