在 Elasticsearch 7.0.0 或更高版本中创建的索引不再接受 _default_ 映射。 在 6.x 中创建的索引将继续在 Elasticsearch 6.x 中像以前一样运行。 7.0 中的 API 中已弃用类型 type,并对索引创建、放置映射、获取映射、放置模板、获取模板和获取字段映射 API 进行了重大更改。
我们知道 Elasticsearch 是一个文档数据库,映射类型 type 表示被索引的文档或实体的类型,例如 youtube 索引可能具有用户类型和视频类型。你可以粗俗地理解 type 为关系数据库中的表格 table。
每个映射类型都可以有自己的字段,因此用户 user 类型可能有一个 full_name 字段、一个 user_name 字段和一个电子邮件字段,而视频 video 类型可以有一个 video_url 字段、一个 uploaded_at 字段,以及像用户 user 类型一样的 user_name 字段。
每个文档都有一个包含类型名称的 _type 元数据字段,并且可以通过在 URL 中指定类型名称将搜索限制为一种或多种类型:
GET youtube/user,video/_search
{
"query": {
"match": {
"user_name": "kimchy"
}
}
}
文档的 _type 和 _id 字段组合生成 _uid 字段,有助于唯一标识存储在同一索引中具有相同 _id 的记录和文档。
下面的代码片段显示了不同类型的文档如何先前存储在同一索引中(请注意下面代码仅适用于于 7.0.0 之前的版本):
PUT youtube
{
"mappings": {
"user": {
"properties": {
"name": { "type": "text" },
"user_name": { "type": "keyword" },
"email": { "type": "keyword" }
}
},
"video": {
"properties": {
"video_url": { "type": "text" },
"user_name": { "type": "keyword" },
"uploaded_at": { "type": "date" }
}
}
}
}
上面的代码为 youtube 索引创建了一个映射,它有两种类型:user 和 video。
PUT youtube/user/debraj
{
"name": "Debraj Bhal",
"user_name": "debraj",
"email": "[email protected]"
}
PUT youtube/video/1
{
"user_name": "debraj",
"uploaded_at": "2017-10-24T09:00:00Z",
"video_url": "https://myvideo.com"
}
上面的代码片段用于分别创建/更新 _id debraj 类型的 user 和 _id 1 类型的 video 的文档。
可以通过使用请求 URL 中的类型名称来检索特定类型的这些文档,如下面的代码片段所示:
GET youtube/video/_search
{
"query": {
"match": {
"user_name": "debraj"
}
}
}
在 Elasticsearch 中,索引类似于 SQL 数据库,类型类似于表。 但这个类比并不完全正确。 因为在 SQL 数据库中表是相互独立的,即不同表中同名的字段是完全独立的,互不依赖。
但在 Elasticsearch 索引中,不同映射类型中具有相同名称的字段在内部由相同的 Lucene 字段支持。 换句话说,使用上面的示例,用户类型中的 user_name 字段与视频类型中的 user_name 字段存储在完全相同的字段中,并且两个 user_name 字段在两种类型中必须具有相同的映射(定义,也即相同的数据类型)。
例如,当你想要定义 deleted 字段在同一索引中一种类型定义为 date 字段而在另一种类型中定义为 bool 字段时,这可能会导致失败。
此外,如果类型很少或没有共同字段,如果存储在同一索引中,会导致数据稀疏并干扰 Lucene 有效压缩文档的能力。 例如,在上面的示例中,只有 username 字段是常见的,因此对于视频类型,电子邮件和姓名类型字段没有用处,因此导致数据稀疏。
尽管映射类型存在一些缺点,但它们有助于组织链接数据。 因此,即使在 Elasticsearch 中删除映射类型之后,我们仍然可以通过两种方式实现类似的功能:
第一种选择是为每个文档类型建立一个索引。 你可以将视频存储在视频 video 索引中,将用户存储在 user 索引中,而不是将视频和用户存储在单个 youtube 索引中。
当然,集群中可以存在的主分片数量是有限的,因此你可能不希望为了仅包含几千个文档的集合而浪费整个分片。 在这种情况下,你可以实现自己的自定义类型字段,其工作方式与旧的 _type 类似。
PUT youtube
{
"mappings": {
"_doc": {
"properties": {
"type": { "type": "keyword" },
"name": { "type": "text" },
"user_name": { "type": "keyword" },
"email": { "type": "keyword" },
"video_url": { "type": "text" },
"uploaded_at": { "type": "date" }
}
}
}
}
在文档的映射定义中,我们添加了额外的字段 type。 该字段用于区分存储在同一索引中的不同类型的文档。 我们可以更新和查询这些文档,如下面的代码片段所示。
PUT youtube/_doc/user-debraj
{
"type": "user",
"name": "Debraj Bhal",
"user_name": "debraj",
"email": "[email protected]"
}
PUT youtube/_doc/video-1
{
"type": "video",
"user_name": "debraj",
"uploaded_at": "2017-10-24T09:00:00Z",
"video_url": "https://myvideo.com"
}
GET youtube/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"match": {
"user_name": "debraj"
}
},
"filter": {
"match": {
"type": "video"
}
}
}
}
}
希望本文能帮助你详细了解 Elasticsearch 中的映射类型。