Elasticsearch学习-索引操作及Mapping映射

一、名词解释

1）索引

在7.X版本前类似于关系型数据库中的数据库概念，8.X版本后删除了type概念，索引类似于关系型数据库中的表

2）文档

相当于关系型数据库中的一条数据，最小单元

3）节点

每一个节点就是一个ES实例（一个java进程），一个节点 != 一台服务器

4）集群

多个节点组成分布式系统，ES原生分布式，已启动一个ES进程，再启动一个进程，这个进程会自动发现集群并进入，前提条件是所有节点配置一套集群信息

5）分片

一个索引包含一个多个分片，7.0之前默认五个主分片，每个主分片一个副本，在7.0之后默认一个主分片，副本可以在索引创建之后修改数量，但是主分片的数量一旦确定不可修改。每个分片都是一个Lucene实例，有完成的创建索引和处理请求的能力ES会自动在节点上做分片均衡，每个主分片和其副本分片不能同时存在于同一个节点上。

 二、索引CRUD

1）创建索引

PUT /indexName?pretty

 2）查询操作

# 查询索引信息
GET _cat/indices?v
# 查询所有数据
GET /indexName/_search
# 查询第一条数据
GET /indecName/_doc/1

 3）删除操作

# 删除索引
DELETE /indexName?pretty
#删除数据
DELETE /indexName/_doc/id

 4) 插入数据

#插入数据 指定id
PUT /indexName/_doc/id
{
    Json数据
}
 
# 示例
PUT /product/_doc/1
{
    "name":"手机",
    "price"："1399"，
    "desc":["美观","小巧"]
}

 5）修改数据

1. 同插入数据，全量替换

2. 指定字段更新（两种格式均可）

POST /indexName/_doc/1 _update
{
  "doc":{
     "fieldName":""
   }
}
 
POST /indexName/_update/id
{
  "doc":{
     "fieldName":""
   }
}

3.按条件删除数据 

 POST /indexName/_doc/_delete_by_query
{
  "query": {
    "term": {
      "fieldName": "11"
    }
  }
}

三、Mapping映射 

定义文档及其包含字段的存储和索引信息，类似“表结构” 概念

包含属性：字段名称、类型、字段使用的分词器、是否评分、是否创建索引等

 1）查看mapping

GET /indexName/_mappings 

  2) ES数据类型

常见数据类型

1. 数字类型

long    integer    short    byte    double    float    half_float    scaled_float   unsigned_long

2.  keywords 

keyword：适用于索引结构化的字段，只能精确值搜索，可以用于过滤、排序、聚合

constant_keyword：始终包含相同值的关键字字段

wildcard: 可针对类似grep的通配符查询优化日志行等类似的关键字值
3. 时间类型 Dates ：包括 date和date_nanos

4. alias 定义别名

5. binary 二进制

6. range 区间类型 integer_range、float_range、long_range、double_range、date_range

7. 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（默认）以前，字符串会被分析器分成一个一个词项，text类型的字段不用于排序，很少用于聚合

对象关系类型

1. object : 用于单个JSON对象

2. nested: 用于JSON对象数组

3. flattened: 允许将整个JSON对象索引为单个字段

结构化类型

1. geo-point：纬度/经度积分

​2. geo-shape：用于多边形等复杂形状

3. point：笛卡尔坐标点

4. shape：笛卡尔任意几何图形

特殊类型(常用)

1. IP地址：ip 用于IPv4和IPv6地址

2. completion 提供自动完成建议

数组 array

在Elasticsearch中，数组不需要专用的字段数据类型。默认情况下，任何字段都可以包含零个或多个值，但是，数组中的所有值都必须具有相同的数据类型

3）映射类型

动态 自动映射

 PUT /product_mapping/_doc/1
{
  "name": "手机",
  "desc": "插入数据 直接自动映射",
  "count": 100,
  "price": 1999.9,
  "date": "2022-12-7",
  "isdel": true,
  "tags": [
    "xiaoqiao",
    "fashion"
  ]
}

静态 手动映射  

# 案例
PUT /product
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "date": {
        "type": "text"
      },
      "desc": {
        "type": "text",
        "analyzer": "english"
      },
      "name": {
        "type": "text",
        "index": "false"
      },
      "price": {
        "type": "long"
      },
      "tags": {
        "type": "text",
        "index": "true"
      },
      "parts": {
        "type": "object"
      },
      "partlist": {
        "type": "nested"
      }
    }
  }
}

 常用映射参数 

1. index： 是否对当前字段创建倒排索引，默认为true，若为false，该字段不会通过索引被搜索到，但是仍会在source元数据中展示

2. analyzer：指定分析器（character filter、tokenizer、Token filters）

3. doc_values：为了提升排序和聚合效率，默认true，如果确定不需要对字段进行排序或聚合，也不需要通过脚本访问字段值，则可以禁用doc值以节省磁盘空间（不支持text和annotated_text）

4. eager_global_ordinals：用于聚合的字段上，优化聚合性能

5. enable：是否创建倒排索引，可以对字段操作，也可以对索引操作

 PUT my_index
 {
    "mappings": 
    {
       "enabled": false
    }
  }

6.  fielddata：查询时内存数据结构，在首次用当前字段聚合、排序或者在脚本中使用时，需要字段为fielddata数据结构，并且创建倒排索引保存到堆中 

 #每个tag产品的数量   "size":0, 不显示原始结果
GET /product/_search
{
  "aggs": {
    "tag_agg_group": {
      "terms": {
        "field": "tags"
      }
    }
  },
  "size":0
}
 
#将文本field的fielddata属性设置为true
PUT /product/_mapping
{
  "properties": {
    "tags": {
      "type": "text",
      "fielddata": true
    }
  }
}

7. fields：给field创建多字段，用于不同目的（全文检索或者聚合分析排序）

 # 给product创建一个keyword
PUT fields_test
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "product": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "raw": { 
            "type":  "keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}
 
# 插入数据
PUT fields_test/_doc/1
{
  "product": "New York"
}
 
# 查询数据
GET fields_test/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "product": "york" 
    }
  },
  "sort": {
    "product.raw": "asc" 
  },
  "aggs": {
    "product": {
      "terms": {
        "field": "product.raw" 
      }
    }
  }
}

8. norms：是否禁用评分（在filter和聚合字段上应该禁用）

9.  null_value：为null值设置默认值

10. search_analyzer：设置单独的查询时分析器

11. store：设置字段是否仅查询

12. format：格式化

 "date": {
     "type":  "date",
     "format": "yyyy-MM-dd"
   }

 13. copy_to 将多个字段的值复制到组字段中，然后可以将其作为单个字段进行查询 

 # mapping映射
PUT copy_to_test
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "field1": {
        "type": "text",
        "copy_to": "field_all" 
      },
      "field2": {
        "type": "text",
        "copy_to": "field_all" 
      },
      "field_all": {
        "type": "text"
      }
    }
  }
}
 
# 数据插入
PUT copy_to/_doc/1
{
  "field1": "field1",
  "field2": "field2"
}
 
# 查询 可匹配到数据
GET copy_to/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "field_all": { 
        "query": "field1 field2"
      }
    }
  }
}

14. coerce：是否允许强制类型转换 

# mapping映射
PUT coerce_test
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "number_one": {
        "type": "integer"
      },
      "number_two": {
        "type": "integer",
        "coerce": false
      }
    }
  }
}
# 插入数据
# 成功
PUT coerce_test/_doc/1
{
  "number_one": "10" 
}
#//失败，因为coerce设置了false
PUT coerce_test/_doc/2
{
  "number_two": "10" 
}  

15.  dynamic：控制是否可以动态添加新字段 

 true 新检测到的字段将添加到映射中（默认）

​ false 新检测到的字段将被忽略，这些字段将不会被索引，因此将无法搜索，但仍会出现在_source返回的匹配项中。这些字段不会添加到映射中，必须显式 添加新字段。

​ strict 如果检测到新字段，则会引发异常并拒绝文档，必须将新字段显式添加到映射中

PUT dynamic_test
{
  "mappings": {
    "dynamic": false,
    "properties": {
      "user": {
        "properties": {
          "date": {
            "type": "text"
          }
        }
      }
    }
  }
}