ElasticSearch（五）：Mapping和常见字段类型
ElasticSearch（五）：Mapping和常见字段类型
## 什么是Mapping
* Mapping类似数据库中的schema的定义，作用如下：
- 定义索引中的字段的名称；
- 定义字段的数据类型，例如字符串、数字、日期、布尔等；
- 对每个字段进行倒排索引的相关配置（Analyzed or Not Analyzed,Analyzer）；
* Mapping 会把JSON文旦映射成Lucene所需要的扁平格式。
* 一个Mapping属于一个索引的Type：
- 每个文档都属于一个Type；
- 一个Tpye有一个Mapping定义；
- 7.0开始，不需要再Mapping定义中指定type信息；
## 字段的数据类型
* 简单类型
- Text
- Date
- Integer/Long/Floating
- Boolean
- IP4&IP6
- Keyword
* 复杂类型
- 对象类型
- 嵌套类型
* 特殊类型（地理信息）
- geo_point&geo_shape、percolator
## 什么是Dynamic Mapping
* 在写入文档的时候，如果索引不存在，则会自动创建索引；
* Dynamic Mapping机制，可以无需手动定义Mapping，ElasticSearch会自动根据文档信息，推算出字段的类型；
* 但是有时候推算的可能不对，例如地理位置信息；
* 当类型设置的不对时，会导致一些功能无法正常运行，比如范围内的Range查询；
## 类型的自动识别
JSON类型|Elasticsearch类型
---|---
字符串|匹配日期格式，设置成Date；匹配数字设置成Float或者Long，该选项默认关闭；设置为Text，并且增加keyword子字段
布尔值|Boolean
浮点数|Float
整数|Long
对象|Object
数组|由第一个非空数的类型所决定
空值|忽略
```
#写入文档，查看 Mapping
PUT mapping_test/_doc/1
{
"firstName":"Chan",
"loginDate":"2018-07-24T10:29:48.103Z",
"uid" : "123",
"isVip" : false,
"isAdmin": "true",
"age":19,
"heigh":180
}
Delete index
DELETE mapping_test
查看 Dynamic Mapping文件
GET mapping_test/_mapping
查看 Dynamic Mapping返回结果
{
"mapping_test" : {
"mappings" : {
"properties" : {
"age" : {
"type" : "long" # "age":19,设置为long
},
"firstName" : {
"type" : "text", # "firstName":"Chan",设置为Text，并且增加keyword子字段
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"heigh" : {
"type" : "long" #"heigh":180设置为long
},
"isAdmin" : {
"type" : "text", #"isAdmin": "true",设置为Text，并且增加keyword子字段
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"isVip" : {
"type" : "boolean" #"isVip" : false,设置为boolean
},
"loginDate" : {
"type" : "date" #"loginDate":"2018-07-24T10:29:48.103Z",设置为Date
},
"uid" : {
"type" : "text", # "uid" : "123",设置为Text，并且增加keyword子字段，匹配数字设置成Float或者Long，该选项默认关闭；
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
}
}
}
}
}
<br/>
## 能否更改 Mapping 的字段类型
分两种情况：
* 新增加字段
- Dynamic设置为true时，一旦有新增字段的文档写入，Mapping也同时被更新；
- Dynamic设置为false时，Mapping不会被更新，新增字段的数据无法被索引，但是信息会出现在_source中；
- Dynamic设置为strict时,文档写入失败；
* 对已有字段，一旦已有数据写入，就不在支持修改字段定义
- Lucene实现的倒排索引，一旦生成后，就不允许修改
- 如果希望修改字段类型，必须Reindex API，重建索引
- 如果修改了字段的数据类型，会导致已被索引的数据无法被搜索
<br/>
## 控制Dynamic Mappings
dynamic|true|false|strict
---|---|---|---
文档可索引|YES|YES|NO
字段可索引|YES|NO|NO
Mapping被更新|YES|NO|NO
<br/>
* 当dynamic被设置成false时，存在新增字段数据写入，该数据可以被索引，但新增字段被丢弃
* 当dynamic被设置成strict时，数据写入直接出错
1.默认Mapping支持dynamic，写入的文档中加入新的字段
PUT dynamic_mapping_test/_doc/1
{
"newField":"someValue"
}
2.该字段可以被搜索，数据也在_source中出现
POST dynamic_mapping_test/_search
{
"query":{
"match":{
"newField":"someValue"
}
}
}
返回结果：
{
"took" : 5,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 1,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 0.2876821,
"hits" : [
{
"_index" : "dynamic_mapping_test",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_score" : 0.2876821,
"_source" : {
"newField" : "someValue"
}
}
]
}
}
3.修改为dynamic false
PUT dynamic_mapping_test/_mapping
{
"dynamic": false
}
4.新增 anotherField
PUT dynamic_mapping_test/_doc/10
{
"anotherField":"someValue"
}
5.该字段不可以被搜索，因为dynamic已经被设置为false
POST dynamic_mapping_test/_search
{
"query":{
"match":{
"anotherField":"someValue"
}
}
}
返回结果：
{
"took" : 657,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 0,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
}
}
6.修改为strict
PUT dynamic_mapping_test/_mapping
{
"dynamic": "strict"
}
7.写入数据出错，HTTP Code 400
PUT dynamic_mapping_test/_doc/12
{
"lastField":"value"
}
返回结果：
{
"error": {
"root_cause": [
{
"type": "strict_dynamic_mapping_exception",
"reason": "mapping set to strict, dynamic introduction of [lastField] within [_doc] is not allowed"
}
],
"type": "strict_dynamic_mapping_exception",
"reason": "mapping set to strict, dynamic introduction of [lastField] within [_doc] is not allowed"
},
"status": 400
}
<br/>
## 如何定义一个 Mapping
PUT index_name
{
"mappings":{
"properties":{
//define your mappings here
}
}
}
* 可以参考API手册，纯手写；
* 为了减少输入的工作量，减少出错概率，可以依照以下步骤：
- 创建一个临时的index，写入一些样本数据；
- 通过访问Mapping API获取该临时文件的动态Mapping定义；
- 修改后，使用该配置创建你的索引
- 删除临时索引
<br/>
## Mapping的一些配置
* ` index`控制当前字段是否被索引，默认为`true`。如果设置成`false`，该字段不可被搜索。
* `index_options`可以控制倒排索引记录的内容，有四种不同级别的配置：
- `docs`记录 doc id
- `freqs`记录 doc id / term frequencies
- `positions`记录 doc id / term frequencies / term position
- `offects`记录 doc id / term frequencies / term position / character offects
* Text类型默认记录`positions`，其他默认为 `docs`。记录的类容越多，占用存储空间越大。
* ` null_value`控制需要对Null值实现搜索；只有Keyword类型支持设定null_value。
* ` copy_to`满足一些特定的搜索需求，` copy_to`将字段的数值拷贝到目标字段，实现类似`_all`的作用，`_all`在ES7中被` copy_to`所替代，` copy_to`的目标字段不出现在_source中。
* Elasticsearch中不提供专门的数组类型。但是任何字段，都可以包含多个相同类类型的数值。
1.设置 index 为 false
DELETE users
PUT users
{
"mappings" : {
"properties" : {
"firstName" : {
"type" : "text"
},
"lastName" : {
"type" : "text"
},
"mobile" : {
"type" : "text",
"index": false
}
}
}
}
插入数据
PUT users/_doc/1
{
"firstName":"Ruan",
"lastName": "Yiming",
"mobile": "12345678"
}
查询
POST /users/_search
{
"query": {
"match": {
"mobile":"12345678" #该字段不可被搜索
}
}
}
查询返回结果：
{
"error": {
"root_cause": [
{
"type": "query_shard_exception",
"reason": "failed to create query: {\n "match" : {\n "mobile" : {\n "query" : "12345678",\n "operator" : "OR",\n "prefix_length" : 0,\n "max_expansions" : 50,\n "fuzzy_transpositions" : true,\n "lenient" : false,\n "zero_terms_query" : "NONE",\n "auto_generate_synonyms_phrase_query" : true,\n "boost" : 1.0\n }\n }\n}",
"index_uuid": "1oB9dwY2TPq-9QjiaMaU7g",
"index": "users"
}
],
"type": "search_phase_execution_exception",
"reason": "all shards failed",
"phase": "query",
"grouped": true,
"failed_shards": [
{
"shard": 0,
"index": "users",
"node": "u-4S1mfbQiuA1Bqe-wfPJQ",
"reason": {
"type": "query_shard_exception",
"reason": "failed to create query: {\n "match" : {\n "mobile" : {\n "query" : "12345678",\n "operator" : "OR",\n "prefix_length" : 0,\n "max_expansions" : 50,\n "fuzzy_transpositions" : true,\n "lenient" : false,\n "zero_terms_query" : "NONE",\n "auto_generate_synonyms_phrase_query" : true,\n "boost" : 1.0\n }\n }\n}",
"index_uuid": "1oB9dwY2TPq-9QjiaMaU7g",
"index": "users",
"caused_by": {
"type": "illegal_argument_exception",
"reason": "Cannot search on field [mobile] since it is not indexed." #错误原因
}
}
}
]
},
"status": 400
}
设定Null_value
DELETE users
PUT users
{
"mappings" : {
"properties" : {
"firstName" : {
"type" : "text"
},
"lastName" : {
"type" : "text"
},
"mobile" : {
"type" : "keyword",
"null_value": "NULL"
}
}
}
}
插入数据
PUT users/_doc/1
{
"firstName":"Ruan",
"lastName": "Yiming",
"mobile": null
}
插入数据
PUT users/_doc/2
{
"firstName":"Ruan2",
"lastName": "Yiming2"
}
查询
GET users/_search
{
"query": {
"match": {
"mobile":"NULL"
}
}
}
查询返回结果：
{
"took" : 1,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 1,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 0.2876821,
"hits" : [
{
"_index" : "users",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_score" : 0.2876821,
"_source" : {
"firstName" : "Ruan",
"lastName" : "Yiming",
"mobile" : null
}
}
]
}
}
设置 Copy to
DELETE users
PUT users
{
"mappings": {
"properties": {
"firstName":{
"type": "text",
"copy_to": "fullName"
},
"lastName":{
"type": "text",
"copy_to": "fullName"
}
}
}
}
插入数据
PUT users/_doc/1
{
"firstName":"Ruan",
"lastName": "Yiming"
}
查询方法1
GET users/_search?q=fullName:(Ruan Yiming)
查询方法2
POST users/_search
{
"query": {
"match": {
"fullName":{
"query": "Ruan Yiming",
"operator": "and"
}
}
}
}
查询返回结果：
{
"took" : 1,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 1,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 0.5753642,
"hits" : [
{
"_index" : "users",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_score" : 0.5753642,
"_source" : {
"firstName" : "Ruan",
"lastName" : "Yiming"
}
}
]
}
}
数组类型
PUT users/_doc/1
{
"name":"twobirds",
"interests":["reading","music"]
}
GET users/_mapping
返回Mapping结果：
{
"users" : {
"mappings" : {
"properties" : {
"firstName" : {
"type" : "text",
"copy_to" : [
"fullName"
]
},
"fullName" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"interests" : {
"type" : "text", #数组类型，根据数组里数据类型配置
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"lastName" : {
"type" : "text",
"copy_to" : [
"fullName"
]
},
"name" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
}
}
}
}
}
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