映射-创建

# 关于映射

索引库 index，等价于数据库 database 映射 mapping ，等价于数据库 database 中的表结构 table

创建数据库表需要设置字段名称，类型，长度，约束等
索引库需要知道这个类型下有哪些字段，每个字段有哪些约束信息，这就叫做映射 mapping

# 创建映射 PUT _mapping

创建student索引

PUT http://localhost:9200/student

在 Postman 中，向 ES 服务器发 PUT 请求构建mapping

PUT http://localhost:9200/student/_mapping

请求体JSON

{
    "properties": {
        "name":{
            "type": "text",
            "index": true
        },
        "sex":{
            "type": "text",
            "index": true
        },
        "age":{
            "type": "long",
            "index": true
        }
    }
}

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返回JSON

{
    "acknowledged": true
}

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示例

# 创建索引时包含映射

在创建索引的时候包含映射信息

PUT http://localhost:9200/student2

请求JSON

{
    "settings": {},
    "mappings": {
        "properties": {
            "name":{
                "type": "text",
                "index": true
            },
            "sex":{
                "type": "text",
                "index": true
            },
            "age":{
                "type": "long",
                "index": true
            }
        }
    }
}

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返回JSON

{
    "acknowledged": true,
    "shards_acknowledged": true,
    "index": "student2"
}

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# 映射数据说明

示例

{
    "properties": {
        "字段名":{
            "type": "text",
            "index": true,
            "store": true,
            "analyzer": "ik"
        },
    }
}

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# 字段名

任意填写，下面指定许多属性，如上例子中的 name ,sex, age

# type

类型

Elasticsearch 中支持的数据类型非常丰富，关键的如下：

String 类型
- text：可分词
- keyword：不可分词，数据会作为完整字段进行匹配
Numerical：数值类型
- 基本数据类型：long、integer、short、byte、double、float、half_float
- 浮点数的高精度类型：scaled_float
Date：日期类型
Array：数组类型
Object：对象

# index

是否索引
默认为 true，不进行任何配置，所有字段都会被索引
true：字段会被索引，则可以用来进行搜索
false：字段不会被索引，不能用来搜索

# store

是否将数据进行独立存储
- 原始的文本会存储在_source 里面，默认情况下其他提取出来的字段都不是独立存储的，是从_source 里面提取出来的
默认为false
设置为true，可以独立的存储某个字段
- 获取独立存储的字段要比从_source 中解析快得多，但是也会占用更多的空间，所以要根据实际业务需求来设置

# analyzer

分词器，这里的 ik_max_word 即使用 ik 分词器，后面会有专门的章节学习

# 问题

如果事先已经定义了mapping，插入的文档有mapping没有覆盖到的字段，mapping情况如何？

如student2的mapping实现定义如下

{
    "properties": {
        "name":{
            "type": "text",
            "index": true
        },
        "sex":{
            "type": "text",
            "index": true
        },
        "age":{
            "type": "long",
            "index": true
        }
    }
}

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插入的文档如下，增加了address 和 nickname 字段

{
    "name":"zhangsan",
    "nickname":"zhangsan",
    "sex":"男",
    "age":30,
    "address": "hefei"
}

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查询的mapping如下

address字段本身是text字段，可以被模糊查询
address字段的fields中增加一个名为keyworkd的属性，该属性的type是keyword
- 可使用address.keyword进行精确匹配

{
    "student2": {
        "mappings": {
            "properties": {
                "address": {
                    "type": "text",
                    "fields": {
                        "keyword": {
                            "type": "keyword",
                            "ignore_above": 256
                        }
                    }
                },
                "age": {
                    "type": "long",
                    "index": false
                },
                "name": {
                    "type": "text"
                },
                "nickname": {
                    "type": "text",
                    "fields": {
                        "keyword": {
                            "type": "keyword",
                            "ignore_above": 256
                        }
                    }
                },
                "sex": {
                    "type": "text",
                    "index": false
                }
            }
        }
    }
}

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Last Updated: 2022/02/05, 15:58:51

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