ES权威指南[官方文档学习笔记]-58 mapping

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内容

如前所述，索引里的每个文档有一个type,
每一个type有它自己的映射模式，一个映射指定了type里的字段，每个字段的数据类型，并且字段如何被es处理。
一个映射也被用来配置元数据。

我们会后续详细讨论映射。

核心简单字段类型

es支持下列简单的字段类型：

String: string

Whole number: byte, short, integer, long

Floating point: float, double

Boolean: boolean

Date: date

当你索引一个文档，而这个文档包含了一个新的字段，es会动态映射此字段，规则如下：

JSON type:                Field type:

Boolean: true or false    "boolean"

Whole number: 123         "long"

Floating point: 123.45    "double"

String, valid date: "2014-09-15"  "date"

String: "foo bar"          "string"

这也就意味着，如果你索引 “123”，就映射成字符串，而不是long.
尽管如此，如果这个字段已经映射成long,es将尝试按此转换，失败则抛出异常。

查看映射
使用/_mapping来查看已有的映射关系。
比如查看index:gb  type:tweet的映射
GET /gb/_mapping/tweet
结果：
{
   "gb": {
      "mappings": {
         "tweet": {
            "properties": {
               "date": {
                  "type": "date",
                  "format": "dateOptionalTime"
               },
               "name": {
                  "type": "string"
               },
               "tweet": {
                  "type": "string"
               },
               "user_id": {
                  "type": "long"
               }
            }
         }
      }
   }
}

定制字段的映射

字段最重要的属性就是type,

{
    "number_of_clicks": 
	{
        "type": "integer"
    }
}
string类型的字段，默认，认为是全文搜索，
也就是说，值会传递给分析器，搜索之前也会将查询字符串进行全文分词再搜索。

字符串字段最重要的2个映射关系是index和analyser.

index
index属性决定字符串如何被索引，有3个值：
1 analyzed
先分词，再索引，全文搜索

2 not_analyzed
索引这个字段，这样可以被搜索，但是直接索引，不分词。

3 no
不要索引这个字段，这个字段也不会被搜出来。

string字段默认是analyzed.

下面阐述了不分词的做法
{
    "tag": {
        "type":     "string",
        "index":    "not_analyzed"
    }
}
其它简单的字段类型-long, double, date etc ，
也可以接收index参数，不过只可以取值no ,not_analyzed.

analyzer
对于需要分词的string字段，analyzer属性决定使用哪个分词器，默认，使用standard分词器。
但是你可以设置为一个内置的分词器，比如whitespace,simple,english.

{
    "tweet": {
        "type":     "string",
        "analyzer": "english"
    }
}

更新映射
你可以在创建索引时指定映射，另外，你可以使用/_mapping来修改映射或者增加映射。

如果一个字段已经在映射里存在，这也许意味着这个字段的数据已经被索引了，如果你想这个字段的映射，
已经索引过的数据就会出错。

我们可以通过增加一个新的字段来修改映射，但是我们不能修改已经存在的字段从分词到不分词。


删除gb索引
DELETE /gb

然后创建一个索引，指定tweet字段使用english分词器。

PUT /gb 
{
  "mappings": {
    "tweet" : {
      "properties" : {
        "tweet" : {
          "type" :    "string",
          "analyzer": "english"
        },
        "date" : {
          "type" :   "date"
        },
        "name" : {
          "type" :   "string"
        },
        "user_id" : {
          "type" :   "long"
        }
      }
    }
  }
}
这就创建了一个带映射关系的索引。

下面修改映射，增加一个新的不分词的字段tag到tweet映射中。

PUT /gb/_mapping/tweet
{
  "properties" : {
    "tag" : {
      "type" :    "string",
      "index":    "not_analyzed"
    }
  }
}

测试映射
可以使用分词API来测试映射，

GET /gb/_analyze?field=tweet
Black-cats 

GET /gb/_analyze?field=tag
Black-cats 
前者2个分词，后者一个分词。