elasticsearch数据组织结构

Posted 2022-11-17 wodeboke-y

elasticsearch数据组织结构

 

1.      mapping

1.1.    简介

mapping：意为映射关系，特别是指组织结构。在此语境中可理解为数据结构，包括表结构，表约束，数据类型等。（非母语环境伤不起。。。晦涩无比，半小时才转过圈来）

 

1.2.    mapping type

每个索引都有一个映射类型，它决定文档索引的方式。

映射类型分为两种：

1. 元字段：_index,_type,_id,_source
2. 值字段或属性：

 

值字段数据类型—相当于mysql的数据类型

有text,keywork,date,boolean,object,nested,geo_point等

具体见其它文档。

 

1.3.    映射约束

在一个索引中定义太多的字段可能会导致内存溢出，它并不像想象的那么少见。

有一些设置用来约束

index.mapping.total_fields.limit

索引字段数量，计数包括字段，对象映射，字段别名。默认值1000

index.mapping.depth.limit

字段最大深度，指对象引用的深度。默认为20.

index.mapping.nested_fields.limit

The maximum number of distinct nested mappings in an index, defaults to 50.

非重复的嵌套映射数量，默认50

index.mapping.nested_objects.limit

单一文档嵌套json对象的最大值，默认10000

index.mapping.field_name_length.limit

字段名的长度限制，默认无限制。

 

1.4.    动态映射

字段和映射类型无需提前定义。添加时会自动创建。

在顶层映射、内部对象及nested字段上都会如此。

 

1.5.    显示映射explicit mapping

设置命令语法：

PUT /<index>/_mapping

 

创建index并指定映射

curl -X PUT "localhost:9200/my-index?pretty" -H ‘Content-Type: application/json‘ -d‘

  "mappings":

    "properties":

      "age":    "type": "integer" , 

      "email":  "type": "keyword"  ,

      "name":   "type": "text"      

   

 

‘

为一个映射添加字段

案例：

curl -X PUT "localhost:9200/my-index/_mapping?pretty" -H ‘Content-Type: application/json‘ -d‘

  "properties":

    "employee-id": # 字段名

      "type": "keyword", # 字段类型

      "index": false # 代表此字段不参与index

   

 

 

注意：

已存在的映射是不能修改的，下述项例外：

1. 为object字段添加属性
2. ignore_above的值是可以改的。

 

修改已存在的映射会使已有索引数据失效。如果想修改映组织关系，创建新的index并reindex数据。如果只是想修改字段名，建议添加别名字段。

 

1.6.    相关命令

查看索引的映射

GET /my-index/_mapping

rv = es.indices.get_mapping(index_name)

 

1.7.    注意事项

_doc问题

7.X及以后版本并没有type参数，但在7.x中部分命令的type位置需要写成_doc。

 

2.      field datatypes

Elasticsearch supports a number of different datatypes for the fields in a document:

 

-----Core datatypes

2.1.    string

text and keyword

 

2.1.1.   text

它会被解析为individual terms before being indexed.

 

2.1.2.   keyword

用于索引结构化内容的字段，例如email addresses, hostnames, status code.

案例

PUT my_index

  "mappings":

    "properties":

      "tags":

        "type":  "keyword"

     

   

 

 

2.2.    Numeric

long, integer, short, byte, double, float, half_float, scaled_float

2.3.    Date

date

2.4.    Date nanoseconds

date_nanos

2.5.    Boolean

boolean

2.6.    Binary

binary

2.7.    Range

integer_range, float_range, long_range, double_range, date_range

 

------Complex datatypes

2.8.    Object

object for single JSON objects

2.9.    Nested

nested for arrays of JSON objects

 

3.      meta-field元字段

每个文档都有自己的元字段。

 

3.1.    identity meta-fields

_index

_type

_id

 

3.2.    document source meta-fields

_source：源JSON数据

_size：_source的大小，单位bytes，provided by the mapper-size plugin.

 

3.3.    indexing meta-fields

_fields_names

_igonred

 

3.4.    routing meta-field

_routing

 

3.5.    other meta-field

_meta

 

4.      analyzer

document: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/analyzer.html

 

下面是一个设置索引分词器参数及应用的案例：

PUT my_index

   "settings":

      "analysis":

         "analyzer":

            "my_analyzer":

               "type":"custom",

               "tokenizer":"standard",

               "filter":[

                  "lowercase"

               ]

            ,

            "my_stop_analyzer":

               "type":"custom",

               "tokenizer":"standard",

               "filter":[

                  "lowercase",

                  "english_stop"

               ]

           

         ,

         "filter":

            "english_stop":

               "type":"stop",

               "stopwords":"_english_"

           

        

     

   ,

   "mappings":

       "properties":

          "title":

             "type":"text",

             "analyzer":"my_analyzer",

             "search_analyzer":"my_stop_analyzer",

             "search_quote_analyzer":"my_analyzer"

        

     

  

 

PUT my_index/_doc/1

   "title":"The Quick Brown Fox"

 

PUT my_index/_doc/2

   "title":"A Quick Brown Fox"

 

GET my_index/_search

   "query":

      "query_string":

         "query":"\"the quick brown fox\""