ElasticSearch学习之ES Mapping实战示例

目录

• 什么是Mapping
• Mapping 属性
• 字段类型（type）详解
• 字符串类型
• 数字类型
• 日期类型
• 布尔类型
• 二进制类型
• 范围类型
• 复合数据类型
• 数组类型
• 对象类型
• 嵌套类型
• 地理数据类型
• 地理坐标(geo_point)类型
• 地理图形(geo_shape)类型
• 特殊类型
• IP类型 (ip)
• 令牌计数类型 (token_count)
• 结束语

什么是Mapping

同样的，我们先讲基本概念，什么是mapping,上节给大家简要的举了一个例子,还有印象吗？mapping是es中一个比较重要的概念，如果这个搞不懂，下面的学习将会非常的困难。

我们说在关系型数据库中，比如mysql,在创建表的时候会对字段进行声明，赋予字段一些描述比如字段名称，类型等。

在Es中同样的，我们之前讲Index的时候就给大家提到过，在创建文档的时候同样需要给文档进行字段声明，其中包括字段类型，是否分词，是否索引等一系列属性和规则,而我们今天要讲的mapping就是提供这个作用的。

es中提供了动态mapping和静态mapping两种方式来声明一个类型中文档的字段。

下面就给大家做一个详细的讲解~

Mapping 属性

mapping的属性，可以理解为一个type中，每个字段所具备的属性。下面给大家列一些常用的属性:

type： 字段类型，常用的有 text、integer 等等。

index: 默认true，字段是否建立倒排索引，false情况下不能被搜索，但支持聚合分析

enable: 默认true，字段是否建立倒排索引以及doc value，false情况下不能被搜索以及聚合，但是节约了内存空间

store: 默认false，字段是否额外存储，如果需要查询获取的字段只是文档中的小数据，这些字段可以store，减少IO。而且这个存储是独于 _source 的存储的。

doc_values: 默认true，优化字段排序聚合脚本访问，耗用磁盘空间

fields: 多字段特性。让一个字段拥有多个子字段类型，使得一个字段能够被多个不同的索引方式进行索引。

norms: 默认为true，是否支持评分，如果字段只用来过滤和聚合分析，而不需要被评分，那么可以设置为false；type 为 text 时，默认为 true；而 type 为 keyword 时，默认为 false。

analyzer: 指定索引和搜索时的分析器，如果同时指定 search_analyzer 则搜索时会优先使用 search_analyzer。

search_analyzer: 指定搜索时的分析器，搜索时的优先级最高。

fielddata: 默认false，针对text类型排序、聚合、脚本访问优化，尽量避免，操作昂贵

index_options: 用于设置倒排（索引）列表包含的信息，这些信息用于搜索（Search）和高亮显示：

• docs：只索引文档编号(Doc Number)；
• freqs：索引文档编号和词频率（term frequency）；
• positions：索引文档编号，词频率和词位置（序号）；
• offsets：索引文档编号，词频率，词偏移量（开始和结束位置）和词位置（序号）。

默认情况下，被分词的字符串（analyzed string）字段使用 positions，其他字段默认使用 docs。

此外，需要注意的是 index_option 是 elasticsearch 特有的设置属性；临近搜索和短语查询时，index_option 必须设置为 offsets，同时高亮也可使用 postings highlighter。 记录内容越多，占用存储空间越大。

字段类型（type）详解

主要核心数据类型:

字符串类型

• text

会做分词处理。类型为 text的字段可以通过全文检索搜索到。如果一个字段是要被全文搜索的，应该使用 text 类型。设置 text 类型以后，字段内容会被分析，在生成倒排索引以前，字符串会被分词器分成一个一个词条（term）。text 类型的字段不用于排序，且很少用于聚合（Terms Aggregation 除外）。

• keyword

不会做分词处理。类型为 keyword 的字段只能通过精确值搜索到。类型适用于索引结构化的字段，通常用于过滤、排序、聚合。

***PS：Elasticsearch 5.X 之后的字段类型不再支持 string，由 text 或 keyword 取代。如果仍使用 string，会给出警告。 ***

数字类型

byte: 取值范围 -128 至 127

short 取值范围 -32768 至 32767

integer 取值范围 -2^31 至 2^31-1

long 取值范围 -2^63 至 2^63-1

double 取值范围 64 位双精度 IEEE 754 浮点类型

float 取值范围 32 位单精度 IEEE 754 浮点类型

half_float 取值范围 16 位半精度 IEEE 754 浮点类型

scaled_float 取值范围 缩放类型的浮点数

这里需要注意的是，对于数字类型的字段，在满足需求的情况下，尽可能选择范围小的数据类型，好比人的年龄，最多就是三位数，使用short就完全能胜任，字段的长度越短，索引和搜索的效率越高

对于浮点数来说, 优先考虑使用 scaled_float 类型。scaled_float 是通过缩放因子把浮点数变成 long 类型，比如价格只需要精确到分，price 字段的取值为 57.34，设置放大因子为 100，存储起来就是 5734。所有的 API 都会把 price 的取值当作浮点数，事实上 Elasticsearch 底层存储的是整数类型，因为压缩整数比压缩浮点数更加节省存储空间

日期类型

• date

在 ES 中的日期可以是以下几种形式：

• 格式化日期的字符串，如 “2015-01-01” 或 “2015/01/01 12:10:30”
• 毫秒时间戳
• 秒级时间戳

需要注意的是，ES内部会把日期转换为 UTC（世界标准时间），并将其存储为毫秒时间戳，这样做的原因是和字符串相比，数值在存储和处理时更快。

布尔类型

• boolean

如果一个字段是布尔类型，可接受的值为 true、false。

***Elasticsearch 5.4 版本以前，可以接受被解释为 true 或 false 的字符串和数字，5.4 版本以后只接受 true、false、”true”、”false”。 ***

二进制类型

• binary

binary 类型数据格式为base64 编码的字符串，默认不额外存储，也不可搜索。

范围类型

range

• integer_range -2^31 至 2^31-1
• long_range -2^63 至 2^63-1
• float_range 32-bit IEEE 754
• double_range 64-bit IEEE 754
• date_range 64 位整数，毫秒计时

复合数据类型

这个或许大家没有听过,它主要分为数组类型, 对象类型, 嵌套类型

数组类型

ES中没有专用的数组类型，默认情况下任何字段都可以包含0个或者多个值，但是一个数组中的值必须是同一种类型

• 整型数组：[1,3]
• 嵌套数组：[1,[2,3]]，等价于 [1,2,3]
• 对象数组: [{"name": "lili", "age": "18"}, {"name": "liming", "age": "20"} ]

动态添加数据时，数组的第一个值的类型决定整个数组的类型。 混合数组类型是不支持的，比如：[1，”abc”]。数组可以包含 null 值，空数组[ ]会被当作 missing field 对待。

在文档中使用 array 类型不需要提前做任何配置，默认支持。

对象类型

对象类型很好理解，即JSON对象，需要注意的是，es中会对嵌套的JSON对象做扁平化处理, 怎么理解呢？

例如如下数据:

{
  "name":"lili",
  "friend":[
    "name":"xiaohong"
  ]
}

存储的时候变成这样:

{
  "name":"lili",
  "friend.name":"xiaohong"
}

嵌套类型

嵌套类型是一种特殊的对象类型，es本身会对对象类型字段做扁平化处理，那么当存储的对象类型为对象数组时，会出现关联关系失效的情况

{
  "name":"lili",
  "friends":[
    {
      "name":"xiaohong",
      "age": 18
    },
    {
      "name":"xiaoming",
      "age": 20
    }
  ]
}

处理后:

{
  "name":"lili",
  "friends.name":["xiaohong","xiaoming"],
  "friend.age":[18, 20]
}

可以看出，数据直接的关联性没有了

如果需要索引对象数组并避免上述问题的产生，应该使用 nested 对象类型而不是 object 类型，nested 对象类型可以保持数组中每个对象的独立性。Nested 类型将数组中每个对象作为独立隐藏文档来索引，这意味着每个嵌套对象都可以独立被搜索

为了防止过度定义嵌套字段的数量，每个索引可以定义的嵌套字段被限制在 50 个

地理数据类型

地理相关类型有地理坐标类型(geo_point)和地理图形类型(geo_shape)

地理坐标(geo_point)类型

geo point 类型用于存储地理位置信息的经纬度，可用于以下几种场景：

• 查找一定范围内的地理位置。
• 通过地理位置或者相对中心点的距离来聚合文档。
• 把距离因素整合到文档的评分中。
• 通过距离对文档排序。
• 存储格式: 经纬度JSON格式：{“lat”:41.12,”lon”:-71.34}
• 经纬度字符串格式："41.12,-71.34"
• 地理坐标hash值："u1269qu5dcgp"
• 经纬度数组形式：[41.12,-71.34]

地理图形(geo_shape)类型

这个不跟大家介绍了，不常用,它的存储形式是geoJson,如下形式:

{
 "type":"Point",
 "coordinates":[
     100,
     0
 ]
}

特殊类型

IP类型 (ip)

ip 类型的字段用于存储 IPv4 或者 IPv6 的地址。如”192.168.1.1”或”192.168.0.0/16”

令牌计数类型 (token_count)

token_count 用于统计text分词后的词条个数，本质上是一个整数型字段。举个例子，映射中指定 name 为 text 类型，增加name.length 字段用于统计分词后词项的长度，类型为 token_count，分词器为标准分词器，命令如下：

{
  "mappings": {
    "my_type": {
      "properties": {
        "name": {
          "type": "text",
          "fields": {
            "length": {
              "type": "token_count",
              "analyzer": "standard"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

结束语

本节主要讲了ES中的mapping概念以及它的基础属性，以及给大家介绍了常用的核心数据类型,本节理论偏多点，所以需要大家动手去消化一下，光看很容易忘记，动手实践印象会更深。正确的使用类型，可以帮助我们更好的解决问题，也可以帮我们节约服务器成本。本节还遗留一些东西，放到下节给大家讲，下节给大家说说什么是动态mapping，更多关于ElasticSearch ES Mapping的资料请关注脚本之家其它相关文章！