ES-映射和分析

参考：

https://es.xiaoleilu.com/052_Mapping_Analysis/00_Intro.html

1. 概念

映射(mapping)机制用于进行字段类型确认，将每个字段匹配为一种确定的数据类型(string, number, booleans, date等)。

分析(analysis)机制用于进行全文文本(Full Text)的分词，以建立供搜索用的反向索引。

2. 数据类型差异

GET /gb/_mapping

返回：

{
  "gb" : {
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "date" : {
          "type" : "date"
        },
        "email" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "name" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "tweet" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "user_id" : {
          "type" : "long"
        },
        "username" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

查询：

GET /gb/_search?q=2019            # 返回空
GET /gb/_search?q=2019-12-12      # 返回3个结果
GET /gb/_search?q=date:2019-12-12 # 返回3个结果
GET /gb/_search?q=date:2019       # 返回空

可以，是因为date被es推测为date类型，而_all里是string类型，只会完整匹配2019-12-12。

3. 确切值VS全文索引

确切值 及 全文文本：

确切值是确定的，正如它的名字一样。比如一个date或用户ID，也可以包含更多的字符串比如username或email地址。

确切值"Foo"和"foo"就并不相同。确切值2014和2014-09-15也不相同。

全文文本，从另一个角度来说是文本化的数据(常常以人类的语言书写)，比如一篇推文(Twitter的文章)或邮件正文。

全文文本常常被称为非结构化数据，其实是一种用词不当的称谓，实际上自然语言是高度结构化的。

问题是自然语言的语法规则是如此的复杂，计算机难以正确解析。例如这个句子：

May is fun but June bores me.

到底是说的月份还是人呢？

确切值是很容易查询的，因为结果是二进制的 -- 要么匹配，要么不匹配。下面的查询很容易以SQL表达：

WHERE name    = "John Smith"
  AND user_id = 2
  AND date    > "2014-09-15"

4. 倒排索引

单词 -》 文档Id

5. 分析

• 当你查询全文(full text)字段，查询将使用相同的分析器来分析查询字符串，以产生正确的词列表。
• 当你查询一个确切值(exact value)字段，查询将不分析查询字符串，但是你可以自己指定。

5.1 测试分析器

尤其当你是Elasticsearch新手时，对于如何分词以及存储到索引中理解起来比较困难。为了更好的理解如何进行，你可以使用analyze API来查看文本是如何被分析的。在查询字符串参数中指定要使用的分析器，被分析的文本做为请求体：

GET /_analyze?analyzer=standard&text=Text to analyze

结果中每个节点在代表一个词：

{
   "tokens": [
      {
         "token":        "text",
         "start_offset": 0,
         "end_offset":   4,
         "type":         "<ALPHANUM>",
         "position":     1
      },
      {
         "token":        "to",
         "start_offset": 5,
         "end_offset":   7,
         "type":         "<ALPHANUM>",
         "position":     2
      },
      {
         "token":        "analyze",
         "start_offset": 8,
         "end_offset":   15,
         "type":         "<ALPHANUM>",
         "position":     3
      }
   ]
}

这个例子在es7.5版本报错。

为了手动指定特定字段的分析器，我们必须通过映射(mapping)人工设置这些字段。

6. 映射

在上面查询映射中，GET /gb/_mapping返回字段的映射关系。

index参数控制字符串以何种方式被索引。它包含以下三个值当中的一个：

• analyzed 首先分析这个字符串，然后索引。换言之，以全文形式索引此字段。
• not_analyzed 索引这个字段，使之可以被搜索，但是索引内容和指定值一样。不分析此字段。
• no 不索引这个字段。这个字段不能为搜索到。

对于analyzed类型的字符串字段，使用analyzer参数来指定哪一种分析器将在搜索和索引的时候使用。默认的，Elasticsearch使用standard分析器，但是你可以通过指定一个内建的分析器来更改它，例如whitespace、simple或english。

{
    "tweet": {
        "type":     "string",
        "analyzer": "english"
    }
}

6.1 更新映射

你可以在第一次创建索引的时候指定映射的类型。此外，你也可以晚些时候为新类型添加映射（或者为已有的类型更新映射）。

重要:

你可以向已有映射中增加字段，但你不能修改它。如果一个字段在映射中已经存在，这可能意味着那个字段的数据已经被索引。如果你改变了字段映射，那已经被索引的数据将错误并且不能被正确的搜索到。

7. 复合类型

7.1 多值字段

我们想让tag字段包含多个字段，这非常有可能发生。我们可以索引一个标签数组来代替单一字符串：

{ "tag": [ "search", "nosql" ]}

对于数组不需要特殊的映射。任何一个字段可以包含零个、一个或多个值，同样对于全文字段将被分析并产生多个词。

言外之意，这意味着数组中所有值必须为同一类型。你不能把日期和字符窜混合。如果你创建一个新字段，这个字段索引了一个数组，Elasticsearch将使用第一个值的类型来确定这个新字段的类型。

当你从Elasticsearch中取回一个文档，任何一个数组的顺序和你索引它们的顺序一致。你取回的_source字段的顺序同样与索引它们的顺序相同。

然而，数组是做为多值字段被索引的，它们没有顺序。在搜索阶段你不能指定“第一个值”或者“最后一个值”。倒不如把数组当作一个值集合(bag of values)

7.2 空字段

当然数组可以是空的。这等价于有零个值。事实上，Lucene没法存放null值，所以一个null值的字段被认为是空字段。

这四个字段将被识别为空字段而不被索引：

"empty_string": "",

"null_value": null,

"empty_array": [],

"array_with_null_value": [ null ]

7.3 多层对象

我们需要讨论的最后一个自然JSON数据类型是对象(object)——在其它语言中叫做hash、hashmap、dictionary 或者 associative array.

内部对象(inner objects)经常用于在另一个对象中嵌入一个实体或对象。例如，做为在tweet文档中user_name和user_id的替代，我们可以这样写：

{
    "tweet":            "Elasticsearch is very flexible",
    "user": {
        "id":           "@johnsmith",
        "gender":       "male",
        "age":          26,
        "name": {
            "full":     "John Smith",
            "first":    "John",
            "last":     "Smith"
        }
    }
}

7.4 内部对象的映射

Elasticsearch 会动态的检测新对象的字段，并且映射它们为 object 类型，将每个字段加到 properties 字段下

{
  "gb": {
    "tweet": { <1>
      "properties": {
        "tweet":            { "type": "string" },
        "user": { <2>
          "type":             "object",
          "properties": {
            "id":           { "type": "string" },
            "gender":       { "type": "string" },
            "age":          { "type": "long"   },
            "name":   { <3>
              "type":         "object",
              "properties": {
                "full":     { "type": "string" },
                "first":    { "type": "string" },
                "last":     { "type": "string" }
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

<1> 根对象.

<2><3> 内部对象.

对user和name字段的映射与tweet类型自己很相似。事实上，type映射只是object映射的一种特殊类型，我们将 object 称为根对象。它与其他对象一模一样，除非它有一些特殊的顶层字段，比如 _source, _all 等等。

7.5 内部对象是怎样被索引的

Lucene 并不了解内部对象。 一个 Lucene 文件包含一个键-值对应的扁平表单。 为了让 Elasticsearch 可以有效的索引内部对象，将文件转换为以下格式：

{
    "tweet":            [elasticsearch, flexible, very],
    "user.id":          [@johnsmith],
    "user.gender":      [male],
    "user.age":         [26],
    "user.name.full":   [john, smith],
    "user.name.first":  [john],
    "user.name.last":   [smith]
}

7.6 内部对象数组

最后，一个包含内部对象的数组如何索引。 我们有个数组如下所示：

{
    "followers": [
        { "age": 35, "name": "Mary White"},
        { "age": 26, "name": "Alex Jones"},
        { "age": 19, "name": "Lisa Smith"}
    ]
}

此文件会如我们以上所说的被扁平化，但其结果会像如此：

{
    "followers.age":    [19, 26, 35],
    "followers.name":   [alex, jones, lisa, smith, mary, white]
}

{age: 35}与{name: Mary White}之间的关联会消失，因每个多值的栏位会变成一个值集合，而非有序的阵列。 这让我们可以知道：

• 是否有26岁的追随者？

但我们无法取得准确的资料如：

• 是否有26岁的追随者且名字叫Alex Jones？

关联内部对象可解决此类问题。