ElasticSearch之映射常用操作

客官°小女子只卖身不卖艺 2023-07-17 09:55 13阅读 0赞

# 字段类型 #

JSON 数据类型映射到 ElasticSearch 定义的类型，常用的简单类型有：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>JSON类型</th> 
   <th>ElasticSearch 类型</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>文本类型</td> 
   <td>Text/Keyword</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>整数类型</td> 
   <td>long/integer</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>浮点类型</td> 
   <td>float/double</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>时间类型</td> 
   <td>date</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>布尔值</td> 
   <td>boolean</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>数组</td> 
   <td>Text/Keyword</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

上面要注意的是时间类型，JSON 中并没有时间类型，这里主要指时间格式数据的类型。

# 定义映射 #

在关系型数据库中，存储数据之前，我们会先创建表结构，给字段指定一个存在的类型。同样 ElasticSearch 在进行数据存储前，也可以先定义好存储数据的 Mapping 结构。  
先定义一个简单的 person Mapping：

![format_png][]

上图中就是一个 Mapping 的定义，如果是在 ElasticSearch7 之前，mappings 里还有 \_type 属性。

# 动态映射 #

当没有事先定义好 Mapping，添加数据时，ElasticSearch 会自动根据字段进行换算出对应的类型，但是换算出来的类型并不一定是我们想要的字段类型，还是需要人为的干预进行修改成想要的 Mapping。

# 更新映射 #

使用 **dynamic** 控制映射是否可以被更新。

## dynamic-true ##

设置 dynamic 为`true`是默认 dynamic 的默认值，新增字段数据可以写入，同时也可以被索引，Mapping 结构也会被更新。

![format_png 1][]

添加数据，同时多添加一个没被定义的 `gender` 字段。

# 向 person 中添加数据
    PUT person/_doc/1
    {
      "uId": 1,
      "name": "ytao",
      "age": 18,
      "address": "广东省珠海市",
      "birthday": "2020-01-15T12:00:00Z",
      "money": 108.2,
      "isStrong": true,
      "gender": "男"    # Mapping 中未定义的字段
    }

添加成功，搜索 `gender` 字段：

![format_png 2][]

查看 Mapping 结构：

![format_png 3][]

新添加的字段值，在添加过程中 Mapping 已自动添加字段。

## dynamic-false ##

设置 dynamic 为`false`时，新增字段数据可以写入，不可以被索引，Mapping 结构会被更新。  
同样先将 dynamic 设置为 false，然后向里面添加数据，其他步骤和上面 true 操作一样。定义 Mapping，添加数据。  
搜索 `gender` 字段：

![format_png 4][]

此时新增字段数据无法被索引，但数据可以写入。

![format_png 5][]

Mappnig 也不会添加新增的字段：

![format_png 6][]

## dynamic-strict ##

设置 dynamic 为`strict`时，从字面上意思也可以看出，对于动态映射是较严格的，新增字段数据不可以写入，不可以被索引，Mapping 结构不会被更新。只能按照定义好的 Mapping 结构添加数据。  
在添加新字段数据时，就马上会抛出异常：

![format_png 7][]

# 自动识别日期类型 #

上文中，当 dynamic 设置为 true 时，添加新字段数据自动识别类型更新 Mapping，如果是日期类型的话，我们是可以指定识别的类型。  
指定 person 的 **dynamic\_date\_formats** 格式：

PUT person/_mapping
    {
      "dynamic_date_formats": ["yyyy/MM/dd"]
    }

这里是可以指定多个时间格式。  
向 person 添加新数据，分别是 today 和 firstDate：

PUT person/_doc/2
    {
      "today": "2020-01-15",
      "firstDate": "2020/01/15"
    }

添加新字段数据后的 Mapping：

![format_png 8][]

由于上面我们指定了时间格式为 `yyyy/MM/dd` 时是可以识别为时间格式，所以 today 字段的值为 `yyyy-MM-dd` 格式无法识别为时间类型，判为 text 类型。

# 多字段 #

Mapping 中可以定义 **fields** 多字段属性，以满足不同场景下的实现。比如 `address` 定义为 `text` 类型，fields 里面又有定义 `keyword` 类型，这里主要是区分两个不同不同使用场景。

*  `text` 会建立分词倒排索引，用于全文检索。
 *  `keyword` 不会建立分词倒排索引，用于排序和聚合。

添加数据：

# 向 person 中添加数据
    PUT person/_doc/1
    {
      "uId": 1,
      "name": "ytao",
      "age": 18,
      "address": "广东省珠海市",
      "birthday": "2020-01-15T12:00:00Z",
      "money": 108.2,
      "isStrong": true
    }

查询`address`数据。

![format_png 9][]

查询`address.keyword`数据。

![format_png 10][]

通过`keyword`检索时，由于不会建立分词索引，并没有获取到数据。

# 控制索引 #

在字段中使用 **index** 指定当前字段索引是否能被搜索到。指定类型为 boolean 类型，false 为不可搜索到，true 为可以搜索到。  
先删除之前的 Mapping：

DELETE person

创建 Mapping，设置`name`属性的 `index` 为 false。

![format_png 11][]

再次添加上面的数据后搜索`name`字段：

![format_png 12][]

字段 index 设置 false 后，由于没有被索引，所以搜索无法获取到索引。

# 空值处理 #

现在向 ElasticSearch 中添加一条 address 为空的数据：

PUT person/_doc/2
    {
      "uId": 2,
      "name": "Jack",
      "age": 22,
      "address": null,
      "birthday": "2020-01-15T12:00:00Z",
      "money": 68.7,
      "isStrong": true
    }

搜索 address.keyword 为空的数据：

![format_png 13][]

搜索返回异常，默认是不被允许搜索 NUll。  
这是需要在 Mapping 指定 **null\_value** 属性，并且不能在`text`类型中声明。

![format_png 14][]

搜索 address.keyword 为空的数据：

![format_png 15][]

设置 `"null_value": "NULL"` 后，空值可以处理搜索。

# 聚合多个字段 #

聚合多个字段放到一个索引中，使用 **copy\_to** 进行聚合。例如我们在多字段查询中，这是不需要对每个字段进行过滤筛选，只需对聚合字段即可。  
在使用 copy\_to 时，是通过指定聚合的名称实现。

![format_png 16][]

实际上，copy\_to 不使用数组格式添加名称，也会自动转换成数据格式。

添加两条数据，待校验搜索：

# 向 person 中添加数据
    PUT person/_doc/1
    {
      "uId": 1,
      "name": "ytao",
      "age": 18,
      "address": "广东省珠海市",
      "birthday": "2020-01-15T12:00:00Z",
      "money": 108.2,
      "isStrong": true
    }
    
    PUT person/_doc/2
    {
      "uId": 2,
      "name": "杨广东",
      "age": 22,
      "address": null,
      "birthday": "2020-01-15T12:00:00Z",
      "money": 68.7,
      "isStrong": true
    }

查询 `full_name` 的值，会返回 name 和 address 相关的值的对象。

![format_png 17][]

从上面返回结果看到，\_source 中的字段没有增加相应的 copy\_to 字段名，所以 copy\_to 只会拷贝字段内容至索引，并不会改变包含的字段。

# 总结 #

> 通过本文对创建 Mapping 文件的常用并且实用的操作介绍，也基本能掌握这些日常的使用。了解 Mapping 的功能操作，相信对存储时的设计也有一定帮助。

[format_png]: /images/20230528/6ac96157586c44f9bb7ec3bec9c78e20.png
[format_png 1]: /images/20230528/82eacf87d7ba463194826a7c22f9b1dd.png
[format_png 2]: /images/20230528/a4e12213607941a3b484f97f25a40453.png
[format_png 3]: /images/20230528/90b7cb2f6e584482ba9a0ef2dee13be5.png
[format_png 4]: /images/20230528/a2c43227a64f48119c94f6a709d1a5f6.png
[format_png 5]: /images/20230528/a738fa1ff2f84156984b820962b1cf17.png
[format_png 6]: /images/20230528/5ecadf272dcc42d8ab88006cf28f288d.png
[format_png 7]: /images/20230528/db1ebf8ff96741f7ae6c31790aa39e58.png
[format_png 8]: /images/20230528/316f24241b4e4839865d66fed6668ea2.png
[format_png 9]: /images/20230528/ca25abdef93b4e80b4924bf73bed003a.png
[format_png 10]: /images/20230528/89a85a9e480e494d85c0d36ce8e05117.png
[format_png 11]: /images/20230528/64f182adade542bc9c3fd5bc298b65fd.png
[format_png 12]: /images/20230528/bbdbb679d0d8403a953fc65c5fe5ca65.png
[format_png 13]: /images/20230528/e54ed21e61144e6d91dbc645f1afab94.png
[format_png 14]: /images/20230528/f0089fc22d8a4eb3841267203d45dd56.png
[format_png 15]: /images/20230528/76bd8459619c4d079809e0cd37853351.png
[format_png 16]: /images/20230528/e6971419ee174994b819fdfa365f70b7.png
[format_png 17]: /images/20230528/73dccd3af9484f2d91396bef2dde13a7.png