mapping

mapping

在es7及以上 es删除每个 索引拥有多个类型 原因是索引中不同类型中相同字段名在检索时会发生冲突 使检索效率下降 所以取消映射类型
一个索引值可以拥有一个映射

数据类型

借鉴于: https://www.cnblogs.com/wupeixuan/p/12514843.html

核心类型

从图中可以看出核心类型可以划分为字符串类型、数字类型、日期类型、布尔类型、基于 BASE64 的二进制类型、范围类型。

字符串类型

其中，在 ES 7.x 有两种字符串类型：text 和 keyword，在 ES 5.x 之后 string 类型已经不再支持了。

text 类型适用于需要被全文检索的字段，例如新闻正文、邮件内容等比较长的文字，text 类型会被 Lucene 分词器（Analyzer）处理为一个个词项，并使用 Lucene 倒排索引存储，text 字段不能被用于排序，如果需要使用该类型的字段只需要在定义映射时指定 JSON 中对应字段的 type 为 text。

keyword 适合简短、结构化字符串，例如主机名、姓名、商品名称等，可以用于过滤、排序、聚合检索，也可以用于精确查询。

数字类型

数字类型分为 long、integer、short、byte、double、float、half_float、scaled_float。

数字类型的字段在满足需求的前提下应当尽量选择范围较小的数据类型，字段长度越短，搜索效率越高，对于浮点数，可以优先考虑使用 scaled_float 类型，该类型可以通过缩放因子来精确浮点数，例如 12.34 可以转换为 1234 来存储。

日期类型

在 ES 中日期可以为以下形式：

格式化的日期字符串，例如 2020-03-17 00:00、2020/03/17
时间戳（和 1970-01-01 00:00:00 UTC 的差值），单位毫秒或者秒
即使是格式化的日期字符串，ES 底层依然采用的是时间戳的形式存储。

布尔类型

JSON 文档中同样存在布尔类型，不过 JSON 字符串类型也可以被 ES 转换为布尔类型存储，前提是字符串的取值为 true 或者 false，布尔类型常用于检索中的过滤条件。

二进制类型

二进制类型 binary 接受 BASE64 编码的字符串，默认 store 属性为 false，并且不可以被搜索。

范围类型

范围类型可以用来表达一个数据的区间，可以分为5种：integer_range、float_range、long_range、double_range 以及 date_range。

复杂类型

复合类型主要有对象类型（object）和嵌套类型（nested）：

对象类型

JSON 字符串允许嵌套对象，一个文档可以嵌套多个、多层对象。可以通过对象类型来存储二级文档，不过由于 Lucene 并没有内部对象的概念，ES 会将原 JSON 文档扁平化，例如文档：

{
	"name": {
		"first": "wu",
		"last": "px"
	}
}

实际上 ES 会将其转换为以下格式，并通过 Lucene 存储，即使 name 是 object 类型：

{
	"name.first": "wu",
	"name.last": "px"
}

嵌套类型

嵌套类型可以看成是一个特殊的对象类型，可以让对象数组独立检索，例如文档：

{
  "group": "users",
  "username": [
	{ "first": "wu", "last": "px"},
	{ "first": "hu", "last": "xy"},
	{ "first": "wu", "last": "mx"}
  ]
}

username 字段是一个 JSON 数组，并且每个数组对象都是一个 JSON 对象。如果将 username 设置为对象类型，那么 ES 会将其转换为：

{
  "group": "users",
  "username.first": ["wu", "hu", "wu"],
  "username.last": ["px", "xy", "mx"]
}

可以看出转换后的 JSON 文档中 first 和 last 的关联丢失了，如果尝试搜索 first 为 wu，last 为 xy 的文档，那么成功会检索出上述文档，但是 wu 和 xy 在原 JSON 文档中并不属于同一个 JSON 对象，应当是不匹配的，即检索不出任何结果。

嵌套类型就是为了解决这种问题的，嵌套类型将数组中的每个 JSON 对象作为独立的隐藏文档来存储，每个嵌套的对象都能够独立地被搜索，所以上述案例中虽然表面上只有 1 个文档，但实际上是存储了 4 个文档。

地理类型

地理类型字段分为两种：经纬度类型和地理区域类型：

经纬度类型

经纬度类型字段（geo_point）可以存储经纬度相关信息，通过地理类型的字段，可以用来实现诸如查找在指定地理区域内相关的文档、根据距离排序、根据地理位置修改评分规则等需求。

地理区域类型

经纬度类型可以表达一个点，而 geo_shape 类型可以表达一块地理区域，区域的形状可以是任意多边形，也可以是点、线、面、多点、多线、多面等几何类型。

特殊类型

特殊类型包括 IP 类型、过滤器类型、Join 类型、别名类型等，在这里简单介绍下 IP 类型和 Join 类型，其他特殊类型可以查看官方文档。

IP 类型

IP 类型的字段可以用来存储 IPv4 或者 IPv6 地址，如果需要存储 IP 类型的字段，需要手动定义映射：

{
  "mappings": {
	"properties": {
	  "my_ip": {
	    "type": "ip"
	  }
	}
  }
}

Join 类型

Join 类型是 ES 6.x 引入的类型，以取代淘汰的 _parent 元字段，用来实现文档的一对一、一对多的关系，主要用来做父子查询。

Join 类型的 Mapping 如下：

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "my_join_field": { 
        "type": "join",
        "relations": {
          "question": "answer" 
        }
      }
    }
  }
}

其中，my_join_field 为 Join 类型字段的名称；relations 指定关系：question 是 answer 的父类。

例如定义一个 ID 为 1 的父文档：

PUT my_join_index/1?refresh
{
  "text": "This is a question",
  "my_join_field": "question" 
}

接下来定义一个子文档，该文档指定了父文档 ID 为 1：

PUT my_join_index/_doc/2?routing=1&refresh 
{
  "text": "This is an answer",
  "my_join_field": {
    "name": "answer", 
    "parent": "1" 
  }
}

创建映射

创建一个映射名/my-index-00002的索引
propertie中填写映射的类型已经其他参数
index为false表示该列映射不被检索
这种方式是在创建索引时指定映射 若创建后未指定映射则使用下面那种方法添加映射字段

PUT /my-index-00002
{
  "mappings": {
    "properties" : {
        "age" : {
          "type" : "long"
        },
        "email" : {
          "type" : "text"
        },
        "employee-id" : {
          "type" : "keyword",
          "index" : false
        },
        "name" : {
          "type" : "text"
        }
      }
  }
}

查看映射

my-index-00001为映射名称
GET /my-index-00001/_mapping

添加映射字段

my-index-000001为映射名称
employee-id为要添加的字段参数

PUT /my-index-000001/_mapping
{
  "properties": {
    "employee-id": {
      "type": "keyword",
      "index": false
    }
  }
}

修改映射

因为直接修改原映射字段会导致数据废弃 无法检索 所以需要创建新的索引 并将原映射的数据迁移过去
首先我们先查询原映射关系并复制修改映射关系 创建新映射

1 获取映射关系

GET /my-index-00001/_mapping

2 创建新索引和映射

PUT /my-index-00002
{
  "mappings": {
    "properties" : {
        "age" : {
          "type" : "long"
        },
        "email" : {
          "type" : "text"
        },
        "employee-id" : {
          "type" : "keyword",
          "index" : false
        },
        "name" : {
          "type" : "text"
        }
      }
  }
}

3 进行数据迁移

source中填写旧索引的索引信息
dest中填写新索引的索引信息

POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "my-index-00001"
  },
  "dest": {
    "index": "my-index-00002"
  }
}