ElasticSearch - 映射(mapping)

官方文档

一、数据类型

1、核心数据类型

• string 字符串

• numberic 数值

• 日期类型

• Boolean

• binary 二进制

• range 范围

2、复杂数据类型

• object 对象

由于 JSON 本身具有层级关系，所以文档包含内部对象。内部对象中，还可以再包含内部对象。

PUT product/_doc/2
{
  "date":"2020-11-11T11:11:11Z",
  "ext_info":{
    "address":"China"
  }
}
1
2
3
4
5
6
7

• nested 嵌套

nested 是 object 中的一个特例。

如果使用 object 类型，假如有如下一个文档：

{
  "user":[
    {
      "first":"Zhang",
      "last":"san"
    },
    {
      "first":"Li",
      "last":"si"
    }
    ]
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

由于 Lucene 没有内部对象的概念，所以 es 会将对象层次扁平化，将一个对象转为字段名和值构成的简单列表。即上面的文档，最终存储形式如下：

{
	"user.first":["Zhang","Li"],
	"user.last":["san","si"]
}
1
2
3
4

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

此时可以 nested 类型来解决问题，nested 对象类型可以保持数组中每个对象的独立性。nested 类型将数组中的每一对象作为独立隐藏文档来索引，这样每一个嵌套对象都可以独立被索引。

{
	{
		"user.first":"Zhang",
		"user.last":"san"
	},{
		"user.first":"Li",
		"user.last":"si"
	}
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9

3、地图数据类型

• Geo-point 地理位置数据（纬度-经度）

• Geo-shape 地理形状数据类型

4、专用的数据类型

二、映射（Mapping）

Mapping 类似于数据库中的表结构定义 schema

1、动态映射（Dynamic Mapping）

Dynamic Mapping 机制使我们不需要手动定义 Mapping，ES 类型的自动识别是基于 JSON 的格式，如果输入的是 JSON 是字符串且格式为日期格式，ES 会自动设置成 Date 类型；当输入的字符串是数字的时候，ES 默认会当成字符串来处理，可以通过设置来转换成合适的类型；如果输入的是 Text 字段的时候，ES 会自动增加 keyword 子字段，还有一些自动识别如下图所示：

当我们在创建一个索引的时候，可以对 dynamic 进行设置，可以设成 false、true 或者 strict。

• true：遇到陌生字段，就进行dynamic mapping
• false：遇到陌生字段，就忽略
• strict：遇到陌生字段，就报错

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "dynamic": "strict",       #设置了strict，添加字段报错
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text"
      },
      "address": {
        "type": "object",
        "dynamic": "true"      #设置为true可以添加字段
      }
    }
  }
}


PUT /my_index/_doc/1
{
  "title": "my article",
  "content": "this is my article",        #添加新的字段
  "address": {
    "province": "guangdong",
    "city": "guangzhou"             #添加新的字段
  }
}

#报错，content字段无法新增
{
  "error": {
    "root_cause": [
      {
        "type": "strict_dynamic_mapping_exception",
        "reason": "mapping set to strict, dynamic introduction of [content] within [_doc] is not allowed"
      }
    ],
    "type": "strict_dynamic_mapping_exception",
    "reason": "mapping set to strict, dynamic introduction of [content] within [_doc] is not allowed"
  },
  "status": 400
}
 
#成功，city、province字段可以新增
PUT /my_index/_doc/1
{
  "title": "my article",
  "address": {
    "province": "guangdong",
    "city": "guangzhou"        #添加新的字段
  }
}
 
#最后的映射
GET /my_index/_mapping

#返回数据
{
  "my_index" : {
    "mappings" : {
      "dynamic" : "strict",
      "properties" : {
        "address" : {
          "dynamic" : "true",
          "properties" : {
            "city" : {
              "type" : "text",
              "fields" : {
                "keyword" : {
                  "type" : "keyword",
                  "ignore_above" : 256
                }
              }
            },
            "province" : {
              "type" : "text",
              "fields" : {
                "keyword" : {
                  "type" : "keyword",
                  "ignore_above" : 256
                }
              }
            }
          }
        },
        "title" : {
          "type" : "text"
        }
      }
    }
  }
}

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92

2、手动创建映射

ES 自动根据文档信息来判断字段合适的类型时，有时候也会推算的不对，比如地理位置信息有可能会判断为 Text，当类型如果设置不对时，会导致一些功能无法正常工作，比如 Range 查询，所以我们可以手动创建映射。

可以在需要在创建索引的时候先指定映射，这样就可以就可以避免自动创建映射导致字段类型不正确。

示例：

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "user": {
        "properties": {
          "title": {
            "type": "text"
          },
          "name": {
            "type": "text"
          },
          "age": {
            "type": "integer"
          }
        }
      },
      "blogpost": {
        "properties": {
          "title": {
            "type": "text"
          },
          "body": {
            "type": "text"
          },
          "user_id": {
            "type": "keyword"
          },
          "created": {
            "type": "date",
            "format": "strict_date_optional_time||epoch_millis"
          }
        }
      }
    }
  }
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37