Elastic Stack：es Mapping映射入门

一.概念

概念：自动或手动为index中的_doc建立的一种数据结构和相关配置，简称为mapping映射。

动态映射：dynamic mapping，自动为我们建立index，以及对应的mapping，mapping中包含了每个field对应的数据类型，以及如何分词等设置。

我们当然也可以手动在创建数据之前，先创建index，以及对应的mapping

语法：

?

1	GET /INDEX/_mapping

　GET /book/_mapping查询结果：

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65

{   "book" : {     "mappings" : {       "properties" : {         "description" : {           "type" : "text",           "fields" : {             "keyword" : {               "type" : "keyword",               "ignore_above" : 256             }           }         },         "name" : {           "type" : "text",           "fields" : {             "keyword" : {               "type" : "keyword",               "ignore_above" : 256             }           }         },         "pic" : {           "type" : "text",           "fields" : {             "keyword" : {               "type" : "keyword",               "ignore_above" : 256             }           }         },         "price" : {           "type" : "float"         },         "studymodel" : {           "type" : "text",           "fields" : {             "keyword" : {               "type" : "keyword",               "ignore_above" : 256             }           }         },         "tags" : {           "type" : "text",           "fields" : {             "keyword" : {               "type" : "keyword",               "ignore_above" : 256             }           }         },         "timestamp" : {           "type" : "text",           "fields" : {             "keyword" : {               "type" : "keyword",               "ignore_above" : 256             }           }         }       }     }   } }

搜索：

?

1 2 3 4

GET /website/_search?q=2019        0条结果             GET /website/_search?q=2019-01-01           1条结果 GET /website/_search?q=post_date:2019-01-01     1条结果 GET /website/_search?q=post_date:2019          0 条结果

搜索结果为什么不一致，因为es自动建立mapping的时候，设置了不同的field不同的data type。不同的data type的分词、搜索等行为是不一样的。所以出现了_all field和post_date field的搜索表现完全不一样。

二.精确匹配与全文检索的对比分析

exact value 精确匹配：2019-01-01，exact value，搜索的时候，必须输入2019-01-01，才能搜索出来，如果你输入一个01，是搜索不出来的

full text 全文检索：

　　2019-01-01，2019 01 01，搜索2019，或者01，都可以搜索出来

　　china，搜索cn，也可以将china搜索出来

　　likes，搜索like，也可以将likes搜索出来

　　Tom，搜索tom，也可以将Tom搜索出来

　　like，搜索love，同义词，也可以将like搜索出来

就不是说单纯的只是匹配完整的一个值，而是可以对值进行拆分词语后（分词）进行匹配，也可以通过缩写、时态、大小写、同义词等进行匹配。深入 NPL,自然语义处理。

三.分词器 analyzer

作用：切分词语，normalization（提升recall召回率），给你一段句子，然后将这段句子拆分成一个一个的单个的单词，同时对每个单词进行normalization（时态转换，单复数转换）。

测试分词器：

?

1 2 3 4 5

GET /_analyze {   "analyzer": "standard",   "text": "Text to analyze 80" }

 分词结果：

 

 

token:实际存储的tern关键字

position：在此词条在原文本中的位置

start_offset/end_offset：字符在原始字符串中的位置

四.手动创建映射 

?

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PUT book/_mapping {     "properties": {            "name": {                   "type": "text"             },            "description": {               "type": "text",               "analyzer":"english",               "search_analyzer":"english"            },            "pic":{              "type":"text",              "index":false            },            "studymodel":{              "type":"text"            }     } }

　Text文本类型：

1）analyzer ：通过analyzer属性指定分词器。

2）index ：index属性指定是否索引，默认为true,但是有一些内容不需要索引。

3）store ：是否在source之外存储

　keyword关键字字段：

   目前已经取代了"index": false。上边介绍的text文本字段在映射时要设置分词器，keyword字段为关键字字段，通常搜索keyword是按照整体搜索，所以创建keyword字段的索引时是不进行分词的，比如：邮政编码、手机号码、身份证等。keyword字段通常用于过虑、排序、聚合等。

  date日期类型：

日期类型不用设置分词器。

通常日期类型的字段用于排序。

通过format设置日期格式

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1 2 3 4

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

 五.修改映射

只能创建index时手动建立mapping，或者新增field mapping，但是不能update field mapping。

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PUT /book/_mapping/ {   "properties" : {     "new_field" : {       "type" :    "text",      "index":    "false"     }   } }

通过删除索引来删除映射。