ElasticSearch之映射常用操作

发表于 4年以前 | 总阅读数：441 次

本文案例操作，建议先阅读我之前的文章《ElasticSearch之安装及基本操作API》

Mapping (映射)类似关系型数据库中的表的结构定义。我们将数据以 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，这时需要 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，常用的简单类型有：

JSON类型： 文本类型 ElasticSearch 类型： Text/Keyword

JSON类型： 整数类型 ElasticSearch 类型： long/integer

JSON类型： 浮点类型 ElasticSearch 类型： float/double

JSON类型： 时间类型 ElasticSearch 类型： date

JSON类型： 布尔值 ElasticSearch 类型： boolean

JSON类型： 数组 ElasticSearch 类型： Text/Keyword

上面要注意的是时间类型，JSON 中并没有时间类型，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，存储数据之前，我们会先创建表结构，给字段指定一个存在的类型。同样 ElasticSearch 在进行数据存储前，也可以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，如果是在 ElasticSearch7 之前，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，但是换算出来的类型并不一定是我们想要的字段类型，还是需要人为的干预进行修改成想要的 Mapping。

更新映射

使用 dynamic 控制映射是否可以被更新。

dynamic-true

设置 dynamic 为 true是默认 dynamic 的默认值，新增字段数据可以写入，同时也可以被索引，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，在添加过程中 Mapping 已自动添加字段。

dynamic-false

设置 dynamic 为 false时，新增字段数据可以写入，不可以被索引，Mapping 结构会被更新。同样先将 dynamic 设置为 false，然后向里面添加数据，其他步骤和上面 true 操作一样。定义 Mapping，添加数据。搜索 gender 字段：

此时新增字段数据无法被索引，但数据可以写入。

Mappnig 也不会添加新增的字段：

dynamic-strict

设置 dynamic 为 strict时，从字面上意思也可以看出，对于动态映射是较严格的，新增字段数据不可以写入，不可以被索引，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，就马上会抛出异常：

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，如果是日期类型的话，我们是可以指定识别的类型。指定 person 的 dynamicdateformats 格式：

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

这里是可以指定多个时间格式。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：

由于上面我们指定了时间格式为 yyyy/MM/dd 时是可以识别为时间格式，所以 today 字段的值为 yyyy-MM-dd 格式无法识别为时间类型，判为 text 类型。

多字段

Mapping 中可以定义 fields 多字段属性，以满足不同场景下的实现。比如 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同不同使用场景。

text 会建立分词倒排索引，用于全文检索。
keyword 不会建立分词倒排索引，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。

通过 keyword检索时，由于不会建立分词索引，并没有获取到数据。

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 为可以搜索到。先删除之前的 Mapping：

DELETE person

创建 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，由于没有被索引，所以搜索无法获取到索引。

空值处理

现在向 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，默认是不被允许搜索 NUll。这是需要在 Mapping 指定 null_value 属性，并且不能在 text类型中声明。

搜索 address.keyword 为空的数据：

设置 "null_value":"NULL" 后，空值可以处理搜索。

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。例如我们在多字段查询中，这是不需要对每个字段进行过滤筛选，只需对聚合字段即可。在使用 copy_to 时，是通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。