• Elasicsearch(三)---mapping，index，分词器，数据类型等

    分词器分类

    1、character filter：在一段文本进行分词之前，先进行预处理，比如说最常见的就是，过滤html标签（hello --> hello），& --> and（I&you --> I and you）
    2、tokenizer：分词，hello you and me --> hello, you, and, me
    3、token filter：lowercase，stop word，synonymom，dogs --> dog，liked --> like，Tom --> tom，a/the/an --> 干掉，mother --> mom，small --> little
    stop word 停用词： 了 的 呢。

    例句：Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5)
    standard analyzer标准分词器：set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set_trans, 5（默认的是standard）
    simple analyzer简单分词器：set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set, trans
    whitespace analyzer：Set, the, shape, to, semi-transparent, by, calling, set_trans(5)
    language analyzer（特定的语言的分词器，比如说，english，英语分词器）：set, shape, semi, transpar, call, set_tran, 5
    当然还有IK分词器,…也可以自定义分词规则

    text:属性才会全文检索
    query string必须以和index建立时相同的analyzer进行分词

    query string对exact value和full text的区别对待

    如： date：exact value 精确匹配

    ​ text: full text 全文检索

    测试分词器

    mapping总结

    （1）往es里面直接插入数据，es会自动建立索引，同时建立对应的mapping。(dynamic mapping)
    （2）mapping中就自动定义了每个field的数据类型
    （3）不同的数据类型（比如说text和date），可能有的是exact value，有的是full text
    （4）exact value，在建立倒排索引的时候，分词的时候，是将整个值一起作为一个关键词建立到倒排索引中的；full text，会经历各种各样的处理，分词，normaliztion（时态转换，同义词转换，大小写转换），才会建立到倒排索引中。
    （5）同时呢，exact value和full text类型的field就决定了，在一个搜索过来的时候，对exact value field或者是full text field进行搜索的行为也是不一样的，会跟建立倒排索引的行为保持一致；比如说exact value搜索的时候，就是直接按照整个值进行匹配，full text query string，也会进行分词和normalization再去倒排索引中去搜索
    （6）可以用es的dynamic mapping，让其自动建立mapping，包括自动设置数据类型；也可以提前手动创建index和tmapping，自己对各个field进行设置，包括数据类型，包括索引行为，包括分词器，等。

    核心数据leix

    string :text and keyword
    byte，short，integer，long,float，double
    boolean
    date

    手动管理mapping

    查看映射 GET book/_mapping

    创建索引

    PUT book/_mapping
{
		"properties": {
           "name": {
                  "type": "text"
            },
           "description": {
              "type": "text",
              "analyzer":"english",
              "search_analyzer":"english"
           },
           "pic":{
           # keyword == "type":"text", "index":false , 按照整体进行索引,不可以进行分词,例如身份证号码,图片路径地址等,图书分类等...
           "type" :"keyword"
            /* "type":"text",
             "index":false */
           },
           "studymodel":{
             "type":"text"
           }
    }
}

## 自定义时间格式
{

​    "properties": {
​        "timestamp": {
​          "type":   "date",
​          "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd"
​        }
​      }
}


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    存储小数

    "price": {    
    "type": "scaled_float",    
        "scaling_factor": 100  },

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    由于比例因子为100，如果我们输入的价格是23.45则ES中会将23.45乘以100存储在ES中。
    如果输入的价格是23.456，ES会将23.456乘以100再取一个接近原始值的数，得出2346。
    使用比例因子的好处是整型比浮点型更易压缩，节省磁盘空间

    新增字段

    PUT /book/_mapping/
{
  "properties" : {
    "new_field" : {
      "type" :    "text",
     "index":    "false"
    }
  }
}

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    复杂数据类型

    1 myltivalue field

    { “tags”: [ “tag1”, “tag2” ]}

    2. empty field

    null，
    [] : 存空数组，
    [null] : 存空数组

    3.对象类型的存储!!

    1.添加一条数据
PUT /company/_doc/1
{
  "address": {
    "country": "china",
    "province": "guangdong",
    "city": "guangzhou"
  },
  "name": "jack",
  "age": 27,
  "join_date": "2019-01-01"
}

2. 查看他的mapping
GET /company/_mapping
{
  "company" : {
    "mappings" : {
    # 复杂对象类型 会再加一个 properties
      "properties" : {
        "address" : {
          "properties" : {
            "city" : {
              "type" : "text",
              "fields" : {
                "keyword" : {
                  "type" : "keyword",
                  "ignore_above" : 256
                }
              }
            },
            "country" : {
              "type" : "text",
              "fields" : {
                "keyword" : {
                  "type" : "keyword",
                  "ignore_above" : 256
                }
              }
            },
            "province" : {
              "type" : "text",
              "fields" : {
                "keyword" : {
                  "type" : "keyword",
                  "ignore_above" : 256
                }
              }
            }
          }
        },
        "age" : {
          "type" : "long"
        },
        "join_date" : {
          "type" : "date"
        },
        "name" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        }  }   } }}

 对象的底层存储结构

{
"name":       [jack],  
"age":         [27],   
"join_date":   [2017-01-01],
"address.country":     [china],  
"address.province":   [guangdong],    
"address.city":  [guangzhou]
}


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    4.对象数组的存储

    {
    "authors": [
        { "age": 26, "name": "Jack White"},
        { "age": 55, "name": "Tom Jones"},
        { "age": 39, "name": "Kitty Smith"}
    ]
}
他的存储格式
{
    "authors.age":    [26, 55, 39],
    "authors.name":   [jack, white, tom, jones, kitty, smith]
}


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    索引index入门

    创建索引

    PUT my_index
{
# 关于索引的设置 
  "settings": {
  #创建完毕后 主分片是不能修改的 ，副本分片是可以修改的 
    "number_of_shards": 1
    , "number_of_replicas": 1
  }
  #设置索引的映射
  , "mappings": {
    "properties": {
      "f1":{
        "type": "text"
      },
      "f2":{
        "type": "text"
      }
    }
  },
  #给他起别名  使用别名相当于使用该索引
  "aliases": {
    "default_indexck": {}
  }
}

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    修改索引

    PUT /my_index/_settings
{
    "index" : {
        "number_of_replicas" : 2
    }
}

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    删除索引

    DELETE /my_index

DELETE /index_one,index_two

#删除以index_ 开头的索引
DELETE /index_*

#删除所有索引 ，删库跑路
DELETE /_all



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    为了安全起见，防止恶意删除索引，删除时必须指定索引名：
    elasticsearch.yml
    action.destructive_requires_name: true

    定制分词器

    standard
    分词三个组件，character filter，tokenizer，token filter
    standard tokenizer：以单词边界进行切分
    standard token filter：什么都不做
    lowercase token filter：将所有字母转换为小写
    stop token filer（默认被禁用）：移除停用词，比如a the it等等

    修改分词器的设置

    • 启用english停用词token filter
    PUT /my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "es_std": {
          "type": "standard",
          "stopwords": "_english_"
        }
      }
    }
  }
}

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    标志分词器

    GET /my_index/_analyze
{
  "analyzer": "standard", 
  "text": "a dog is in the house"
}


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    在这里插入图片描述

    es_stop 分词器

    
GET /my_index/_analyze
{
  "analyzer": "es_std",
  "text":"a dog is in the house"
}

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    在这里插入图片描述

    定制化自己的分词器

    PUT /my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "char_filter": {
        "&_to_and": {
          "type": "mapping",
          "mappings": ["&=> and"]
        }
      },
      #定制停用词 
      "filter": {
        "my_stopwords": {
          "type": "stop",
          "stopwords": ["the", "a"]
        }
      },
      ## 真正定义自己的分词器
      "analyzer": {
        "my_analyzer": {
          "type": "custom",
          "char_filter": ["html_strip", "&_to_and"],
          "tokenizer": "standard",
          "filter": ["lowercase", "my_stopwords"]
        }
      }
    }
  }
}

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    为什么type被弃用

    所有type类型共用一个mapping
    同一索引下，不同type的数据存储其他type的field 大量空值，造成资源浪费。
    所以，不同类型数据，要放到不同的索引中。
    es9中，将会彻底删除type。

    定制dynamic mapping

    • true：遇到陌生字段，就进行dynamic mapping

    • false：新检测到的字段将被忽略。这些字段将不会被索引，因此将无法搜索，但仍将出现在返回点击的源字段中。这些字段不会添加到映射中，必须显式添加新字段。

    • strict：遇到陌生字段，就报错

    DELETE my_index

PUT /my_index
{
    "mappings": {
    ##
      "dynamic": false,
    ##
       "properties": {
        "title": {
          "type": "text"
        },
        "address": {
          "type": "object",
          "dynamic": "true"
        }
	    }
    }
}

PUT /my_index/_doc/1
{
  "title": "my article",
  "content": "this is my article",
  "address": {
    "province": "guangdong",
    "city": "guangzhou"
  }
}

GET /my_index/_doc/1

#查不到数据 ，因为 设置的映射里面没有他 content
GET my_index/_search?q=content:article

#可以查出数据来
GET my_index/_search?q=title:article


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    日期探测

    关掉日期探测 不会自动映射 成日期类型
    默认会按照一定格式识别date，比如yyyy-MM-dd。但是如果某个field先过来一个2017-01-01的值，就会被自动dynamic mapping成date，后面如果再来一个"hello world"之类的值，就会报错。可以手动关闭某个type的date_detection，如果有需要，自己手动指定某个field为date类型。

    PUT /my_index
{
    "mappings": {
   # ***
      "date_detection": false,
   # ***   
       "properties": {
        "title": {
          "type": "text"
        },
        "address": {
          "type": "object",
          "dynamic": "true"
        }
	    }
    }
}

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    自定义日期格式

    PUT my_index
{
  "mappings": {
    "dynamic_date_formats": ["MM/dd/yyyy"]
  }
}

# 插入数据
PUT my_index/_doc/1
{
  "create_date": "09/25/2019"
}


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    numeric_detection 数字探测

    虽然json支持本机浮点和整数数据类型，但某些应用程序或语言有时可能将数字呈现为字符串。通常正确的解决方案是显式地映射这些字段，但是可以启用数字检测（默认情况下禁用）来自动完成这些操作。

    PUT my_index
{
  "mappings": {
    "numeric_detection": true
  }
}

PUT my_index/_doc/1
{
  "my_float":   "1.0", 
  "my_integer": "1" 
}

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    自定义动态映射

    PUT /my_index
{
    "mappings": {
            "dynamic_templates": [
                { 
                # 自定义的 动态映射 en
                  "en": {
                      "match":              "*_en", 
                      "match_mapping_type": "string",
                      "mapping": {
                          "type":           "text",
                          "analyzer":       "english"
                      }
                }                  
            }
        ]
	}
}

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    在这里插入图片描述

    PUT my_index
{
  "mappings": {
    "dynamic_templates": [
      {
        "integers": {
          "match_mapping_type": "long",
          "mapping": {
            "type": "integer"
          }
        }
      },
      {
        "strings": {
          "match_mapping_type": "string",
          "mapping": {
            "type": "text",
            "fields": {
              "raw": {
                "type":  "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
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          }
        }
      }
    ]
  }
}

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    零停机重建索引

    场景：
    一个field的设置是不能被修改的，如果要修改一个Field，那么应该重新按照新的mapping，建立一个index，然后将数据批量查询出来，重新用bulk api写入index中。
    批量查询的时候，建议采用scroll api，并且采用多线程并发的方式来reindex数据，每次scoll就查询指定日期的一段数据，交给一个线程即可。
    (1)一开始，依靠dynamic mapping，插入数据，但是不小心有些数据是2019-09-10这种日期格式的，所以title这种field被自动映射为了date类型，实际上它应该是string类型的

    ik分词器能干吗

    中文分词，还可以连接数据库进行 热更新词库

    java api 操作索引

    import org.elasticsearch.action.ActionListener;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.alias.Alias;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.close.CloseIndexRequest;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.delete.DeleteIndexRequest;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.open.OpenIndexRequest;
import org.elasticsearch.action.admin.indices.open.OpenIndexResponse;
import org.elasticsearch.action.support.ActiveShardCount;
import org.elasticsearch.action.support.master.AcknowledgedResponse;
import org.elasticsearch.client.IndicesClient;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexResponse;
import org.elasticsearch.client.indices.GetIndexRequest;
import org.elasticsearch.common.settings.Settings;
import org.elasticsearch.common.unit.TimeValue;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

import java.io.IOException;

/**

- @author Administrator

- @version 1.0
  **/
  @SpringBootTest
  @RunWith(SpringRunner.class)
  public class TestIndex {

  @Autowired
  RestHighLevelClient client;

//    @Autowired
//    RestClient restClient;

​```
//创建索引
@Test
public void testCreateIndex() throws IOException {
    //创建索引对象
    CreateIndexRequest createIndexRequest = new CreateIndexRequest("itheima_book");
    //设置参数
    createIndexRequest.settings(Settings.builder().put("number_of_shards", "1").put("number_of_replicas", "0"));
    //指定映射1
    createIndexRequest.mapping(" {\n" +
            " \t\"properties\": {\n" +
            "            \"name\":{\n" +
            "             \"type\":\"keyword\"\n" +
            "           },\n" +
            "           \"description\": {\n" +
            "              \"type\": \"text\"\n" +
            "           },\n" +
            "            \"price\":{\n" +
            "             \"type\":\"long\"\n" +
            "           },\n" +
            "           \"pic\":{\n" +
            "             \"type\":\"text\",\n" +
            "             \"index\":false\n" +
            "           }\n" +
            " \t}\n" +
            "}", XContentType.JSON);

    //指定映射2
​```

//        Map message = new HashMap<>();
//        message.put("type", "text");
//        Map properties = new HashMap<>();
//        properties.put("message", message);
//        Map mapping = new HashMap<>();
//        mapping.put("properties", properties);
//        createIndexRequest.mapping(mapping);

​```
    //指定映射3
​```

//        XContentBuilder builder = XContentFactory.jsonBuilder();
//        builder.startObject();
//        {
//            builder.startObject("properties");
//            {
//                builder.startObject("message");
//                {
//                    builder.field("type", "text");
//                }
//                builder.endObject();
//            }
//            builder.endObject();
//        }
//        builder.endObject();
//        createIndexRequest.mapping(builder);

​```
    //设置别名
    createIndexRequest.alias(new Alias("itheima_index_new"));

    // 额外参数
    //设置超时时间
    createIndexRequest.setTimeout(TimeValue.timeValueMinutes(2));
    //设置主节点超时时间
    createIndexRequest.setMasterTimeout(TimeValue.timeValueMinutes(1));
    //在创建索引API返回响应之前等待的活动分片副本的数量，以int形式表示
    createIndexRequest.waitForActiveShards(ActiveShardCount.from(2));
    createIndexRequest.waitForActiveShards(ActiveShardCount.DEFAULT);

    //操作索引的客户端
    IndicesClient indices = client.indices();
    //执行创建索引库
    CreateIndexResponse createIndexResponse = indices.create(createIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);

    //得到响应（全部）
    boolean acknowledged = createIndexResponse.isAcknowledged();
    //得到响应 指示是否在超时前为索引中的每个分片启动了所需数量的碎片副本
    boolean shardsAcknowledged = createIndexResponse.isShardsAcknowledged();

    System.out.println("!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!" + acknowledged);
    System.out.println(shardsAcknowledged);

}

//异步新增索引
@Test
public void testCreateIndexAsync() throws IOException {
    //创建索引对象
    CreateIndexRequest createIndexRequest = new CreateIndexRequest("itheima_book2");
    //设置参数
    createIndexRequest.settings(Settings.builder().put("number_of_shards", "1").put("number_of_replicas", "0"));
    //指定映射1
    createIndexRequest.mapping(" {\n" +
            " \t\"properties\": {\n" +
            "            \"name\":{\n" +
            "             \"type\":\"keyword\"\n" +
            "           },\n" +
            "           \"description\": {\n" +
            "              \"type\": \"text\"\n" +
            "           },\n" +
            "            \"price\":{\n" +
            "             \"type\":\"long\"\n" +
            "           },\n" +
            "           \"pic\":{\n" +
            "             \"type\":\"text\",\n" +
            "             \"index\":false\n" +
            "           }\n" +
            " \t}\n" +
            "}", XContentType.JSON);

    //监听方法
    ActionListener<CreateIndexResponse> listener =
            new ActionListener<CreateIndexResponse>() {

                @Override
                public void onResponse(CreateIndexResponse createIndexResponse) {
                    System.out.println("!!!!!!!!创建索引成功");
                    System.out.println(createIndexResponse.toString());
                }

                @Override
                public void onFailure(Exception e) {
                    System.out.println("!!!!!!!!创建索引失败");
                    e.printStackTrace();
                }
            };

    //操作索引的客户端
    IndicesClient indices = client.indices();
    //执行创建索引库
    indices.createAsync(createIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT, listener);

    try {
        Thread.sleep(5000);
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
​```

​```
}
​```

​```
//删除索引库
@Test
public void testDeleteIndex() throws IOException {
    //删除索引对象
    DeleteIndexRequest deleteIndexRequest = new DeleteIndexRequest("itheima_book2");
    //操作索引的客户端
    IndicesClient indices = client.indices();
    //执行删除索引
    AcknowledgedResponse delete = indices.delete(deleteIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    //得到响应
    boolean acknowledged = delete.isAcknowledged();
    System.out.println(acknowledged);

}

//异步删除索引库
@Test
public void testDeleteIndexAsync() throws IOException {
    //删除索引对象
    DeleteIndexRequest deleteIndexRequest = new DeleteIndexRequest("itheima_book2");
    //操作索引的客户端
    IndicesClient indices = client.indices();

    //监听方法
    ActionListener<AcknowledgedResponse> listener =
            new ActionListener<AcknowledgedResponse>() {
                @Override
                public void onResponse(AcknowledgedResponse deleteIndexResponse) {
                    System.out.println("!!!!!!!!删除索引成功");
                    System.out.println(deleteIndexResponse.toString());
                }

                @Override
                public void onFailure(Exception e) {
                    System.out.println("!!!!!!!!删除索引失败");
                    e.printStackTrace();
                }
            };
    //执行删除索引
    indices.deleteAsync(deleteIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT, listener);

    try {
        Thread.sleep(5000);
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }

}

// Indices Exists API
@Test
public void testExistIndex() throws IOException {
    GetIndexRequest request = new GetIndexRequest("itheima_book");
    request.local(false);//从主节点返回本地信息或检索状态
    request.humanReadable(true);//以适合人类的格式返回结果
    request.includeDefaults(false);//是否返回每个索引的所有默认设置

    boolean exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println(exists);
}
​```

​```
// Indices Open API
@Test
public void testOpenIndex() throws IOException {
    OpenIndexRequest request = new OpenIndexRequest("itheima_book");

    OpenIndexResponse openIndexResponse = client.indices().open(request, RequestOptions.DEFAULT);
    boolean acknowledged = openIndexResponse.isAcknowledged();
    System.out.println("!!!!!!!!!"+acknowledged);
}

// Indices Close API
@Test
public void testCloseIndex() throws IOException {
    CloseIndexRequest request = new CloseIndexRequest("index");
    AcknowledgedResponse closeIndexResponse = client.indices().close(request, RequestOptions.DEFAULT);
    boolean acknowledged = closeIndexResponse.isAcknowledged();
    System.out.println("!!!!!!!!!"+acknowledged);

}
}

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