关于后端:Elasticsearch-字段别名-fieldalias

环境

• Elasticsearch 8.1
• Kibana 8.1
• MacOS 10.14.6

简介

首先咱们还是先理解一下，什么是字段别名？大家可能据说过索引别名，通过索引的别名能够轻松的切换所需的数据起源与哪一个索引，那么什么是字段别名呢？所谓字段别名，就是索引mapping定义时的备用字段，通过字段别名能够替换搜寻申请中的指标字段，字段别名能够用于搜寻，排序，聚合，高亮，docvalue_fields，stored_fields，suggestions，上面咱们一起来看一下字段别名的具体应用过程

应用

定义字段别名标准

• 必须是一个明确的字段，不能是一个对象或者指向另一个字段别名
• 在创立字段别名时，字段别名指向的指标字段必须曾经存在
• 如果定义了嵌套的对象，则字段别名必须具备同样的嵌套范畴

字段别名只能指向一个字段，不能同时指向多个字段；

然而能够通过批改mapping中的字段别名设置指向另一个新字段

不反对应用字段别名的API

• 首先是不能在写入数据的时候应用字段别名，因为自身字段别名是虚构的，不存在的，所以不反对写入，同样也不能用于copy_to
• 因为字段的别名是不存在_source中的，所以搜寻申请时的过滤字段也是不会失效的

测试

• 创立索引，定义字段别名

  其中创立了索引blog1和blog2,各自定义了两个字段别名public_count和public_content,在blog1索引中，public_count指向doc.count,public_content指向doc.content;在blog2索引中，public_count指向doc_count,public_content指向doc_content;

  PUT blog1
  {
    "mappings": {
      "properties": {
        "doc": {
          "properties": {
            "count": {
              "type": "long"
            },
            "content": {
              "type": "text",
              "fields": {
                "keyword": {
                  "type": "keyword"
                }
              }
            }
          }
        },
        "creater": {
          "type": "keyword"
        },
        "public_count": {
          "type": "alias",
          "path": "doc.count"
        },
        "public_content": {
          "type": "alias",
          "path": "doc.content"
        }
      }
    }
  }
  
  
  PUT blog2
  {
    "mappings": {
      "properties": {
        "doc_count": {
          "type": "long"
        },
        "doc_content": {
          "type": "text",
          "fields": {
            "keyword": {
              "type": "keyword"
            }
          }
        },
        "creater": {
          "type": "keyword"
        },
        "public_count": {
          "type": "alias",
          "path": "doc_count"
        },
        "public_content": {
          "type": "alias",
          "path": "doc_content"
        }
      }
    }
  }

• 插入测试数据

  POST _bulk
  { "index":{"_index":"blog1","_id":"1"}}
  {"creater":"zuiyu1","doc.count":"100","doc.content":"zuiyu elasticsearch "}
  { "index":{"_index":"blog1","_id":"2"}}
  {"creater":"zuiyu2","doc.count":"200","doc.content":"zuiyu vue"}
  { "index":{"_index":"blog1","_id":"3"}}
  {"creater":"zuiyu3","doc.count":"300","doc.content":"java demo"}
  { "index":{"_index":"blog1","_id":"4"}}
  {"creater":"zuiyu4","doc.count":"300","doc.content":"java demo plus"}
  { "index":{"_index":"blog1","_id":"5"}}
  {"creater":"zuiyu5","doc.count":"300","doc.content":"java pro and elasticsearch"}
  { "index":{"_index":"blog2","_id":"1"}}
  {"creater":"zuiyu1","doc_count":"10","doc_content":"醉鱼ES小白入门课"}
  { "index":{"_index":"blog2","_id":"2"}}
  {"creater":"zuiyu2","doc_count":"550","doc_content":"醉鱼前端 vue 小白入门课"}
  { "index":{"_index":"blog2","_id":"3"}}
  {"creater":"zuiyu3","doc_count":"60","doc_content":"醉鱼java小白入门课"}
  { "index":{"_index":"blog2","_id":"4"}}
  {"creater":"zuiyu4","doc_count":"60","doc_content":"醉鱼MySQL8.0小白入门课"}
  { "index":{"_index":"blog2","_id":"5"}}
  {"creater":"zuiyu5","doc_count":"60","doc_content":"醉鱼Redis小白入门课"}
  

• 搜寻测试、聚合、排序、高亮、倡议

  指标是实现搜寻索引blog1和blog2中content内容中蕴含java的文档,因为两个索引的mapping构造齐全不一样，所以应用定义的雷同名称的public_count和public_content

  • 聚合

    应用public_count字段搜寻索引blog1和blog2中public_count 大于100的文档，对public_count进行聚合分桶

    GET blog*/_search?size=0
    {
      "query": {
        "range": {
          "public_count": {
            "gte": 100
            }
        }
      },
      "aggs": {
        "all_agg": {
          "terms": {
            "field": "public_count"
          }
        }
      }
    }

  • 排序

    应用public_count字段搜寻索引blog1和blog2中public_count后果大于100的文档,对public_count进行降序输入

    GET blog*/_search
    {
      "query": {
        "range": {
          "public_count": {
            "gte": 100
            }
        }
      },
      "sort": [
        {
          "public_count": {
            "order": "desc"
          }
        }
      ]
    }

  • 高亮

    应用public_content字段搜寻索引blog1和blog2中蕴含java的，高亮输入，后果前后加上em标签

    GET blog*/_search
    {
      "query": {
        "wildcard": {
          "public_content": {
            "value": "*java*"
          }
        }
      },
      "highlight": {
        "fields": {
          "public_content": {
            "pre_tags": [
              "<em>"
            ],
            "post_tags": [
              "</em>"
            ]
          }
        }
      }
    }

• 倡议

  应用public_count字段搜寻索引blog1和blog2中搜寻public_content中蕴含java的文档，输出一个谬误单词jave,倡议返回java

  GET blog*/_search
  {
    "query": {
      "wildcard": {
        "public_content": {
          "value": "*java*"
        }
      }
    },
    "suggest": {
      "YOUR_SUGGESTION": {
        "text": "jave",
        "term": {
          "field": "public_content"
        }
      }
    }
  }

• _source测试

  应用_source测试返回字段public_count，public_content，因为字段别名是虚构的，所以此时是没有返回后果的

  GET blog*/_search
  {
    "query": {
      "wildcard": {
        "public_content": {
          "value": "*java*"
        }
      }
    },
    "_source": [
      "public_count",
      "public_content"
    ]
  }

• 应用docvalue_fields申请字段获取

  GET blog*/_search
  {
    "query": {
      "wildcard": {
        "public_content": {
          "value": "*java*"
        }
      }
    },
     "docvalue_fields": [
      "public_count"
    ]
  }

应用场景

简略总结一下字段别名的应用场景：

• 文中的例子，能够对同一个人在不同博客网站上写的内容进行统计
• 获取采集的日志信息，不同的数据源，索引的日志mapping不一样，统计时就能够应用字段别名进行对立的统计

本文由mdnice多平台公布