ES-ik分词器----常用映射类型

测试ik分词器：

　POST         http://localhost:9200/_analyze

　　Body的JSON数据1：

{"text":"测试分词器，后面是测试内容：spring cloud实战","analyzer":"ik_max_word"}

　　JSON测试数据２:

{"text":"测试分词器，后面是测试内容：spring cloud实战","analyzer":"ik_smart"}

　　JSON测试数据3：

{"text":"中华人民共和国大会堂","analyzer":"ik_max_word"}

ik分词器的两种模式

　　1：  ik_max_word            最细粒度拆分

　　2：  ik_smart                   最粗粒度拆分

 

二、映射管理

　　映射不能更新类型，只能删除映射，重新添加类型

　　　常用映射类型：

　　（一：Text                                                                                              

　　　　1.analyzer         指定分词器      有ik_max_word-最细粒度拆分和ik_smart-最粗粒度拆分               search_analyzer------搜索分词器  （一般粗颗粒度）

　　　　2.index　　　　默认为true  进行索引，只有索引才可以从索引库搜索

　　　　　　　　　　　设置为false则不进行索引，将表明该字段不能被查询，如果查询会报错。但是可以被store。当该文档被查出来时，在_source中也会显示出该字段。

　　　　3.store               默认false。store参数的功能和_source有一些相似。我们的数据默认都会在_source中存在。但我们也可以将数据store起来，不过大部分时候这个功能都很鸡肋。

　　　　　　　　　　　　不过有一个例外，当我们使用copy_to参数时，copy_to的目标字段并不会在_source中存储，此时store就派上用场了。　　

　　　　　　　　　　　　copy_to 可以看看：https://blog.csdn.net/qq_21383435/article/details/118884992

　　　　引用：https://elasticsearch.cn/article/6159

　　（二：keyword关键字字段

　　　　一般用来精确搜索匹配，比如手机号，身份证号等

　　（三：date日期

　　　　1.format　　　　通过format设置日期类型

　　　　例子：

　　　　下边的设置允许date字段存储年月日时分秒、年月日及毫秒三种格式。　　

{
　　"properties": {
　　"timestamp": {
　　"type": "date",
　　"format": "yyyy‐MM‐dd HH:mm:ss||yyyy‐MM‐dd"
　　　　}
　　　}
}

　　（四：数值类型

   

　　　　建议：

　　　　　　1、尽量选择范围小的类型，提高搜索效率

　　　　　　2、对于浮点数尽量用比例因子，比如一个价格字段，单位为元，我们将比例因子设置为100这在ES中会按分片存储，映射如下： 

"price": {
    "type": "scaled_float",
    "scaling_factor": 100
}

　　　　　　由于比例因子为100，如果我们输入的价格是23.45则ES中会将23.45乘以100存储在ES中。如果输入的价格是23.456，ES会将23.456乘以100再取一个接近原始值的数，得出2346。使用比例因子的好处是整型比浮点型更易压缩，节省磁盘空间。