（4）elasticsearch的Mapping(映射)

刺骨的言语ヽ痛彻心扉 2024-03-22 08:50 57阅读 0赞

映射是定义文档及其包含的字段的存储和索引方式的过程。

*  两种映射方式

dynamic mapping（动态映射或自动映射）

expllcit mapping（静态映射或手工映射或显示映射）

*  Mapping数据类型
 *  Mapping参数

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.10/removal-of-types.html

### Mapping介绍 ###

Mapping 也称之为映射，定义了 ES 的索引结构、字段类型、分词器等属性，是索引必不可少的组成部分。

ES中的mapping有点类似与RDB中“表结构”的概念，在MySQL中，表结构里包含了字段名称，字段的类型还有索引信息等。

在Mapping里也包含了一些属性，比如字段名称、类型、字段使用的分词器、是否评分、是否创建索引等属性，并且在ES中一个字段可以有对个类型。分词器、评分等概念在后面的课程讲解。

**查看mapping**

GET /index/\_mappings

查询该索引的mapping
    GET product/_mapping
    查询该索引的pricez字段的mapping
    GET product/_mapping/field/price

### 字段数据类型 ###

映射的数据类型也就是 ES 索引支持的数据类型，其概念和 MySQL 中的字段类型相似，但是具体的类型和MySQL 中有所区别，最主要的区别就在于 ES 中支持可分词的数据类型，如:Text 类型，可分词类型是用以支持全文检索的，这也是ES生态最核心的功能。

**数字类型**

*  long:64位有符号整形
 *  integer:32位有符号整形
 *  shot:16位有符号整形
 *  byte:8位有符号整形
 *  double:双精度64位浮点类型。
 *  float:单精度64位浮点类型
 *  half\_float:半精度64位浮点类型
 *  scaled\_float:缩放类型浮点数，按固定 double 比例因子缩放
 *  unsigned\_long:无符号64 位整数

**基本数据类型**

*  binary：Base64字符串二进制值
 *  boolean：布尔类型
 *  alias：字段别名

**keyword类型**

*  keyword：适用于索引结构化的字段，可以用于过滤、排序、聚合。keyword类型的字段只能通过精确值（exact value）搜索到。如Id、姓名这类字段应该用keyword。
 *  constant\_keyword：始终包含相同值的关键字字段
 *  wildcard：可针对类似grep的[通配符查询][Link 1]优化日志行和类似的关键字值。

关键字字段通常用于[排序][Link 2]， [汇总][Link 3]和[Term查询][Term]，例如[`term`][term]。

可以查询出来2个
    GET product/_search
    {
      "query": {
        "match": {
          "name": "xiaomi"
        }
      }
    }
    查询不出来，match--name.keyword，不会被分词，精确查找
    GET product/_search
    {
      "query": {
        "match": {
          "name.keyword": "xiaomi"
        }
      }
    }

**Dates时间类型**

*  [`date`][date]：JSON 没有日期数据类型，因此 Elasticsearch 中的日期可以是以下三种

包含格式化日期的字符串，例如“2015-01-01"、“2015/01/01 12:10:30"。

时间戳，表示自"1970年1月1日“以来的毫秒数/秒数。

*  [`date_nanos`][date_nanos]：此数据类型是对 date 类型的补充。但是有一个重要区别。date 类型存储最高精度为毫秒，而date nanos 类型存储日期最高精度是纳秒，但是高精度意味着可存储的日期范围小，即:从大约1970到2262。

**对象类型**

*  object：非基本数据类型之外，默认的json对象为object类型。用于单个JSON对象
 *  flattened：单映射对象类型，其值为json类型。允许将整个JSON对象索引为单个字段
 *  nested：嵌套类型。用于JSON对象数组
 *  join：父子级关系类型

**空间数据类型**

*  geo-point：纬度/经度点
 *  geo-shape：用于多边形等复杂形状，例如多边形
 *  point：笛卡尔坐标点
 *  shape：笛卡尔任意几何图形

**文档排名类型**

*  [dense vector][]：记录浮点值的密集向量。
 *  rank feature：记录数字特征以提高查询时的命中率。
 *  [rank features][]：记录数字特征以提高查询时的命中率。

**文本搜索类型**

*  text：文本类型，全文检索
 *  annotated-text：索引包含特殊标记的文本（通常用于标识命名实体）
 *  completion：用于自动补全，即搜索推荐
 *  [search-as-you-type][]：针对查询优化的文本字段，以实现按需输入的完成
 *  tocken\_count：文本中的标记计数。计算字符串中令牌的数量

**其他类型**

[range][]（区间类型）：integer\_range、float\_range、long\_range、double\_range、date\_range

IP地址：ip 用于IPv4和IPv6地址

[murmur3][]：在索引时计算值的哈希并将其存储在索引中

[percolator][]：接受来自query-dsl的查询

[sparse vector][]：记录浮点值的稀疏向量。

[histogram][]：histogram 用于百分位数聚合的预聚合数值。

array（数组）：在Elasticsearch中，数组不需要专用的字段数据类型。默认情况下，任何字段都可以包含零个或多个值，但是，数组中的所有值都必须具有 相同的数据类型。

### 两种映射类型 ###

*  Dynamic field mapping：自动映射
    
    <table> 
     <thead> 
      <tr> 
       <th>field typoe</th> 
       <th>field mapping</th> 
      </tr> 
     </thead> 
     <tbody> 
      <tr> 
       <td>整数</td> 
       <td>long s</td> 
      </tr> 
      <tr> 
       <td>浮点数</td> 
       <td>float</td> 
      </tr> 
      <tr> 
       <td>true/false</td> 
       <td>boolean</td> 
      </tr> 
      <tr> 
       <td>日期</td> 
       <td>date</td> 
      </tr> 
      <tr> 
       <td>数组</td> 
       <td>取决于数组中的第一个有效值</td> 
      </tr> 
      <tr> 
       <td>对象</td> 
       <td>object</td> 
      </tr> 
      <tr> 
       <td>字符串</td> 
       <td>如果不是数字和日期类型，那会被映射为text和keyword两个类型</td> 
      </tr> 
     </tbody> 
    </table>
    
    除了上述字段类型之外，其他类型都必须显示映射，也就是必须手工指定，因为其他类型ES无法自动识别。
    
        PUT test_dynamic_mapping/_doc/1
        {
          "name": "张三 李四 王五",
          "age": 18,
          "sex": true,
          "tag": ["tag1","tag2","tag3"],
          "tag2": [1,2,3]
        }
        
        #查询 mapping
        GET test_dynamic_mapping/_mapping
        GET test_dynamic_mapping/_search
        
        GET test_dynamic_mapping/_search
        {
          "query": {
            "match": {
              "name": "张"
            }
          }
        }
    
    \_mapping结果：
    
        {
          "test_dynamic_mapping" : {
            "mappings" : {
              "properties" : {
                "age" : {
                  "type" : "long"
                },
                "name" : {
                  "type" : "text",
                  "fields" : {
                    "keyword" : {
                      "type" : "keyword",
                      "ignore_above" : 256
                    }
                  }
                },
                "sex" : {
                  "type" : "boolean"
                },
                "tag" : {
                  "type" : "text",
                  "fields" : {
                    "keyword" : {
                      "type" : "keyword",
                      "ignore_above" : 256
                    }
                  }
                },
                "tag2" : {
                  "type" : "long"
                }
              }
            }
          }
        }
 *  Expllcit field mapping：手动映射

PUT /product
    {
        
    	"mappings": {
        
        "properties": {
        
        	"field": {
        
          	"mapping_parameter": "parameter_value"
    	   	}
       	}
     	}
    }
    
    例子：
    PUT test_mapping
    {
        
      "mappings": {
        
        "properties": {
        
          "title": {
        
              "type" : "text"
            },
          "name": {
        
            "type": "text", 
            "fields": {
        
              "keyword": {
        
                  "type" : "keyword",
                  "ignore_above" : 256
                }
            }
          },
          "age":  {
        
            "type" : "text"
          }
        }
      }
    }

### 映射参数 ###

**①** **index：是否对创建对当前字段创建倒排索引，默认true，如果不创建索引，该字段不会通过索引被搜索到，但是仍然会在source元数据中展示**

#创建索引映射
    PUT test_params
    {
      "mappings": {
        "properties": {
          "test_index": {
            "type": "text",
            "index": false
          }
        }
      }
    }
    #插入数据
    PUT test_params/_doc/1
    {
      "test_index": "elastic"
    }
    #在_source可以看到test_index
    GET test_params/_search
    #match查询，不能查询，提示failed to create query: Cannot search on field [test_index] since it is not indexed
    GET test_params/_search
    {
      "query": {
        "match": {
          "test_index": "elastic"
        }
      }
    }
    #删除索引
    DELETE test_params

② **analyzer：指定分析器（character filter、tokenizer、Token filters）。**

③ boost：对当前字段相关度的评分权重，默认1

④ coerce：是否允许强制类型转换 true “1”=> 1 false “1”=< 1

⑤ copy\_to：该参数允许将多个字段的值复制到组字段中，然后可以将其作为单个字段进行查询

**⑥** **doc\_values：为了提升排序和聚合效率，默认true，如果确定不需要对字段进行排序或聚合，也不需要通过脚本访问字段值，则可以禁用doc值以节省磁盘空间（不支持text和annotated\_text）**

⑦ dynamic：控制是否可以动态添加新字段

1) true 新检测到的字段将添加到映射中。（默认）

2) false 新检测到的字段将被忽略。这些字段将不会被索引，因此将无法搜索，但仍会出现在\_source返回的匹配项中。这些字段不会添加到映射中，必须显式添加新字段。

3) strict 如果检测到新字段，则会引发异常并拒绝文档。必须将新字段显式添加到映射中

**⑧** **eager\_global\_ordinals：用于聚合的字段上，优化聚合性能。**

1) Frozen indices（冻结索引）：有些索引使用率很高，会被保存在内存中，有些使用率特别低，宁愿在使用的时候重新创建，在使用完毕后丢弃数据， Frozen indices的数据命中频率小，不适用于高搜索负载，数据不会被保存在内存中，堆空间占用比普通索引少得多，Frozen indices是只读的，请求可能是秒级或者分钟级。***\*eager\_global\_ordinals不适用于Frozen indices\****

⑨ **enable：是否创建倒排索引，可以对字段操作，也可以对索引操作，如果不创建索引，让然可以检索并在\_source元数据中展示，谨慎使用，该状态无法 修改。**

PUT my_index
        {
          "mappings": {
            "enabled": false
          }
        }

**⑩** **fielddata：查询时内存数据结构，在首次用当前字段聚合、排序或者在脚本中使用时，需要字段为fielddata数据结构，并且创建倒排索引保存到堆中**

**⑪** **fields：给field创建多字段，用于不同目的（全文检索或者聚合分析排序）**

⑫ format：格式化

"date": {
         "type":  "date",
         "format": "yyyy-MM-dd"
       }

⑬ ignore\_above：超过长度将被忽略，不是截断（用match查不到了）。

⑭ ignore\_malformed：忽略类型错误

⑮ index\_options：控制将哪些信息添加到反向索引中以进行搜索和突出显示。仅用于text字段

⑯ Index\_phrases：提升exact\_value查询速度，但是要消耗更多磁盘空间

⑰ Index\_prefixes：前缀搜索

1) min\_chars：前缀最小长度，>0，默认2（包含）

2) max\_chars：前缀最大长度，<20，默认5（包含）

⑱ meta：附加元数据

⑲ normalizer：分词器的时候

**⑳ norms：是否禁用评分（在filter和聚合字段上应该禁用）。**

**21 null\_value：为null值设置默认值**

22 position\_increment\_gap：

23 proterties：除了mapping还可用于object的属性设置

**24 search\_analyzer：设置单独的查询时分析器：**

指的是类似query–match这里查询用的分词器。当然你可以search\_analyzer指定english，analyzer指定ik。

25 similarity：为字段设置相关度算法，支持BM25、claassic（TF-IDF）、boolean

**26 store：设置字段是否仅查询**

\*\*27 term\_vector：\*\*运维参数

### Text和Keyword类型 ###

**Text类型**

当一个字段是要被全文搜索的，比如 Email 内容、产品描述，这些字段应该使用 text 类型。设置 text 类型以后，字段内容会被分析，在生成倒排索引以前，字符串会被分析器分成一个一个词项。

text类型的字段不用于排序，很少用于聚合。

注意事项：

*  适用于全文检索:如match 查询
 *  文本字段会被分词
 *  默认情况下，会创建倒排索引
 *  自动映射器会为 Text 类型，创建 Keyword 字段

{
      "test_mapping" : {
        "mappings" : {
          "properties" : {
            "name" : {
              "type" : "text",
              "fields" : {
                "keyword" : {
                  "type" : "keyword",
                  "ignore_above" : 256
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }

**Keyword类型**

Keyword 类型适用于不分词的字段，如姓名、ld、数字等。如果数字类型不用于范围查找，用 Keyword 的性能要高于数值类型。

如当使用 keyword 类型查询时，其字段值会被作为一个整体，并保留字段值的原始属性。

GET test_mapping/_search
    {
      "query": {
        "match": {
          "name.keyword": "sss"
        }
      }
    }

注意事项：

*  Keyword 不会对文本分词，会保留字段的原有属性，包括大小写等
 *  Keyword 仅仅是字段类型，而不会对搜索词产生任何影响
 *  Keyword 一般用于需要精确查找的字段，或者聚合排序字段
 *  Keyword 通常和 Term 搜索一起用 (会在DSL 中提到)
 *  Keyword 字段的 ignore\_above 参数代表其截断长度，默认256，如果超出长度，字段值会被忽略（用match查不到了），而不是截断。

### 映射模板 ###

之前讲过的映射类型或者字段参数，都是为确定的某个字段而声明的，如果希望对符合某类要求的特定字段制定映射，就需要用到映射模板: Dynamic templates。  
映射模板有时候也被称作：自动映射模板、动态模板等。

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.10/dynamic-templates.html

dynamic\_templates 针对的是字段

index\_templates 针对的是索引

语法：

"dynamic_templates": [
        {
          "my_template_name": { 
            ...  match conditions ... 
            "mapping": { ... } 
          }
        },
        ...
      ]

**Conditions参数**

*  match\_mapping\_type:主要用于对数据类型的匹配
 *  match 和unmatch:用于对字段名称的匹配

例子：

#是long类型的，给声明为integer类型
    #是string类型 并且 以num_开头的 并且 不能以_text结尾的，给声明为keyword类型
    PUT test_dynamic_template
    {
      "mappings": {
        "dynamic_templates": [
          {
            "integers": {
              "match_mapping_type": "long",
              "mapping": {
                "type": "integer"
              }
            }
          },
          {
            "strings": {
              "match_mapping_type": "string",
              "match": "num_*",
              "unmatch": "*_text",
              "mapping": {
                "type": "keyword"
              }
            }
          }
        ]
      }
    }
    
    
    PUT test_dynamic_template/_doc/1
    {
      "test1": 1212,
      "num_text": "abc",
      "num_sss": "ddd",
      "aa_text": "aaa"
    }
    
    GET test_dynamic_template/_mapping

\_mapping结果：test1是integer类型，num\_sss是keyword类型

{
      "test_dynamic_template" : {
        "mappings" : {
          "dynamic_templates" : [
            {
              "integers" : {
                "match_mapping_type" : "long",
                "mapping" : {
                  "type" : "integer"
                }
              }
            },
            {
              "strings" : {
                "match" : "num_*",
                "unmatch" : "*_text",
                "match_mapping_type" : "string",
                "mapping" : {
                  "type" : "keyword"
                }
              }
            }
          ],
          "properties" : {
            "aa_text" : {
              "type" : "text",
              "fields" : {
                "keyword" : {
                  "type" : "keyword",
                  "ignore_above" : 256
                }
              }
            },
            "num_sss" : {
              "type" : "keyword"
            },
            "num_text" : {
              "type" : "text",
              "fields" : {
                "keyword" : {
                  "type" : "keyword",
                  "ignore_above" : 256
                }
              }
            },
            "test1" : {
              "type" : "integer"
            }
          }
        }
      }
    }

[Link 1]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.10/query-dsl-wildcard-query.html
[Link 2]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.10/sort-search-results.html
[Link 3]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.10/search-aggregations.html
[Term]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.10/term-level-queries.html
[term]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.10/query-dsl-term-query.html
[date]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.10/date.html
[date_nanos]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.10/date_nanos.html
[dense vector]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/dense-vector.html
[rank features]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/rank-features.html
[search-as-you-type]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-as-you-type.html
[range]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/range.html
[murmur3]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/plugins/7.7/mapper-murmur3.html
[percolator]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/percolator.html
[sparse vector]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/sparse-vector.html
[histogram]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/histogram.html