前言
这篇文章详细介绍了如何创建索引和某个类型的映射。
下文中[address]指代elasticsearch服务器访问地址(http://localhost:9200)。
1 创建索引
1.1 简单创建语句
curl -XPUT [address]/blog
1.2 带参数的创建语句
curl -XPUT [address]/blog/ -d ‘{
"settings":{
"number_of_shards":1, //设置分片数量
"number_of_replicas":2, //设置副本数量
//自定义索引默认分析器
"index":{
"analysis":{
"analyzer":{
"default":{
"tokenizer":"standard", //分词器
"filter":[ //过滤器
"asciifolding",
"lowercase",
"ourEnglishFilter"
]
}
},
"filter":{
"ourEnglishFilter":{
"type":"kstem"
}
}
}
}
}
}‘
2 创建映射(扁平结构)
2.1 简单创建语句
curl -XPUT [address]/blog/_mapping/article?pretty -d ‘{
"properties":{
"id":{"type":"long"},
"name":{"type":"string"},
"published":{"type":"date"}
}
}‘
2.2 带参数的创建语句
curl -XPUT [address]/blog/_mapping/article?pretty -d ‘{
"dynamic":"false", //关闭自动添加字段，关闭后索引数据中如果有多余字段不会修改mapping,默认true
"_id":{"index":"not_analyzed","store":"no"}, //设置文档标识符可以被索引，默认不能被索引。可以设置为"_id":{"path":"book_id"},这样将使用字段book_id作为标识符
"_all":{"enabled":"false"}, //禁用_all字段，_all字段包含了索引中所有其他字段的所有数据，便于搜索。默认启用
"_source":{"enabled":"false"}, //禁用_source字段，_source字段在生成索引过程中存储发送到elasticsearch的原始json文档。elasticsearch部分功能依赖此字段(如局部更新功能),因此建议开启。默认启用
"_index":{"enabled":"true"}, //启用_index字段，index字段返回文档所在的索引名称。默认关闭。
"_timestamp":{"enabled":"true","index":"not_analyzed","store":"true","format":"YYYY-mm-dd"}, //启用时间戳并设置。时间戳记录文档索引时间，使用局部文档更新功能时，时间戳也会被更新。默认未经分析编入索引但不保存。
"_ttl":{"enabled":"true","default":"30d"}, //定义文档的生命周期,周期结束后文档会自动删除。
"_routing":{"required":"true","path":"name"} //指定将name字段作为路由，且每个文档必须指定name字段。
"properties":{
"id":{
"type":"long",
//公共属性
"store":"yes",
//数值特有属性
"precision_step":"0" //指定为该字段生成的词条数，值越低，产生的词条数越多，查询会更快，但索引会更大。默认4
},
"name":{
"type":"string",
//公共属性
"store":"yes",
"index":"not_analyzed", //analyzed:编入索引供搜索、no:不编入索引、not_analyzed(string专有):不经分析编入索引
"boost":"1", //文档中该字段的重要性，值越大表示越重要，默认1
"null_value":"jim", //当索引文档的此字段为空时填充的默认值，默认忽略该字段
"include_in_all":"xxx" //此属性是否包含在_all字段中,默认为包含
//字符串特有属性
"analyzer":"xxx", //定义用于索引和搜索的分析器名称，默认为全局定义的分析器名称。可以开箱即用的分析器:standard,simple,whitespace,stop,keyword,pattern,language,snowball
"index_analyzer":"xxx", //定义用于建立索引的分析器名称
"search_analyzer":"xxx", //定义用于搜索时分析该字段的分析器名称
"ignore_above":"xxx" //定义字段中字符的最大值，字段的长度高于指定值时，分析器会将其忽略
},
"published":{
"type":"date",
//公共属性
"store":"yes",
//日期特有属性
"precision_step":"0", //指定为该字段生成的词条数，值越低，产生的词条数越多，查询会更快，但索引会更大。默认4
"format":"YYYY-mm-dd" //指定日期格式，默认为dateOptionalTime
}
}
}‘
3 创建映射(非扁平结构)
在第二章我们讲解了创建映射的语句。所创建的是简单的扁平结构映射。这一章我们看看如何创建非扁平结构映射。
3.1 树形结构
树形结构的作用是为索引层级路径提供便利。例如一家汽车店中可能会有如下路径:/cars/passenger/sport、/cars/passenger/camper、/cars/delivery_truck,我们想在搜索cars的时候返回三条记录，搜索cars/passenger的时候返回前两条记录，可以这样建立映射:
curl -XPUT [address]/path -d ‘{
"settings":{
//定义一个路径分析器
"index":{
"analysis":{
"analyzer":{
"path_analyzer":{"tokenizer":"path_hierarchy"}
}
}
}
},
"mappings":{
"category":{
"properties":{
"category":{
"type":"string",
"fields":{
//定义多字段对象，使用category.path进行查询时将启用路径分析匹配指定路径下的所有文档，使用category.name进行查询时将精确匹配指定路径的文档，略过结构更深的文档。
"name":{"type":"string","index":"not_analyzed"},
"path":{"type":"string","analyzer":"path_analyzer","store":true}
}
}
}
}
}
}‘
3.2 对象
先执行curl –XPUT [address]/extend_mapping，创建extend_mapping索引
创建一个带有对象属性author的类型book:
curl –XPUT [address]/extend_mapping/_mapping/book –d ‘{
"properties":{
"title":{"type":"string","index":"not_analyzed"},
"author":{
"type":"object",
"properties":{
"firstName":{"type":"string","index":"not_analyzed"},
"lastName":{"type":"string","index":"not_analyzed"}
}
}
}
}’
3.3 嵌套对象
嵌套对象允许我们连接一个主文档和多个附属文档，下面通过一个例子来说明嵌套对象的应用场景。
现在我们有一个服装店，需要设计一个数据结构来存储服装店里的服装信息。例如现在有一种名字为”cloth”的服装，这件服装现有两件存货，一件XXL的红色和一件XL的黑色,请设计一个数据结构来存储该服装信息。
我们可能会把数据结构设计成这样:
{
“name”:”cloth”,
“variation”:[
{“size”:”XXL”,”color”:”red”},
{“size”:”XL”,”color”:”black”}
]
}
直观的来看，这个数据结构是能够表现我们所描述的服装信息的，我们依据这个结构创建以下映射(发送rest请求语句略):
{
"properties":{
"name":{"type":"string","index":"not_analyzed"},
"variation":{
"properties":{
"size":{"type":"string","index":"not_analyzed"},
"color":{"type":"string","index":"not_analyzed"}
}
}
}
}
建立映射后索引以下数据:
{
"name": "cloth",
"variation": [
{
"size": "XXL",
"color": "red"
},
{
"size": "XL",
"color": "black"
}
]
}
下面我们查询一下我们的服装信息库，看看是否有尺寸为XXL,颜色为black的服装:
{
"filter": {
"and": [
{
"term": {
"variation.size": "XXL"
}
},
{
"term": {
"variation.color": "black"
}
}
]
}
}
出乎意料的是，该查询返回了结果:
{
......(此处信息略去)
"hits": {
"total": 1,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "extend_mapping",
"_type": "unnested_cloth",
"_id": "AVACnlA-8eAUpvGq_eZa",
"_score": 1,
"_source": {
"name": "cloth",
"variation": [
{
"size": "XXL",
"color": "red"
},
{
"size": "XL",
"color": "black"
}
]
}
}
]
}
}
这与我们的预期不符，我们只有XXL红色和XL黑色两件服装，并没有所查询的XXL黑色服装。
这是因为按照我们之前定义的映射结构，尺寸信息(“size”:”XXL”,”size”:”XL”)和颜色信息(“color”:”red”,”color”:”black”)都存在同一个文档中,ES无法将XXL和red、XL和black绑定在一起，因此在查询时造成了混淆。
解决的方法就是使用嵌套对象，将variation对象的类型指定为嵌套:
重新创建以下映射:
{
"properties":{
"name":{"type":"string","index":"not_analyzed"},
"variation":{
“type”:”nested”,
"properties":{
"size":{"type":"string","index":"not_analyzed"},
"color":{"type":"string","index":"not_analyzed"}
}
}
}
}
索引之前的测试数据:
{
"name": "cloth",
"variation": [
{
"size": "XXL",
"color": "red"
},
{
"size": "XL",
"color": "black"
}
]
}
现在我们通过”type”:”nested”将variation对象指定为嵌套对象，需要注意的是，如果我们对新映射执行类似之前的查询，将无任何文档返回。因为对于嵌套映射，必须要使用专用的查询语法，如下:
{
"filter": {
"nested": {
"path": "variation",
"filter": {
"and": [
{
"term": {
"variation.size": "XXL"
}
},
{
"term": {
"variation.color": "black"
}
}
]
}
}
}
}
这次的查询如我们的预期，没有返回结果。这是因为使用嵌套结构后，当我们索引测试数据时，事实上ES生成了3个文档，一个cloth的主文档，和两个variation对象的附属文档，这样就分离存储了两件服装存货，避免了尺寸和颜色的混淆。
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