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Elasticsearch之-mapping 映射管理
- 在Elasticsearch 6.0.0或更高版本中创建的索引只包含一个mapping type。 在5.x中使用multiple mapping types创建的索引将继续像以前一样在Elasticsearch 6.x中运行。 Mapping types将在Elasticsearch 7.0.0中完全删除
一、映射介绍
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在创建索引的时候，可以预先定义字段的类型及相关属性
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Es会根据Json数据源的基础类型，猜测你想要映射的字段，将输入的数据转变成可以搜索的索引项。
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Mapping是我们自己定义的字段数据类型，同时告诉es如何索引数据及是否可以被搜索
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作用：会让索引建立的更加细致和完善
1.1 字段数据类型
string类型：text，keyword
数字类型：long，integer，short，byte，double，float
日期类型：date
布尔类型：boolean
binary类型：binary
复杂类型：object（实体，对象），nested（列表）
geo类型：geo-point，geo-shape（地理位置）
专业类型：ip，competion（搜索建议）
1.2 映射参数
| 属性 | 描述 | 适合类型 |
|---|---|---|
| store | 值为yes表示存储，no表示不存储，默认为yes | all |
| index | yes表示分析，no表示不分析，默认为true | text |
| null_value | 如果字段为空，可以设置一个默认值，比如"NA"（传过来为空，不能搜索，na可以搜索） | all |
| analyzer | 可以设置索引和搜索时用的分析器，默认使用的是standard分析器，还可以使用whitespace，simple。都是英文分析器 | all |
| include_in_all | 默认es为每个文档定义一个特殊域_all,它的作用是让每个字段都被搜索到，如果想让某个字段不被搜索到，可以设置为false | all |
| format | 时间格式字符串模式 | date |
二、创建索引时指定映射
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elasticsearch会对text类型文档分析，取出词做倒排索引，keyword类型文档不会被分词，原样存储，原样匹配
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注意：mapping类型一旦确定，以后就不能修改了
2.1 6.x的版本写法
PUT books
{
"mappings": {
"book":{
"properties":{
"title":{
"type":"text",
"analyzer": "ik_max_word"
},
"price":{
"type":"integer"
},
"addr":{
"type":"keyword"
},
"company":{
"properties":{
"name":{"type":"text"},
"company_addr":{"type":"text"},
"employee_count":{"type":"integer"}
}
},
"publish_date":{"type":"date","format":"yyy-MM-dd"}
}
}
}
}
2.2 7.x版本以后
PUT books
{
"mappings": {
"properties":{
"title":{
"type":"text",
"analyzer": "ik_max_word"
},
"price":{
"type":"integer"
},
"addr":{
"type":"keyword"
},
"company":{
"properties":{
"name":{"type":"text"},
"company_addr":{"type":"text"},
"employee_count":{"type":"integer"}
}
},
"publish_date":{"type":"date","format":"yyy-MM-dd"}
}
}
}
2.3 插入数据测试
# 测试数据1
PUT books/_doc/1
{
"title":"大头儿子小偷爸爸",
"price":100,
"addr":"北京天安门",
"company":{
"name":"我爱北京天安门",
"company_addr":"我的家在东北松花江傻姑娘",
"employee_count":10
},
"publish_date":"2019-08-19"
}
# 测试数据2
PUT books/_doc/2
{
"title":"白雪公主和十个小矮人",
"price":"99", # 写字符串会自动转换
"addr":"黑暗森里",
"company":{
"name":"我的家乡在上海",
"company_addr":"朋友一生一起走",
"employee_count":10
},
"publish_date":"2018-05-19"
}
三、查看索引
#查看books索引的mapping
GET books/_mapping
#获取所有的mapping
GET _all/_mapping