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JSON 数据类型映射到 ElasticSearch 定义的类型,常用的简单类型有:
JSON类型 | ElasticSearch 类型 |
---|---|
文本类型 | Text/Keyword |
整数类型 | long/integer |
浮点类型 | float/double |
时间类型 | date |
布尔值 | boolean |
数组 | Text/Keyword |
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。
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: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。
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。
使用 dynamic 控制映射是否可以被更新。
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。
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:
查看 Mapping 结构:
新添加的字段值,在添加过程中 Mapping 已自动添加字段。
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。
gender
字段: 此时新增字段数据无法被索引,但数据可以写入。
Mappnig 也不会添加新增的字段:
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。
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:
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。
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。
查询address.keyword
数据。
通过keyword
检索时,由于不会建立分词索引,并没有获取到数据。
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。
再次添加上面的数据后搜索name
字段:
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。
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:
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。 搜索 address.keyword 为空的数据:
设置 "null_value": "NULL"
后,空值可以处理搜索。
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。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。
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。
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。
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