ElasticSearch 23 种映射参数详解

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ElasticSearch 系列教程我们前面已经连着发了四篇了,今天第五篇,我们来聊一聊 Es 中的 23 种常见的映射参数。

针对这 23 种常见的映射参数,松哥专门录制了一个视频教程:

视频链接: https://pan.baidu.com/s/1J23m... 提取码: 6k2a

本文是松哥所录视频教程的一个笔记,笔记简明扼要,完整内容小伙伴们可以参考视频。

1.ElasticSearch 映射参数

1.1 analyzer

定义文本字段的分词器。默认对索引和查询都是有效的。

假设不用分词器,我们先来看一下索引的结果,创建一个索引并添加一个文档:

PUT blog

PUT blog/_doc/1
{
  "title":"定义文本字段的分词器。默认对索引和查询都是有效的。"
}

查看词条向量(term vectors)

GET blog/_termvectors/1
{
  "fields": ["title"]
}

查看结果如下:

{
  "_index" : "blog",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "found" : true,
  "took" : 0,
  "term_vectors" : {
    "title" : {
      "field_statistics" : {
        "sum_doc_freq" : 22,
        "doc_count" : 1,
        "sum_ttf" : 23
      },
      "terms" : {
        "义" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 1,
              "start_offset" : 1,
              "end_offset" : 2
            }
          ]
        },
        "分" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 7,
              "start_offset" : 7,
              "end_offset" : 8
            }
          ]
        },
        "和" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 15,
              "start_offset" : 16,
              "end_offset" : 17
            }
          ]
        },
        "器" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 9,
              "start_offset" : 9,
              "end_offset" : 10
            }
          ]
        },
        "字" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 4,
              "start_offset" : 4,
              "end_offset" : 5
            }
          ]
        },
        "定" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 0,
              "start_offset" : 0,
              "end_offset" : 1
            }
          ]
        },
        "对" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 12,
              "start_offset" : 13,
              "end_offset" : 14
            }
          ]
        },
        "引" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 14,
              "start_offset" : 15,
              "end_offset" : 16
            }
          ]
        },
        "效" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 21,
              "start_offset" : 22,
              "end_offset" : 23
            }
          ]
        },
        "文" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 2,
              "start_offset" : 2,
              "end_offset" : 3
            }
          ]
        },
        "是" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 19,
              "start_offset" : 20,
              "end_offset" : 21
            }
          ]
        },
        "有" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 20,
              "start_offset" : 21,
              "end_offset" : 22
            }
          ]
        },
        "本" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 3,
              "start_offset" : 3,
              "end_offset" : 4
            }
          ]
        },
        "查" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 16,
              "start_offset" : 17,
              "end_offset" : 18
            }
          ]
        },
        "段" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 5,
              "start_offset" : 5,
              "end_offset" : 6
            }
          ]
        },
        "的" : {
          "term_freq" : 2,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 6,
              "start_offset" : 6,
              "end_offset" : 7
            },
            {
              "position" : 22,
              "start_offset" : 23,
              "end_offset" : 24
            }
          ]
        },
        "索" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 13,
              "start_offset" : 14,
              "end_offset" : 15
            }
          ]
        },
        "认" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 11,
              "start_offset" : 12,
              "end_offset" : 13
            }
          ]
        },
        "词" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 8,
              "start_offset" : 8,
              "end_offset" : 9
            }
          ]
        },
        "询" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 17,
              "start_offset" : 18,
              "end_offset" : 19
            }
          ]
        },
        "都" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 18,
              "start_offset" : 19,
              "end_offset" : 20
            }
          ]
        },
        "默" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 10,
              "start_offset" : 11,
              "end_offset" : 12
            }
          ]
        }
      }
    }
  }
}

可以看到,默认情况下,中文就是一个字一个字的分,这种分词方式没有任何意义。如果这样分词,查询就只能按照一个字一个字来查,像下面这样:

GET blog/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "title": "定"
    }
  }
}

无意义!!!

所以,我们要根据实际情况,配置合适的分词器。

给字段设定分词器:

PUT blog
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type":"text",
        "analyzer": "ik_smart"
      }
    }
  }
}

存储文档:

PUT blog/_doc/1
{
  "title":"定义文本字段的分词器。默认对索引和查询都是有效的。"
}

查看词条向量:

GET blog/_termvectors/1
{
  "fields": ["title"]
}

查询结果如下:

{
  "_index" : "blog",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "found" : true,
  "took" : 1,
  "term_vectors" : {
    "title" : {
      "field_statistics" : {
        "sum_doc_freq" : 12,
        "doc_count" : 1,
        "sum_ttf" : 13
      },
      "terms" : {
        "分词器" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 4,
              "start_offset" : 7,
              "end_offset" : 10
            }
          ]
        },
        "和" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 8,
              "start_offset" : 16,
              "end_offset" : 17
            }
          ]
        },
        "字段" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 2,
              "start_offset" : 4,
              "end_offset" : 6
            }
          ]
        },
        "定义" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 0,
              "start_offset" : 0,
              "end_offset" : 2
            }
          ]
        },
        "对" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 6,
              "start_offset" : 13,
              "end_offset" : 14
            }
          ]
        },
        "文本" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 1,
              "start_offset" : 2,
              "end_offset" : 4
            }
          ]
        },
        "有效" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 11,
              "start_offset" : 21,
              "end_offset" : 23
            }
          ]
        },
        "查询" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 9,
              "start_offset" : 17,
              "end_offset" : 19
            }
          ]
        },
        "的" : {
          "term_freq" : 2,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 3,
              "start_offset" : 6,
              "end_offset" : 7
            },
            {
              "position" : 12,
              "start_offset" : 23,
              "end_offset" : 24
            }
          ]
        },
        "索引" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 7,
              "start_offset" : 14,
              "end_offset" : 16
            }
          ]
        },
        "都是" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 10,
              "start_offset" : 19,
              "end_offset" : 21
            }
          ]
        },
        "默认" : {
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 5,
              "start_offset" : 11,
              "end_offset" : 13
            }
          ]
        }
      }
    }
  }
}

然后就可以通过词去搜索了:

GET blog/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "title": "索引"
    }
  }
}

1.2 search_analyzer

查询时候的分词器。默认情况下,如果没有配置 search_analyzer,则查询时,首先查看有没有 search_analyzer,有的话,就用 search_analyzer 来进行分词,如果没有,则看有没有 analyzer,如果有,则用 analyzer 来进行分词,否则使用 es 默认的分词器。

1.3 normalizer

normalizer 参数用于解析前(索引或者查询)的标准化配置。

比如,在 es 中,对于一些我们不想切分的字符串,我们通常会将其设置为 keyword,搜索时候也是使用整个词进行搜索。如果在索引前没有做好数据清洗,导致大小写不一致,例如 javaboy 和 JAVABOY,此时,我们就可以使用 normalizer 在索引之前以及查询之前进行文档的标准化。

先来一个反例,创建一个名为 blog 的索引,设置 author 字段类型为 keyword:

PUT blog
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "author":{
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

添加两个文档:

PUT blog/_doc/1
{
  "author":"javaboy"
}

PUT blog/_doc/2
{
  "author":"JAVABOY"
}

然后进行搜索:

GET blog/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "author": "JAVABOY"
    }
  }
}

大写关键字可以搜到大写的文档,小写关键字可以搜到小写的文档。

如果使用了 normalizer,可以在索引和查询时,分别对文档进行预处理。

normalizer 定义方式如下:

PUT blog
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "normalizer":{
        "my_normalizer":{
          "type":"custom",
          "filter":["lowercase"]
        }
      }
    }
  }, 
  "mappings": {
    "properties": {
      "author":{
        "type": "keyword",
        "normalizer":"my_normalizer"
      }
    }
  }
}

在 settings 中定义 normalizer,然后在 mappings 中引用。

测试方式和前面一致。此时查询的时候,大写关键字也可以查询到小写文档,因为无论是索引还是查询,都会将大写转为小写。

1.4 boost

boost 参数可以设置字段的权重。

boost 有两种使用思路,一种就是在定义 mappings 的时候使用,在指定字段类型时使用;另一种就是在查询时使用。

实际开发中建议使用后者,前者有问题:如果不重新索引文档,权重无法修改。

mapping 中使用 boost(不推荐):

PUT blog
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "content":{
        "type": "text",
        "boost": 2
      }
    }
  }
}

另一种方式就是在查询的时候,指定 boost

GET blog/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "content": {
        "query": "你好",
        "boost": 2
      }
    }
  }
}

1.5 coerce

coerce 用来清除脏数据,默认为 true。

例如一个数字,在 JSON 中,用户可能写错了:

{"age":"99"}

或者 :

{"age":"99.0"}

这些都不是正确的数字格式。

通过 coerce 可以解决该问题。

默认情况下,以下操作没问题,就是 coerce 起作用:

PUT blog
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "age":{
        "type": "integer"
      }
    }
  }
}

POST blog/_doc
{
  "age":"99.0"
}

如果需要修改 coerce ,方式如下:

PUT blog
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "age":{
        "type": "integer",
        "coerce": false
      }
    }
  }
}

POST blog/_doc
{
  "age":99
}

当 coerce 修改为 false 之后,数字就只能是数字了,不可以是字符串,该字段传入字符串会报错。

1.6 copy_to

这个属性,可以将多个字段的值,复制到同一个字段中。

定义方式如下:

PUT blog
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type": "text",
        "copy_to": "full_content"
      },
      "content":{
        "type": "text",
        "copy_to": "full_content"
      },
      "full_content":{
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

PUT blog/_doc/1
{
  "title":"你好江南一点雨",
  "content":"当 coerce 修改为 false 之后,数字就只能是数字了,不可以是字符串,该字段传入字符串会报错。"
}

GET blog/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "full_content": "当"
    }
  }
}

1.7 doc_values 和 fielddata

es 中的搜索主要是用到倒排索引,doc_values 参数是为了加快排序、聚合操作而生的。当建立倒排索引的时候,会额外增加列式存储映射。

doc_values 默认是开启的,如果确定某个字段不需要排序或者不需要聚合,那么可以关闭 doc_values。

大部分的字段在索引时都会生成 doc_values,除了 text。text 字段在查询时会生成一个 fielddata 的数据结构,fieldata 在字段首次被聚合、排序的时候生成。

doc_values fielddata
索引时创建 使用时动态创建
磁盘 内存
不占用内存 不占用磁盘
索引速度稍微低一点 文档很多时,动态创建慢,占内存

doc_values 默认开启,fielddata 默认关闭。

doc_values 演示:

PUT users

PUT users/_doc/1
{
  "age":100
}

PUT users/_doc/2
{
  "age":99
}

PUT users/_doc/3
{
  "age":98
}

PUT users/_doc/4
{
  "age":101
}

GET users/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort":[
    {
      "age":{
        "order": "desc"
      }
    }
    ]
}

由于 doc_values 默认时开启的,所以可以直接使用该字段排序,如果想关闭 doc_values ,如下:

PUT users
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "age":{
        "type": "integer",
        "doc_values": false
      }
    }
  }
}

PUT users/_doc/1
{
  "age":100
}

PUT users/_doc/2
{
  "age":99
}

PUT users/_doc/3
{
  "age":98
}

PUT users/_doc/4
{
  "age":101
}

GET users/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort":[
    {
      "age":{
        "order": "desc"
      }
    }
    ]
}

1.8 dynamic

1.9 enabled

es 默认会索引所有的字段,但是有的字段可能只需要存储,不需要索引。此时可以通过 enabled 字段来控制:

PUT blog
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "enabled": false
      }
    }
  }
}

PUT blog/_doc/1
{
  "title":"javaboy"
}

GET blog/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "title": "javaboy"
    }
  }
}

设置了 enabled 为 false 之后,就可以再通过该字段进行搜索了。

1.10 format

日期格式。format 可以规范日期格式,而且一次可以定义多个 format。

PUT users
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "birthday":{
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd||yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
      }
    }
  }
}

PUT users/_doc/1
{
  "birthday":"2020-11-11"
}

PUT users/_doc/2
{
  "birthday":"2020-11-11 11:11:11"
}
  • 多个日期格式之间,使用 || 符号连接,注意没有空格。
  • 如果用户没有指定日期的 format,默认的日期格式是 strict_date_optional_time||epoch_mills

另外,所有的日期格式,可以在 https://www.elastic.co/guide/... 网址查看。

1.11 ignore_above

igbore_above 用于指定分词和索引的字符串最大长度,超过最大长度的话,该字段将不会被索引,这个字段只适用于 keyword 类型。

PUT blog
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type": "keyword",
        "ignore_above": 10
      }
    }
  }
}

PUT blog/_doc/1
{
  "title":"javaboy"
}

PUT blog/_doc/2
{
  "title":"javaboyjavaboyjavaboy"
}

GET blog/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "title": "javaboyjavaboyjavaboy"
    }
  }
}

1.12 ignore_malformed

ignore_malformed 可以忽略不规则的数据,该参数默认为 false。

PUT users
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "birthday":{
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd||yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
      },
      "age":{
        "type": "integer",
        "ignore_malformed": true
      }
    }
  }
}

PUT users/_doc/1
{
  "birthday":"2020-11-11",
  "age":99
}

PUT users/_doc/2
{
  "birthday":"2020-11-11 11:11:11",
  "age":"abc"
}


PUT users/_doc/2
{
  "birthday":"2020-11-11 11:11:11aaa",
  "age":"abc"
}

1.13 include_in_all

这个是针对 _all 字段的,但是在 es7 中,该字段已经被废弃了。

1.14 index

index 属性指定一个字段是否被索引,该属性为 true 表示字段被索引,false 表示字段不被索引。

PUT users
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "age":{
        "type": "integer",
        "index": false
      }
    }
  }
}

PUT users/_doc/1
{
  "age":99
}

GET users/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "age": 99
    }
  }
}
  • 如果 index 为 false,则不能通过对应的字段搜索。

1.15 index_options

index_options 控制索引时哪些信息被存储到倒排索引中(用在 text 字段中),有四种取值:

index_options 备注
docs 只存储文档编号,默认即此
freqs 在 docs 基础上,存储词项频率
positions 在 freqs 基础上,存储词项偏移位置
offsets 在 positions 基础上,存储词项开始和结束的字符位置

1.16 norms

norms 对字段评分有用,text 默认开启 norms,如果不是特别需要,不要开启 norms。

1.17 null_value

在 es 中,值为 null 的字段不索引也不可以被搜索,null_value 可以让值为 null 的字段显式的可索引、可搜索:

PUT users
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name":{
        "type": "keyword",
        "null_value": "javaboy_null"
      }
    }
  }
}

PUT users/_doc/1
{
  "name":null,
  "age":99
}

GET users/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name": "javaboy_null"
    }
  }
}

1.18 position_increment_gap

被解析的 text 字段会将 term 的位置考虑进去,目的是为了支持近似查询和短语查询,当我们去索引一个含有多个值的 text 字段时,会在各个值之间添加一个假想的空间,将值隔开,这样就可以有效避免一些无意义的短语匹配,间隙大小通过 position_increment_gap 来控制,默认是 100。

PUT users

PUT users/_doc/1
{
  "name":["zhang san","li si"]
}

GET users/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "name": {
        "query": "sanli"
      }
    }
  }
}
  • sanli 搜索不到,因为两个短语之间有一个假想的空隙,为 100。
GET users/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "name": {
        "query": "san li",
        "slop": 101
      }
    }
  }
}

可以通过 slop 指定空隙大小。

也可以在定义索引的时候,指定空隙:

PUT users
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name":{
        "type": "text",
        "position_increment_gap": 0
      }
    }
  }
}

PUT users/_doc/1
{
  "name":["zhang san","li si"]
}

GET users/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "name": {
        "query": "san li"
      }
    }
  }
}

1.19 properties

1.20 similarity

similarity 指定文档的评分模型,默认有三种:

similarity 备注
BM25 es 和 lucene 默认的评分模型
classic TF/IDF 评分
boolean boolean 模型评分

1.21 store

默认情况下,字段会被索引,也可以搜索,但是不会存储,虽然不会被存储的,但是 _source 中有一个字段的备份。如果想将字段存储下来,可以通过配置 store 来实现。

1.22 term_vectors

term_vectors 是通过分词器产生的信息,包括:

  • 一组 terms
  • 每个 term 的位置
  • term 的首字符/尾字符与原始字符串原点的偏移量

term_vectors 取值:

取值 备注
no 不存储信息,默认即此
yes term 被存储
with_positions 在 yes 的基础上增加位置信息
with_offset 在 yes 的基础上增加偏移信息
with_positions_offsets term、位置、偏移量都存储

1.23 fields

fields 参数可以让同一字段有多种不同的索引方式。例如:

PUT blog
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type": "text",
        "fields": {
          "raw":{
            "type":"keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

PUT blog/_doc/1
{
  "title":"javaboy"
}

GET blog/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "title.raw": "javaboy"
    }
  }
}

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需求文档地址:https://github.com/lenve/javadoc

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