初学者都能学会的ElasticSearch入门实战《玩转ElasticSearch 2》

大家好，我是咔咔 不期速成，日拱一卒

项目中准备使用ElasticSearch，之前只是对ElasticSearch有过简单的了解没有系统的学习，本系列文章将从基础的学习再到深入的使用。

咔咔之前写了一份死磕MySQL文章，如今再入一个系列玩转ElasticSearch。

本期文章会带给大家学习ElasticSearch的基础入门，先把基础学会再深入学习更多的知识点。

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一、基本概念

文档(Document)

ElasticSearch是面向文档的，文档是所有可搜索数据的最小单位，例如MySQL的一条数据记录

文档会被序列化成为json格式，保存在ElasticSearch中

每个文档都有一个唯一ID，例如MySQL中的主键ID

JSON文档

一篇文档包括了一系列的字段，例如数据中的一条记录

json文档，格式灵活，不需要预先定义格式

在上期文章中把csv文件格式文件通过Logstash转化为json存储到ElasticSearch中

文档的元数据

index ：文档所属的索引名

type：文档所属类型名

id：文档唯一ID

source：文档的原始JSON数据

version：文档的版本信息

score：相关性分数

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索引

索引是文档的容器，是一类文档的结合，每个索引都有自己的mapping定义，用于定义包含的文档的字段和类型

每个索引都可以定义mapping，setting，mapping是定义字段类型，setting定义不同的数据分布

{ "movies" : { "aliases" : { }, "mappings" : { "properties" : { "@version" : { "type" : "text", "fields" : { "keyword" : { "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } }, "genre" : { "type" : "text", "fields" : { "keyword" : { "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } }, "id" : { "type" : "text", "fields" : { "keyword" : { "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } }, "title" : { "type" : "text", "fields" : { "keyword" : { "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } }, "year" : { "type" : "long" } } }, "settings" : { "index" : { "creation_date" : "1641637408626", "number_of_shards" : "1", "number_of_replicas" : "1", "uuid" : "gf0M2BgnStGZZHsIJD6otQ", "version" : { "created" : "7010099" }, "provided_name" : "movies" } } } } 

Type

7.0之前，一个Index可以设置多个type，所以当时大多数资料显示的都是type类型与数据库的表

7.0之后，一个索引只能创建一个type“_doc”

若不好理解，可以对比MySQL类比一下

Databases	ElasticSearch
Table	Index（Type）
Row	Document
Column	Filed
Schema	Mapping
Sql	Dsl

节点

节点是一个ElasticSearch的实例，本质上就是java的一个进程，一台机器可以运行多个ElasticSearch进程，但生产环境下还是建议一台服务器运行一个ElasticSearch实例

每个节点都有名字，通过配置文件配置，或者启动时 -E node.name=node1

每个节点在启动后，会分配一个UID，保存在data目录下

主节点：master

默认情况下任何一个集群中的节点都有可能被选为主节点，职责是创建索引、删除索引、跟踪集群中的节点、决定分片分配给相应的节点。索引数据和搜索查询操作会占用大量的内存、cpu、io资源。因此，为了保证一个集群的稳定性，应该主动分离主节点跟数据节点。

数据节点：data

看名字就知道是存储索引数据的节点，主要用来增删改查、聚合操作等。数据节点对内存、cpu、io要求比较高，在优化的时候需要注意监控数据节点的状态，当资源不够的时候，需要在集群中添加新的节点。

负载均衡节点：client

该节点只能处理路由请求，处理搜索，分发索引等操作，该节点类似于Nginx的负载均衡处理，独立的客户端节点在一个比较大的集群中是非常有用的，它会协调主节点、数据节点、客户端节点加入集群的状态，根据集群的状态可以直接路由请求。

预处理节点：ingest

在索引数据之前可以先对数据做预处理操作，所有节点其实默认都是支持ingest操作的，也可以专门将某个节点配置为ingest节点。

分片

分片分为主分片，副本分片

主分片：用以解决数据水平扩展的问题，将数据分布到集群内的所有节点上，一个分片是一个运行的Lucene(搜索引擎)实例，主分片数在创建时指定，后续不允许修改，除非Reindex

副本：用以解决数据高可用的问题，可以理解为主分片的拷贝，增加副本数，还可以在一定程度上提高服务的可用性。

在生产环境中分片的设置有何影响

分片数设置过小会导致无法增加节点实现水平扩展，单个分片数据量太大，导致数据重新分配耗时。假设你给索引设置了三个主分片 ，这时你给集群加了几个实例，索引也只能在三台服务器上

分片数设置过大导致搜索结果相关性打分，影响统计结果的准确性，单个节点上过多的分片，会导致资源浪费，同时也会影响性能

从ElasticSearch7.0开始，默认的主分片设置为1，解决了over-sharding的问题

查看集群健康状态

执行接口

get _cluster/health 

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green：主分片与副本都正常分配

yellow：主分片全部正常分配，有副本分片未能正常分配

red：有主分片未能分配，当服务器的磁盘容量超过85%时创建了一个索引

二、Result Api

接口	作用
get movies	查看索引相关信息
get movies/_count	查看索引的文档总数
post movies/_search	查看前10条文档
get /_cat/indices/movies?v&s=index	获取索引状态
get /_cat/indices?v&health=green	查看状态为绿色的索引
get /_cat/indices?v&s=docs.count:desc	根据文档数据倒序
get /_cat/indices/kibana*?pri&v&h=health,index,pri,rep,docs,count,mt	查看索引具体字段
get /_cat/indices?v&h=i,tm&s=tm:desc	查看索引所占的内存
get _cluster/health	查看集群健康状态

三、文档的基本CRUD操作

create 一个文档

支持自动生成文档ID和指定文档ID两种方式

通过调用post /movies/_doc 系统会自动生成文档ID

使用http put movies/_create/1 创建时，url中显示指定_create ，如果该id的文档已经存在，操作失败

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Index 文档

Index和Create区别在于，如果文档不存在，就索引新的文档。否则现有文档会被删除，新的文档被索引并且版本信息+1

可以看到之前的文档已经被更新为最新的niuniu，是因为之前就存在文档id=1，并且能看到版本信息也加了1

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update 文档

update方法不会删除原有文档，而是实现真正的数据更新

image

get 一个文档

检索文档找到，返回状态码200，文档元信息，这里需要注意一下版本信息，同一个id的文档，即被删除版本号也会不断增加

找不到文档，返回状态码404

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Bulk Api

支持在一次Api调用中，对不同的索引进行操作，支持index、create、update、delete

可以在url中指定index，也可以在请求的payload中进行

操作中单条操作失败，不会影响其它继续操作，并且返回结果包括了每一条操作执行的结果

多索引bulk批量操作案例：

post _bulk {"index":{"_index" : "test1","_id" : "1"}} {"name":"kaka_bulk"} {"delete":{"_index":"test1","_id":"2"}} {"create":{"_index":"test2","_id":"3"}} {"name":"kaka_create"} {"update":{"_id":"1","_index":"test1"}} {"doc":{"name":"kaka_bulk"}} 

返回结果

{ "took" : 165, "errors" : false, "items" : [ { "index" : { "_index" : "test1", "_type" : "_doc", "_id" : "1", "_version" : 1, "result" : "created", "_shards" : { "total" : 2, "successful" : 1, "failed" : 0 }, "_seq_no" : 0, "_primary_term" : 1, "status" : 201 } }, { "delete" : { "_index" : "test1", "_type" : "_doc", "_id" : "2", "_version" : 1, "result" : "not_found", "_shards" : { "total" : 2, "successful" : 1, "failed" : 0 }, "_seq_no" : 1, "_primary_term" : 1, "status" : 404 } }, { "create" : { "_index" : "test2", "_type" : "_doc", "_id" : "3", "_version" : 1, "result" : "created", "_shards" : { "total" : 2, "successful" : 1, "failed" : 0 }, "_seq_no" : 0, "_primary_term" : 1, "status" : 201 } }, { "update" : { "_index" : "test1", "_type" : "_doc", "_id" : "1", "_version" : 1, "result" : "noop", "_shards" : { "total" : 2, "successful" : 1, "failed" : 0 }, "status" : 200 } } ] } 

这里需要大家注意：bulk api 对json语法有严格的要求，每个json串不能换行，只能放一行，同时一个json和另一个json串之间必须有一个换行。

单索引bulk批量操作

如果操作的是同一个索引时，bulk语句还可以变化为以下方式

post test1/_bulk {"index":{"_id" : "1"}} {"name":"kaka_bulk"} {"delete":{"_id":"2"}} {"create":{"_id":"3"}} {"name":"kaka_create"} {"update":{"_id":"1"}} {"doc":{"name":"kaka_bulk"}} 

单条的返回结果可以自己尝试一下，可以看到单索引bulk跟多索引bulk之间的区别显而易见。

bulk size的最佳大小

bulk request 会加载到内存里，如果太大的话，性能反而会下降，因此需要不断尝试最佳的bulk size，大小最好控制在5~15MB即可，至于条数需要根据当下数据量再调整。

批量读取_mget

道理跟MySQL都一样，只要是批量在一定合理的范围内都会减少网络连接所产生的开销，从而提高性能

需要注意批量获取每个json之间是需要逗号隔开的，否则会报json解析异常

get /_mget { "docs": [ {"_index":"test","_id":"1"}, {"_index":"movies","_id":"2"} ] } 

批量搜索_msearch

post kibana_sample_data_ecommerce/_msearch {} {"query":{"match_all":{}},"size":1} {"index":"kibana_smaple_sample_data_flights"} {"query":{"match_all":{}},"size":1} 

常见的错误状态

问题	原因
无法连接	网络故障、集群异常
连接无法关闭	网络故障、节点出错
429	集群过于繁忙
4xx	请求体格式错误
500	集群内部错误

四、倒排索引

倒排索引是由单词词典、倒排列表两部分组成，单词词典记录的所有文档的单词，记录单词倒排列表的关联关系

倒排列表记录了单词对应的文档结合，由倒排索引项组成，分别为文档ID、词频TF、位置、偏移

案例：

文档ID	文档内容
1	kaka ElasticSearch
2	ElasticSearch kaka
3	ElasticSearch niuniu

倒排列表就为：

文档ID	词频	位置	偏移量
1	1	1	<10,23>
2	1	0	<0,13>
3	1	0	<0,13>

ElasticSearch可以为json文档中的每个字段设置自己的倒排索引，也可以指定某些字段不做倒排索引

若不做倒排索引，虽可以节省存储空间，但字段无法被搜索

五、使用Analyzer进行分词

首先你得知道什么是分词：Analysis把全文本转换为一系列单词的过程叫做分词

Analysis通过Analyzer实现的，可以通过ElasticSearch内置的分析器、或使用定制分析器

分词器除了写入时转换此条，查询query时也需要用相同的分析器对查询语句进行分析

案例：ElasticSearch kaka

通过分词就转化为 elasticSearch和kaka，这里需要注意的是通过分词转化后把单词的首字母变为小写

Analyzer的组成

Character Fiters ：针对原始文本处理，例如去除html

Tokenizer ： 按照规则切分单词

Token Filter ： 将切分的单词进行加工，转为小写，删除stopwords并增加同义词

ElasticSearch的内置分词器

`# Standard Analyzer - 默认分词器，按词切分，小写处理

只做单词分割、并且把单词转为小写
get _analyze
 {
 "analyzer":"standard",
 "text":"If you don't expect quick success, you'll get a pawn every day"
 }
Simple Analyzer - 按照非字母切分(符号被过滤)，小写处理
按照非字母切分例如字母与字母之间的——，非字母的都被去除例如下边的 2
get _analyze
 {
 "analyzer" :"simple",
 "text":"3 If you don't expect quick success, you'll get a pawn every day kaka-niuniu"
 }
Whitespace Analyzer - 按照空格切分，不转小写
仅仅是根据空格切分，再无其它
get _analyze
 {
 "analyzer":"whitespace",
 "text":"3 If you don't expect quick success, you'll get a pawn every day"
 }
Stop Analyzer - 小写处理，停用词过滤(the，a， is)
按照非字母切分例如字母与字母之间的——，非字母的都被去除例如下边的 2
相比Simple Analyze，会把the，a，is等修饰性词语去除
get _analyze
 {
 "analyzer":"stop",
 "text":"4 If you don't expect quick success, you'll get a pawn every day"
 }
Keyword Analyzer - 不分词，直接将输入当作输出
不做任何分词，直接把输入的输出，假如你不想使用任何分词时就可以使用这个
get _analyze
 {
 "analyzer":"keyword",
 "text":"5 If you don't expect quick success, you'll get a pawn every day"
 }
Patter Analyzer - 正则表达式，默认\W+(非字符分隔)
通过正则表达式进行分词，默认是\W+，非字符的符号进行分割
get _analyze
 {
 "analyzer":"pattern",
 "text":"6 If you don't expect quick success, you'll get a pawn every day"
 }
Language 一提供了30多种常见语言的分词器
通过不同语言进行分词
会把复数转为单数 ，会把单词的ing去除
get _analyze
 {
 "analyzer":"english",
 "text":"7 If you don't expect quick success, you'll get a pawn every day kakaing kakas"
 }
中文分词器
这个需要安装
执行： ./bin/elasticsearch-plugin install analysis-icu
重启：nohup ./bin/elasticsearch > /dev/null 2>&1 &
get _analyze
 {
 "analyzer":"icu_analyzer",
 "text":"你好，我是咔咔"
 }` 

其它中文分词

用的最多的IK分词，只是自定义词库，支持热更新分词字典

清华大学自然语言一套分词器Thulac

六、Search Api

通过Url query 实现搜索

例如：

get /movies/_search?q=2012&df=title&sort=year:desc 

q：指定查询语句，使用Query String Syntax

df：查询字段，不指定时，会对所有字段进行查询

sort：排序、from和size用于分页

Profile：可以查看查询是如果被执行的

指定字段查询、泛查询

指定字段查询就是加上df即可、泛查询什么都不加，看案例

通过下图右侧信息可得知，指定字段查询的是title中存在2012的数据

image

同样也可以这样来写指定字段查询

get /movies/_search?q=2012&df=title { "profile":true } 

通过下图右侧可得知，泛查询则是在所有字段中查找存在2012的数

image

分组与引号查询

若你查询值为Beautiful Mind 则等效于Beautiful OR Mind ，类似于MySQL中的or语句，意思为查询的字段中包含 Beautiful 或者 Mind 都会被查询出来

若你查询值为"Beautiful Mind" 则等效于Beautiful AND Mind ，类似于MySQL中的and语句，意思为查询的字段中不仅要包含Beautiful 而且还需要包含 Mind ，跟MySQL中不同的是顺序也不能变

注意：这里你乍一眼看过去没啥区别， 其实区别就在于有无引号

`# PhraseQuery

需要字段title中存在beautiful 和 mind，并且两者的顺序不能乱
"description" : """title:"beautiful mind""""
get /movies/_search?q=title:"Beautiful Mind"
 {
 "profile":"true"
 }
TermQuery
需要字段title中出现beautiful 或 mind 都可以
"type" : "BooleanQuery",
"description" : "title:beautiful title:mind",
get /movies/_search?q=title:(Beautiful Mind)
 {
 "profile":"true"
 }` 

布尔操作

可以使用AND / OR / NOT 或者 && / || / ! 这里你会发现使用的都是大写，+表示must（必须存在），-表示not mast（必须不存在）接下来看案例

`# title 里边必须有beautiful 和 mind

"description" : "+title:beautiful +title:mind"
get /movies/_search?q=title:(Beautiful AND Mind)
 {
 "profile":"true"
 }
title里边包含beautiful 必须没有mind
"description" : "title:beautiful -title:mind"
get /movies/_search?q=title:(Beautiful NOT Mind)
 {
 "profile":"true"
 }
title里包含beautiful ，必须也包含mind
"description" : "title:beautiful +title:mind"
get /movies/_search?q=title:(Beautiful %2BMind)
 {
 "profile":"true"
 }` 

范围查询、通配符查询、模糊匹配

`# year年份大于1996的电影

注意一下[] 为闭区间 {}为开区间
"description" : "year:[1997 TO 9223372036854775807]"
get /movies/_search?q=year:>1996
 {
 "profile":"true"
 }
title 中存在b的数据
"description" : "title:b*"
get /movies/_search?q=title:b*
 {
 "profile":"true"
 }
对于模糊匹配还是非常有必要的，因为会存在一起用户会输错单词，我们就可以给做近似度匹配
"description" : "(title:beautiful)^0.875"
get /movies/_search?q=title:beautifl~1
 {
 "profile":"true"
 }` 

七、Request Body Search

在日常开发过程中，最经常用的还是在Request Body中做，接下来跟着咔咔的实例一点点走

正常查询

sort ：需要排序的字段

source：查那些字段

from：页数

size：每页数量

post movies/_search { "profile":"true", "sort":[{"year":"desc"}], "_source":["year"], "from":0, "size":2, "query":{ "match_all": {} } } 

脚本字段

这个应用场景跟咔咔近期做的外币功能是非吻合，每笔合同都有自己不同的汇率，要算出这笔合同金额是多少

post /movies/_search { "script_fields":{ "new_field":{ "script":{ "lang":"painless", "source":"doc['year'].value+'年'" } } }, "query":{ "match_all": {} } } 

这个案例就是把当前数据的year 拼上 “年” 组成的新字段然后返回，返回结果如下

{ "_index" : "movies", "_type" : "_doc", "_id" : "3844", "_score" : 1.0, "fields" : { "new_field" : [ "1989年" ] } } 

从上面的结果可以看到只返回了脚本字段，没有返回原始字段，那如何让原始字段也跟着一起返回呢？

只需要在request body中加上_source即可，当然也可以查询指定字段"_source":["id","title"]

post /movies/_search { "_source":"*", "script_fields":{ "new_field":{ "script":{ "lang":"painless", "source":"doc['year'].value+'年'" } } }, "query":{ "match_all": {} } } 

查看返回结果

{ "_index" : "movies", "_type" : "_doc", "_id" : "3843", "_score" : 1.0, "_source" : { "year" : 1983, "@version" : "1", "genre" : [ "Horror" ], "id" : "3843", "title" : "Sleepaway Camp" }, "fields" : { "new_field" : [ "1983年" ] } } 

查询表达式Match

`# title中包含sleepaway 或者 camp 即可

可以看到跟 url 的get /movies/_search?q=title:(Beautiful Mind) 分组查询返回结果是一致的
"description" : "title:sleepaway title:camp"
get /movies/_doc/_search
 {
 "query":{
 "match":{
 "title":"Sleepaway Camp"
 }
 },
 "profile":"true"
 }
title中必须包含sleepaway 和 camp 并且顺序不能乱
可以看到跟 url 的get /movies/_search?q=title:(Beautiful AND Mind)是一致的
"description" : "+title:sleepaway +title:camp"
get /movies/_doc/_search
 {
 "query":{
 "match":{
 "title":{
 "query":"Sleepaway Camp",
 "operator":"AND"
 }
 }
 },
 "profile":"true"
 }
title 中查询Sleepaway 和 Camp中间可以有一个任意值插入
get /movies/_search?q=title:beautifl~1
"description" : """title:"sleepaway camp"~1"""
get /movies/_doc/_search
 {
 "query":{
 "match_phrase":{
 "title":{
 "query":"Sleepaway Camp",
 "slop":1
 }
 }
 },
 "profile":"true"
 }` 

八、 Query String 和 Simple Query String

`# Query String 中可以使用and跟url 的query string一样

title 中必须存在sleepaway 和 camp 即可
跟url的 get /movies/_search?q=title:(Beautiful Mind) 一致
"description" : "+title:sleepaway +title:camp"
post /movies/_search
 {
 "query":{
 "query_string":{
 "default_field":"title",
 "query":"Sleepaway AND Camp"
 }
 },
 "profile":"true"
 }
simple_query_string 不支持and的使用，可以看到是把and当做一个词来进行查询
title 中存在sleepaway 或 camp 即可
"description" : "title:sleepaway title:and title:camp"
post /movies/_search
 {
 "query":{
 "simple_query_string": {
 "query": "Sleepaway AND Camp",
 "fields": ["title"]
 }
 },
 "profile":"true"
 }
如果想让simple_query_string 执行布尔操作，则需要给加上default_operator
title中必须存在sleepaway 和 camp 即可
"description" : "+title:sleepaway +title:camp"
post /movies/_search
 {
 "query":{
 "simple_query_string": {
 "query": "Sleepaway Camp",
 "fields": ["title"],
 "default_operator": "AND"
 }
 },
 "profile":"true"
 }` 

九、Mapping和常见字段类型

什么是Mapping

Mapping类似于数据库中的schema，主要包括定义索引的字段名称，定义字段的数据类型，配置倒排索引设置

什么是Dynamic Mapping

Mapping有一个属性为dynamic，其定义了如何处理新增文档中包含的新增字段，其有三个值可选默认为true

true：一旦有新增字段的文档写入，Mapping也同时被更新

false：Mapping不会被更新并且新增的字段也不会被索引，但是信息会出现在_source中

strict：文档写入失败

常见类型

Json类型	ElasticSearch类型
字符串	日期格式为data、浮点数为float、整数为long、设置为text并且增加keyword子字段
布尔值	boolean
浮点数	float
整数	long
对象	object
数组	取第一个非空数值的类型所定
控制	忽略

`put kaka/_doc/1
 {
 "text":"kaka",
 "int":10,
 "boole_text":"false",
 "boole":true,
 "float_text":"1.234",
 "float":1.234,
 "loginData":"2005-11-24T22:20"
 }

获取索引kaka的mapping
get kaka/_mapping` 

返回结果，从结果中可得知如果是false或者true在引号里边就是text类型需要注意这一点就行

{ "kaka" : { "mappings" : { "properties" : { "boole" : { "type" : "boolean" }, "boole_text" : { "type" : "text", "fields" : { "keyword" : { "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } }, "float" : { "type" : "float" }, "float_text" : { "type" : "text", "fields" : { "keyword" : { "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } }, "int" : { "type" : "long" }, "loginData" : { "type" : "date" }, "text" : { "type" : "text", "fields" : { "keyword" : { "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } } } } } } 

自定义Mapping

设置字段不被索引

设置字段不被索引使用index，只需要给字段在加一个index：false即可，同时注意一下mapping的设置格式

按照咔咔给的步骤走，你会得到一个这样的错误Cannot search on field [mobile] since it is not indexed，意思就是不能搜索没有索引的字段

`put kaka
 {
 "mappings":{
 "properties":{
 "firstName":{
 "type":"text"
 },
 "lastName":{
 "type":"text"
 },
 "mobile":{
 "type":"text",
 "index":false
 }
 }
 }
 }

post /kaka/_doc/1
 {
 "firstName":"kaka",
 "lastName":"Niu",
 "mobile":"123456"
 }
get /kaka/_search
 {
 "query":{
 "match": {
 "mobile":"123456"
 }
 }
 }` 

设置copy_to

设置方式如下，copy_to设置后再搜索时可以直接使用你定义的字段进行搜索

put kaka { "mappings":{ "properties":{ "firstName":{ "type":"text", "copy_to":"allSearch" }, "lastName":{ "type":"text", "copy_to":"allSearch" } } } } 

为了方便查看，这里咔咔再插入两条数据

`post /kaka/_doc/1
 {
 "fitstName":"kaka",
 "lastName":"niuniu"
 }

post /kaka/_doc/2
 {
 "fitstName":"kaka",
 "lastName":"kaka niuniu"
 }` 

进行查询，返回的只有id为2的这条数据，所以说使用copy_to后，代表着所有字段中都包含搜索的词

post /kaka/_search { "query":{ "match":{ "allSearch":"kaka" } }, "profile":"true" } 

十、自定义分词器

分词器是由Character Fiters、Tokenizer、Token Filter组成的

Character Filters 主要是对文本的替换、增加、删除，可以配置多个Character Filters ，需要注意的是设置后会影响Tokenizer的position、offset信息

Character Filters 自带的有 HTMl strip 去除html标签、Mapping 字符串的替换、Pattern replace 正则匹配替换

Tokenizer 处理的就是分词，内置了非常多的分词详细可以在第二期文章中查看

Token Filters 是将Tokenizer 分词后的单词进行增加、修改、删除，例如进行转为lowercase小写字母、stop去除修饰词、synonym近义词等

自定义Character Filters

`# Character Fiters之html的替换

会把text中的html标签都会去除掉
post /_analyze
 {
 "tokenizer":"keyword",
 "char_filter":["html_strip"],
 "text":"咔咔闲谈"
 }
Character Fiters之替换值
会把text中的 i 替换为 kaka、hope 替换为 wish
post /_analyze
 {
 "tokenizer":"keyword",
 "char_filter":[
 {
 "type":"mapping",
 "mappings":["i => kaka","hope => wish"]
 }
 ],
 "text":"I hope,if you don't expect quick success, you'll get a pawn every day."
 }
Character Fiters之正则表达式
使用正则表达式来获取域名信息
post /_analyze
 {
 "tokenizer":"keyword",
 "char_filter":[
 {
 "type":"pattern_replace",
 "pattern":"http://(.*)",
 "replacement":"$1"
 }
 ],
 "text":"http://www.kakaxiantan.com"
 }` 

自定义Token Filters

现在用的分词器是whitespace，这个分词器是把词使用空格 隔开，但是现在还想让词变小写并过滤修饰词，应该怎么做呢？

post /_analyze { "tokenizer":"whitespace", "filter":["stop","lowercase"], "text":"If on you don't expect quick success, you'll get a pawn every day" } 

为了不占地方，只复制出了代表性的返回结果

{ "tokens" : [ { "token" : "if", "start_offset" : 0, "end_offset" : 2, "type" : "word", "position" : 0 }, { "token" : "you", "start_offset" : 6, "end_offset" : 9, "type" : "word", "position" : 2 } ] } 

实战自定义分词

本节开篇就知道analyze是通过Character Fiters、Tokenizer、Token Filter组成的，那么在自定义时这三个都是可以自定义的

自定义分词必存在analyzer、tokenizer、char_filter、filter

这部分的定义都是需要在下面定义好规则，否则无法使用，详细定义代码往下拉看完整版本即可

对这个配置不要死记硬背使用的多了自然就会记住

image

`# 实战自定义analyze
 put kaka
 {
 "settings":{
 "analysis":{
 "analyzer":{
 "my_custom_analyzer":{
 "type":"custom",
 "char_filter":[
 "emoticons"
 ],
 "tokenizer":"punctuation",
 "filter":[
 "lowercase",
 "englist_stop"
 ]
 }
 },
 "tokenizer":{
 "punctuation":{
 "type":"keyword"
 }
 },
 "char_filter":{
 "emoticons":{
 "type":"mapping",
 "mappings":[
 "123 => Kaka",
 "456 => xian tan"
 ]
 }
 },
 "filter":{
 "englist_stop":{
 "type":"stop",
 "stopwords":"english"
 }
 }
 }
 }
 }

执行自定义的分词
post /kaka/_analyze
 {
 "analyzer":"my_custom_analyzer",
 "text":" 123 456"
 }
返回结果，把字母大写转为小写不做分词
{
 "tokens" : [
 {
 "token" : " kaka xian tan",
 "start_offset" : 0,
 "end_offset" : 8,
 "type" : "word",
 "position" : 0
 }
 ]
 }` 

十一、Index Template

在一个新索引新建并插入文档后，会使用默认的setting、mapping，如果你有设定settings、mappings会覆盖默认的settings、mappings配置

`# 创建索引并插入文档
 post /kaka/_doc/1
 {
 "gongzhonghao":"123"
 }

获取settings、mappings
get /kaka` 

以下这个配置，就是默认配置

# 返回的settings、mappings { "kaka" : { "aliases" : { }, "mappings" : { "properties" : { "gongzhonghao" : { "type" : "text", "fields" : { "keyword" : { "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } } } }, "settings" : { "index" : { "creation_date" : "1642080577305", "number_of_shards" : "1", "number_of_replicas" : "1", "uuid" : "JJWsGYcrTam0foEQxuZqGQ", "version" : { "created" : "7010099" }, "provided_name" : "kaka" } } } } 

接下来创建一个自己的模板

`# 设置一个只要是test开头的索引都能使用的模板，在这个模板中我们将字符串中得数字也转为了long类型，而非text
 put /_template/kaka_tmp
 {
 "index_patterns":["test*"],
 "order":1,
 "settings":{
 "number_of_shards":1,
 "number_of_replicas":2
 },
 "mappings":{

让时间不解析为date类型，返回是text类型
"date_detection":false,
# 让双引号下的数字解析为long类型，而非text类型
"numeric_detection":true

}
 }` 

创建索引

`post /test_kaka/_doc/1
 {
 "name":"123",
 "date":"2022/01/13"
 }

get /test_kaka` 

返回结果

{ "test_kaka" : { "aliases" : { }, "mappings" : { "date_detection" : false, "numeric_detection" : true, "properties" : { "date" : { "type" : "text", "fields" : { "keyword" : { "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } }, "name" : { "type" : "long" } } }, "settings" : { "index" : { "creation_date" : "1642081053006", "number_of_shards" : "1", "number_of_replicas" : "2", "uuid" : "iCcaa_8-TXuymhfzQi31yA", "version" : { "created" : "7010099" }, "provided_name" : "test_kaka" } } } } 

“

坚持学习、坚持写作、坚持分享是咔咔从业以来所秉持的信念。愿文章在偌大的互联网上能给你带来一点帮助，我是咔咔，下期见。

”