关于elasticsearch:ElasticSearch-动态映射和静态映射以及四种字段类型

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ElasticSearch 系列教程咱们后面曾经连着发了三篇了，明天第四篇，咱们来聊一聊 Es 中的动静映射、动态映射以及四种不同的字段类型。

本文是松哥所录视频教程的一个笔记，笔记简明扼要，残缺内容小伙伴们能够参考视频，视频下载链接：https://pan.baidu.com/s/1oKiV... 提取码: p3sx

1.ElasticSearch 映射

映射就是 Mapping，它用来定义一个文档以及文档所蕴含的字段该如何被存储和索引。所以，它其实有点相似于关系型数据库中表的定义。

1.1 映射分类

动静映射

顾名思义，就是主动创立进去的映射。es 依据存入的文档，主动剖析进去文档中字段的类型以及存储形式，这种就是动静映射。

举一个简略例子，新建一个索引，而后查看索引信息：

在创立好的索引信息中，能够看到，mappings 为空，这个 mappings 中保留的就是映射信息。

当初咱们向索引中增加一个文档，如下：

PUT blog/_doc/1{  "title":"1111",  "date":"2020-11-11"}

文档增加胜利后，就会主动生成 Mappings：

能够看到，date 字段的类型为 date，title 的类型有两个，text 和 keyword。

默认状况下，文档中如果新增了字段，mappings 中也会主动新增进来。

有的时候，如果心愿新增字段时，可能抛出异样来揭示开发者，这个能够通过 mappings 中 dynamic 属性来配置。

dynamic 属性有三种取值：

• true，默认即此。主动增加新字段。
• false，疏忽新字段。
• strict，严格模式，发现新字段会抛出异样。

具体配置形式如下，创立索引时指定 mappings（这其实就是动态映射）：

PUT blog{  "mappings": {    "dynamic":"strict",    "properties": {      "title":{        "type": "text"      },      "age":{        "type":"long"      }    }  }}

而后向 blog 中索引中增加数据：

PUT blog/_doc/2{  "title":"1111",  "date":"2020-11-11",  "age":99}

在增加的文档中，多出了一个 date 字段，而该字段没有预约义，所以这个增加操作就回报错：

{  "error" : {    "root_cause" : [      {        "type" : "strict_dynamic_mapping_exception",        "reason" : "mapping set to strict, dynamic introduction of [date] within [_doc] is not allowed"      }    ],    "type" : "strict_dynamic_mapping_exception",    "reason" : "mapping set to strict, dynamic introduction of [date] within [_doc] is not allowed"  },  "status" : 400}

动静映射还有一个日期检测的问题。

例如新建一个索引，而后增加一个含有日期的文档，如下：

PUT blog/_doc/1{  "remark":"2020-11-11"}

增加胜利后，remark 字段会被推断是一个日期类型。

此时，remark 字段就无奈存储其余类型了。

PUT blog/_doc/1{  "remark":"javaboy"}

此时报错如下：

{  "error" : {    "root_cause" : [      {        "type" : "mapper_parsing_exception",        "reason" : "failed to parse field [remark] of type [date] in document with id '1'. Preview of field's value: 'javaboy'"      }    ],    "type" : "mapper_parsing_exception",    "reason" : "failed to parse field [remark] of type [date] in document with id '1'. Preview of field's value: 'javaboy'",    "caused_by" : {      "type" : "illegal_argument_exception",      "reason" : "failed to parse date field [javaboy] with format [strict_date_optional_time||epoch_millis]",      "caused_by" : {        "type" : "date_time_parse_exception",        "reason" : "Failed to parse with all enclosed parsers"      }    }  },  "status" : 400}

要解决这个问题，能够应用动态映射，即在索引定义时，将 remark 指定为 text 类型。也能够敞开日期检测。

PUT blog{  "mappings": {    "date_detection": false  }}

此时日期类型就回当成文原本解决。

动态映射

略。

1.2 类型推断

es 中动静映射类型推断形式如下：

2.ElasticSearch 字段类型

2.1 外围类型

2.1.1 字符串类型

• string：这是一个曾经过期的字符串类型。在 es5 之前，用这个来形容字符串，当初的话，它曾经被 text 和 keyword 代替了。
• text：如果一个字段是要被全文检索的，比如说博客内容、新闻内容、产品描述，那么能够应用 text。用了 text 之后，字段内容会被剖析，在生成倒排索引之前，字符串会被分词器分成一个个词项。text 类型的字段不用于排序，很少用于聚合。这种字符串也被称为 analyzed 字段。
• keyword：这种类型实用于结构化的字段，例如标签、email 地址、手机号码等等，这种类型的字段能够用作过滤、排序、聚合等。这种字符串也称之为 not-analyzed 字段。

2.1.2 数字类型

• 在满足需要的状况下，优先应用范畴小的字段。字段长度越短，索引和搜寻的效率越高。
• 浮点数，优先思考应用 scaled_float。

scaled_float 举例：

PUT product{  "mappings": {    "properties": {      "name":{        "type": "text"      },      "price":{        "type": "scaled_float",        "scaling_factor": 100      }    }  }}

2.1.3 日期类型

因为 JSON 中没有日期类型，所以 es 中的日期类型模式就比拟多样：

• 2020-11-11 或者 2020-11-11 11:11:11
• 一个从 1970.1.1 零点到当初的一个秒数或者毫秒数。

es 外部将工夫转为 UTC，而后将工夫依照 millseconds-since-the-epoch 的长整型来存储。

自定义日期类型：

PUT product{  "mappings": {    "properties": {      "date":{        "type": "date"      }    }  }}

这个可能解析进去的工夫格局比拟多。

PUT product/_doc/1{  "date":"2020-11-11"}PUT product/_doc/2{  "date":"2020-11-11T11:11:11Z"}PUT product/_doc/3{  "date":"1604672099958"}

下面三个文档中的日期都能够被解析，外部存储的是毫秒计时的长整型数。

2.1.4 布尔类型（boolean）

JSON 中的 “true”、“false”、true、false 都能够。

2.1.5 二进制类型（binary）

二进制承受的是 base64 编码的字符串，默认不存储，也不可搜寻。

2.1.6 范畴类型

• integer_range
• float_range
• long_range
• double_range
• date_range
• ip_range

定义的时候，指定范畴类型即可：

PUT product{  "mappings": {    "properties": {      "date":{        "type": "date"      },      "price":{        "type":"float_range"      }    }  }}

插入文档的时候，须要指定范畴的界线：

PUT product{  "mappings": {    "properties": {      "date":{        "type": "date"      },      "price":{        "type":"float_range"      }    }  }}

指定范畴的时，能够应用 gt、gte、lt、lte。

2.2 复合类型

2.2.1 数组类型

es 中没有专门的数组类型。默认状况下，任何字段都能够有一个或者多个值。须要留神的是，数组中的元素必须是同一种类型。

增加数组是，数组中的第一个元素决定了整个数组的类型。

2.2.2 对象类型（object）

因为 JSON 自身具备层级关系，所以文档蕴含外部对象。外部对象中，还能够再蕴含外部对象。

PUT product/_doc/2{  "date":"2020-11-11T11:11:11Z",  "ext_info":{    "address":"China"  }}

2.2.3 嵌套类型（nested）

nested 是 object 中的一个特例。

如果应用 object 类型，如果有如下一个文档：

{  "user":[    {      "first":"Zhang",      "last":"san"    },    {      "first":"Li",      "last":"si"    }    ]}

因为 Lucene 没有外部对象的概念，所以 es 会将对象档次扁平化，将一个对象转为字段名和值形成的简略列表。即下面的文档，最终存储模式如下：

{"user.first":["Zhang","Li"],"user.last":["san","si"]}

扁平化之后，用户名之间的关系没了。这样会导致如果搜寻 Zhang si 这个人，会搜寻到。

此时能够 nested 类型来解决问题，nested 对象类型能够放弃数组中每个对象的独立性。nested 类型将数组中的每一饿对象作为独立暗藏文档来索引，这样每一个嵌套对象都能够独立被索引。

{{"user.first":"Zhang","user.last":"san"},{"user.first":"Li","user.last":"si"}}

长处

文档存储在一起，读取性能高。

毛病

更新父或者子文档时须要更新更个文档。

2.3 天文类型

应用场景：

• 查找某一个范畴内的地理位置
• 通过地理位置或者绝对中心点的间隔来聚合文档
• 把间隔整个到文档的评分中
• 通过间隔对文档进行排序

2.3.1 geo_point

geo_point 就是一个坐标点，定义形式如下：

PUT people{  "mappings": {    "properties": {      "location":{        "type": "geo_point"      }    }  }}

创立时指定字段类型，存储的时候，有四种形式：

PUT people/_doc/1{  "location":{    "lat": 34.27,    "lon": 108.94  }}PUT people/_doc/2{  "location":"34.27,108.94"}PUT people/_doc/3{  "location":"uzbrgzfxuzup"}PUT people/_doc/4{  "location":[108.94,34.27]}

留神，应用数组形容，先经度后纬度。

地址地位转 geo_hash：http://www.csxgame.top/#/

2.3.2 geo_shape

指定 geo_shape 类型：

PUT people{  "mappings": {    "properties": {      "location":{        "type": "geo_shape"      }    }  }}

增加文档时须要指定具体的类型：

PUT people/_doc/1{  "location":{    "type":"point",    "coordinates": [108.94,34.27]  }}

如果是 linestring，如下：

PUT people/_doc/2{  "location":{    "type":"linestring",    "coordinates": [[108.94,34.27],[100,33]]  }}

2.4 非凡类型

2.4.1 IP

存储 IP 地址，类型是 ip：

PUT blog{  "mappings": {    "properties": {      "address":{        "type": "ip"      }    }  }}

增加文档：

PUT blog/_doc/1{  "address":"192.168.91.1"}

搜寻文档：

GET blog/_search{  "query": {    "term": {      "address": "192.168.0.0/16"    }  }}

2.4.2 token_count

用于统计字符串分词后的词项个数。

PUT blog{  "mappings": {    "properties": {      "title":{        "type": "text",        "fields": {          "length":{            "type":"token_count",            "analyzer":"standard"          }        }      }    }  }}

相当于新增了 title.length 字段用来统计分词后词项的个数。

增加文档：

PUT blog/_doc/1{  "title":"zhang san"}

能够通过 token_count 去查问：

GET blog/_search{  "query": {    "term": {      "title.length": 2    }  }}

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