Elasticsearch Dynamic Mapping 和常见字段类型详解-天翼云

1. Mapping介绍

Mapping 类似数据库的 schema 的定义，作用如下

定义索引中的字段名称
定义字段的数据类型，例如字符串，数字，布尔…
字段，倒排索引的相关配置，(Analyzed or Not Analyzed,Analyzer)

Mapping 会把 JSON 文档映射称 Lucene 所需的扁平格式
一个 Mapping 属于一个索引的 Type

每个文档都属于一个 Type
一个 Type 有一个 Mapping 定义
7.0 开始，不需要在 Mapping 定义指定 type 信息

2. 元字段

各种元字段，它们都以一个下划线开头，例如 _type 、 _id 和 _source。

2.1 Identity 元字段

• _index：表示它所属的文档的索引。
• uid：type和_id的组合键。
• _id：表示文档的ID。

2.2 文档源元字段

• _source：表示代表文档正文的原始JSON对象
• size：它表示source字段的大小（以字节为单位）

2.3 索引元字段

• _field_names：表示给定文档中包含非空值的所有字段。
• _timestamp：与每个文档相关联的手动或自动生成的时间戳。
• _ttl：表示应该保持活动状态的时间，之后该时间将被删除。

2.4 路由元字段

• _parent：当必须创建父子关系时，使用此方法。
• _routing：一个专有值，有助于将给定文档路由到指定的分片。

2.5 其他元字段

• _meta：表示应用程序特定的元数据。

3. 字段的数据类型

3.1 核心数据类型：

核心数据类型是大多数系统都可用并支持的基本数据类型，例如
• 整型 integer,
• 双精度浮点型 double,
• 长整型 long,
• 短整型 short,
• 字节类型 byte,
• 单精度浮点型 float,
• 字符串类型 string（text 和 keyword）,
• 布尔类型 Boolean,
• 日期类型 date,
• 二进制类型 binary。

3.2 复杂数据类型

复杂数据类型是核心数据类型的组合，如：
• 数组类型 arrays,
• JSON 对象类型：Object,
• 嵌套数据类型: nested。
数组类型需要多啰嗦几句。
第一：任何类型都可以包含一个或者多个元素，当数据包含多个元素的时候，它就是数组类型。
第二：数据类型要求一个组内的数据类型一致。
实战举例如下：

PUT my_index_010/_doc/1
{
  "class_tags": [
    "新闻",
    "论坛",
    "博客",
    "电子报"
  ],
  "info_array": [
    {
      "name": "Mary",
      "age": 12
    },
    {
      "name": "John",
      "age": 10
    }
  ],
  "size_tags": [
    0,
    50,
    100
  ]
}

如上示例，定义三种数组类型：
• class_tags：媒体分类数组，数组元素是字符串类型
• info_array：个人信息数组，数组元素是object类型
• size_tags：大小规模数组，数组元素是整型

3.3 Geo 数据类型

地理数据类型是用于保存详细信息（例如地点的地理位置）的数据类型，例如：
• geo_point用于标识纬度和经度。

3.4 专用数据类型

专用数据类型是那些具有本质上唯一的详细信息的数据类型，例如：
• IP地址，自动完成建议以及从字符串中计数令牌。
• completion，补全建议导航搜索功能。

3.5 多字段类型multi-fields

上个例子，说明问题（考题中一种举例）。

PUT my_index_011
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "cont": {
        "type": "text",
        "analyzer": "english",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword"
          },
          "stand":{
            "type":"text",
            "analyzer":"standard"
          }
        }
      }
    }
  }
}

上述demo定义了类型cont，使用english分词器，基于英文关键词全文检索。
同时为cont定义了两个扩展类型：
• 其一：keyword，用于精准匹配。
• 其二：standard，用于全文检索。
公司项目中实战，我们往往对需要全文检索的字段设置：text类型，并且指定：ik_max_word等中文分词器。
除此之外，如果这个字段还需要整个字段聚合或者排序等操作，我们往往还会设置其为keyword类型。
举例如下：

PUT my_index_012
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

以上，在你的公司里面是不是也很常见？
multi-fields是上面所有知识点的综合，一个知识点覆盖了Mapping 类型部分的绝大部分认知，所以是考试的重中之重。

3. Dynamic Mapping

在写入文档的时候，如果索引不存在，会自动创建索引

Dynamic Mapping 的机制，使得我们无需手动定义 Mappings。Elasticsearch
会自动根据文档信息，推算出字段的类型
但是会有时候推算不对。例如地理位置信息
当类型如果设置不对时，会导致一些功能无法正常运行，例如 Range 查询

4. 类型的自动识别

Elasticsearch Dynamic Mapping 和常见字段类型详解

//写入文档
    PUT mapping_test/_doc/1
    {
      "firstName":"Lee",
      "lastName":"Crazy",
      "loginDate":"2019-10-22T21:08:48"
    }
    //查看Mapping 文件
    GET mapping_test/_mapping

//放回结果
    {
      "mapping_test" : {
        "mappings" : {
          "properties" : {
            "firstName" : {
              "type" : "text",
              "fields" : {
                "keyword" : {
                  "type" : "keyword",
                  "ignore_above" : 256
                }
              }
            },
            "lastName" : {
              "type" : "text",
              "fields" : {
                "keyword" : {
                  "type" : "keyword",
                  "ignore_above" : 256
                }
              }
            },
            "loginDate" : {
              "type" : "date"
            }
          }
        }
      }
    }

//dynamic mapping 推断字符的类型
PUT mapping_test/_doc/1
{
  "uid":"123",
  "isVip": false,
  "isAdmin":"true",
  "age": 18,
  "heigh" : 180
}
GET mapping_test/_mapping
//返回结果
{
  "mapping_test" : {
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "age" : {
          "type" : "long"
        },
        "heigh" : {
          "type" : "long"
        },
        "isAdmin" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "isVip" : {
          "type" : "boolean"
        },
        "uid" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

5. 能否更改 Mapping 的字段类型

两种情况

5.1 新增字段

Dynamic 设置为 true 时，一定有新增字段的文档写入，Mapping 也同时被更新
Dynamic 设为 false，Mapping 不会被更新，自增字段的数据无法被索引，但是信息会出现在_source 中
Dynamic 设置成 Strict 文档写入失败

5.2 已有字段

一旦已经有数据写入，就不在支持修改字段定义
Luene 实现的倒排索引，一旦生成后，就不允许修改
如果希望改变字段类型，必须 Reindex API，重建索引

原因

如果修改了字段的数据类型，会导致已被索引的属于无法被搜索
但是如果是增加新的字段，就不会有这样的影响

5.3 控制 Dynamic Mappings

	TRUE	FALSE	strict
文档可索引	YES	YES	NO
字段可索引	YES	NO	NO
Mapping 被更新	YES	NO	NO

当 dynamic 被设置成 false 时候，存在新增字段的数据写入，该数据可以被索引，当时新增字段被废弃
当设置成 Strict 模式的时候，数据写入直接出错

 //默认Mapping支持dynamic，写入的文档加入新的字段
  
  PUT dynamic_mapping_test/_doc/1
  {
    "newField":"someValue"
  }
  //能被搜索到
  POST dynamic_mapping_test/_search
  {
    "query": {
      "match": {
        "newField": "someValue"
      }
    }
  }
  ------------------------------------------------
  //修改为dynamic false
  PUT dynamic_mapping_test/_mapping
  {
    "dynamic":false
  }
  //新增anotherField 成功
  PUT dynamic_mapping_test/_doc/10
  {
    "anotherField":"someValue"
  }
  //重新去查询，但是anotherField 未被搜索到
  POST dynamic_mapping_test/_search
  {
    "query": {
      "match": {
        "anotherField": "someValue"
      }
    }
  }
  //查看mapping，无anotherField
  GET dynamic_mapping_test/_mapping
----------------------------------------------  
  //修改为dynamic strict
  PUT dynamic_mapping_test/_mapping
  {
    "dynamic": "strict"
  }
  //新增newField 报错
  PUT dynamic_mapping_test/_doc/12
  {
    "lastField":"value"
  }

6. 如何显示定义一个 Mapping

PUT movies
{
    "mappings" : {
        // define your mappings here
    }
}

自定义 Mapping 的一些建议:
1.可以参考 API 手册，纯手写
2.为了减少输入的工作量，减少出错率，依照以下步骤:

创建一个临时的 index，写入一些样本数据
通过访问 Mapping API 获得该临时文件的动态 Mapping 定义
修改后用，使用该配置创建的索引
删除临时索引

7. 控制当前字段是否被索引

index - 控制当前字段是否被索引。默认为 true。如果设置成 false，该字段不可被搜索

DELETE users
//定义mappings
PUT users
{
  "mappings" : {
    "properties" : {
      "firstName" : {
        "type" : "text"
      },
      "lastName" : {
        "type" : "text"
      },
      "mobile" : {
        "type" : "text",
        "index": false
      }
    }
  }
}
//写入数据
PUT users/_doc/1
{
  "firstname":"Ruan",
  "lastname":"Yiming",
  "mobile":12345678
}
//查询数据
POST /users/_search
{
  "query":{
    "match": {
      "mobile": "12345678"
    }
  }
}
返回内容为400，"reason": "Cannot search on field [mobile] since it is not indexed."

7.1 Index Options

四种不同级别的 Index Options 配置，可以控制倒排索引记录的内容

docs - 记录 doc id
freqs - 记录 doc id 和 term frequencies
positions - 记录 doc id /term frequencies /term position
offsets - doc id / term frequencies / term posistion / character offects

Text 类型默认记录 postions，其他默认为 docs
记录内容越多，占用存储空间越大

PUT users
{
  "mappings" : {
    "properties" : {
      "firstName" : {
        "type" : "text"
      },
      "lastName" : {
        "type" : "text"
      },
      "mobile" : {
        "type" : "text",
        "index": false
      },
      "bio": {
        "type" : "text",
        "index_options": "offsets"
      }
    }
  }
}

7.2 null_value

需要对 NULL 值实现搜索
只有 Keyword 类型支持设定 Null_Value

DELETE users
PUT users
{
  "mappings" : {
    "properties" : {
      "firstName" : {
        "type" : "text"
      },
      "lastName" : {
        "type" : "text"
      },
      "mobile" : {
        "type" : "keyword", //这个如果是text 无法设置为空
        "null_value": "NULL"
      }
    }
  }
}
//推送带有空值得数据
PUT users/_doc/2
{
"firstName":"Li",
"lastName": "Sunke",
"mobile": null
}

//查询mobile为null的数据
GET users/_search?q=mobile:NULL
或者
GET users/_search
{
  "query":{
    "match": {
      "mobile": "NULL"
    }
  }
}

//搜索结果
"_source" : {
        "firstName" : "Li",
        "lastName" : "Sunke",
        "mobile" : null
      }

7.3 copy_to

_all 在 7 中已经被 copy_to 所替代
满足一些特定的搜索需求
copy_to 将字段的数值拷贝到目标字段，实现类似 _all 的作用
copy_to 的目标字段不出现在_source 中

DELETE users

//设定带copy_to的mapping
PUT users
{
"mappings": {
  "properties": {
    "firstName":{
      "type": "text",
      "copy_to": "fullName"
    },
    "lastName":{
      "type": "text",
      "copy_to": "fullName"
    }
  }
}
}

//写入数据
PUT users/_doc/1
{
"firstName":"Ruan",
"lastName": "Yiming"
}

//get查询
GET users/_search?q=fullName:(Ruan Yiming)
//返回一个值

//post查询
POST users/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "fullName": {
        "query": "Ruan Yiming",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}
//返回一个值

7.4 数组类型

Elasticsearch 中不提供专门的数组类型。但是任何字段，都可以包含多个相同类型的数值.

DELETE users
PUT users/_doc/1
{
"name":"onebird",
"interests":"reading"
}
PUT users/_doc/1
{
"name":"twobirds",
"interests":["reading","music"]
}
GET users/_mapping 
//部分代码
"interests" : {
        "type" : "text", //类型还是text，不是数组
        "fields" : {
          "keyword" : {
            "type" : "keyword",
            "ignore_above" : 256
          }
        }
      }

8. 动态映射的弊端

8.1 字段匹配不准确

如：date类型匹配为keyword类型。
举例：

DELETE my_index_014
PUT my_index_014/_doc/1
{
  "create_date": "2020-12-26 12:00:00"
}
GET my_index_014/_mapping

返回结果可知：create_date 是 text和keyword类型。不是我们期望的date类型。
是有解决方案的，如下，但也需要提前设置匹配规则。

DELETE my_index_014
PUT my_index_014
{
  "mappings": {
    "dynamic_date_formats": ["yyyy-MM-dd HH:mm:ss"]
  }
}

8.2 字段匹配相对准确，但不是用户期望的。

举例: 用户期望text类型支持ik分词，但默认的是standard标准分词器。
当然也会有解决方案，借助动态 template解决。

8.3 占据多余的存储空间。

举例：string类型匹配为：text和keyword两种类型。意味着两次索引。
但实际用户极有可能只期望排序和聚合的keyword类型。
或者极有可能只需要存储text类型，如：网页正文内容只需要全文检索，不需要排序和聚合操作。

8.4 Mapping可能错误泛滥。

不小心写错的查询语句，由于使用了put操作，很可能写入Mapping中也经常见。
基于此，实际工程开发实战中，建议：使用静态Mapping，提前定义好字段。

参考资料：
极客时间：Elasticsearch核心技术与实战
相关阅读：
初学elasticsearch入门
Elasticsearch本地安装与简单配置
docker-compose安装elasticsearch集群
Elasticsearch 7.X之文档、索引、REST API详解
Elasticsearch节点，集群，分片及副本详解
Elasticsearch倒排索引介绍
Elasticsearch Analyzer 进行分词详解
Elasticsearch search API详解
Elasticsearch URI Search 查询方法详解
Elasticsearch Request Body 与 Query DSL详解

活动

应用商城

合作伙伴

开发者

支持与服务

了解天翼云

Elasticsearch Dynamic Mapping 和常见字段类型详解

Elasticsearch Dynamic Mapping 和常见字段类型详解

2. 元字段

2.1 Identity 元字段

2.2 文档源元字段

2.3 索引元字段

2.4 路由元字段

2.5 其他元字段

3. 字段的数据类型

3.1 核心数据类型：

3.2 复杂数据类型

3.3 Geo 数据类型

3.4 专用数据类型

3.5 多字段类型multi-fields

3. Dynamic Mapping

4. 类型的自动识别

5. 能否更改 Mapping 的字段类型

5.1 新增字段

5.2 已有字段

5.3 控制 Dynamic Mappings

6. 如何显示定义一个 Mapping

7. 控制当前字段是否被索引

7.1 Index Options

7.2 null_value

7.3 copy_to

7.4 数组类型

8. 动态映射的弊端

8.1 字段匹配不准确

8.2 字段匹配相对准确，但不是用户期望的。

8.3 占据多余的存储空间。

8.4 Mapping可能错误泛滥。

相关文章

ELK集群搭建(2)

postgres elasticsearch fdw 学习

Elasticsearch—生产环境集群核心配置

【ELK】Elasticsearch 8.7单节点配置、安装和运行

ElasticSearch之配置

使用postgres_fdw 串接elasticsearch fdw

树莓派部署Elasticsearch6集群

ElasticSearch的日志配置

SpringBoot ElasticSearch 实现订单的分页查询 【SpringBoot系列17】

Java ElasticSearch 操作

作者介绍

最新文章

ElasticSearch - 在 微服务项目 中基于 RabbitMQ 实现 ES 和 MySQL 数据异步同步（考点）

ElasticSearch - 基础概念，以及和 mysql 的对比

修改字段映射类型

Elasticsearch 基本操作(下)

当es使用script脚本查询聚合等操作遇到空字段报错问题解决方案

使用python生成大量数据写入es数据库并查询操作（聚合）

热门文章

ElasticSearch_dsl实现多字段查询去重过滤详解(script)

当es使用script脚本查询聚合等操作遇到空字段报错问题解决方案

修改字段映射类型

Elasticsearch 基本操作(下)

ElasticSearch数据库修改分片数、副本数及修改mapping字段

es获取mapping中所有的字段（回溯）

热门标签

相关产品

弹性云主机

天翼云电脑（公众版）

对象存储

云硬盘

随机文章

使用python，将mongo数据写入es数据库中

ElasticSearch - 基础概念，以及和 mysql 的对比

es是去查id再根据id去查数据库这种方式好，还是所有数据都放es，直接去查es好？

es查询响应结果中获取某些字段的值

Elasticsearch 基本操作(下)

ElasticSearch - 在 微服务项目 中基于 RabbitMQ 实现 ES 和 MySQL 数据异步同步（考点）

SpringBoot ElasticSearch 实现订单的分页查询【SpringBoot系列17】

ElasticSearch - 在微服务项目中基于 RabbitMQ 实现 ES 和 MySQL 数据异步同步（考点）

ElasticSearch - 在微服务项目中基于 RabbitMQ 实现 ES 和 MySQL 数据异步同步（考点）