1 mapping 作用

类似数据库中的表结构定义，主要作用如下：

• 定义Index下的字段名( Field Name )
• 定义字段的类型,比如数值型、字符串型、布尔型等
• 定义倒排索弓|相关的配置,比如是否索引、记录position等

2 查看 mapping

{
  "index" : { "mappings" : { "properties" : { "JSON 数据" : { "type" : "text", "fields" : { "keyword" : { "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } }, "公众号" : { "type" : "text", "fields" : { "keyword" : { "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } } } }
  }
}


  

 

  
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3 自定义 mapping

类似 MySQL，Mapping中的字段类型一旦设定后，禁止直接修改，原因如下：

• Lucene实现的倒排索引生成后不允许修改
• 重新建立新的索引,然后做reindex操作

允许新增字段
通过dynamic参数来控制字段的新增

• true (默认)允许自动新增字段
• false不允许自动新增字段,但是文档可以正常写入,但无法对字段进行查询等操作
• strict文档不能写入，报错
  

copy_to

将该字段的值复制到目标字段，实现类似 _all 的作用，不会出现在 _source 中，只用来搜索

index

控制当前字段是否索引，默认为true，即记录索引, false 不记录， 即不可搜索

index_options

控制倒排索弓引|记录的内容，有如下4种配置

• docs只记录doc id
• freqs记录doc id和term frequencies
• positions 记录doc id、term frequencies和term position
• offsets记录doc id、 term frequencies、 term position和character offsets

text 类型默认配置为positions，其他默认为docs。记录内容越多，占用空间越大。

null_value

当字段遇到null值时的处理策略,默认为null,即空值,此时es会忽略该值。可以通过设定该值设定字段的默认值。

4 数据类型

• 字符串
  text、keyword
• 数值型
  long、integer、short, byte, double, float half_float, scaled_float
• 布尔
  boolean
• 日期
  date
• 二进制
  binary
• 范围
  integer_range, float_range, long_range, double_range, date_ range
• 复杂数据类型
  数组类型array、对象类型object、嵌套类型nested object
• 地理位置
  geo_point、geo_shape
• 专用类型
  记录ip地址 ip
  实现自动补全 completion
  记录分词数 token_count
  记录字符串hash值 murmur3
  percolator
  join
• 多字段特性multi-fields
  允许对同一个字段采用不同的配置，比如分词，常见例子如对人名实现拼音搜索,
  只需要在人名中新增一个子字段为pinyin即可
  
  

ES可以自动识别文档字段类型，从而降低用户使用成本，如下所示

PUT /test_index/doc/1
{
  "username": "java",
  "age": "18"
}

GET /test_index/_mapping

  

 

  
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{
  "test_index" : { "mappings" : { "properties" : { "age" : { "type" : "text", "fields" : { "keyword" : { "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } }, "username" : { "type" : "text", "fields" : { "keyword" : { "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } } } }
  }
}


  

 

  
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ES是依靠JSON文档的字段类型来实现自动识别字段类型，支持的类型如下：

PUT /test_index/doc/1
{"username":" alfred",
"age":14,
"birth":"1988-10-10",
"married":false,
"year":18,
"tags":["boy","fashion"],
"money":100.1
}

GET /test_index/_mapping

  

 

  
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{
  "test_index" : { "mappings" : { "properties" : { "age" : { "type" : "text", "fields" : { "keyword" : { "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } }, "birth" : { "type" : "date" }, "married" : { "type" : "boolean" }, "money" : { "type" : "float" }, "tags" : { "type" : "text", "fields" : { "keyword" : { "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } }, "username" : { "type" : "text", "fields" : { "keyword" : { "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } }, "year" : { "type" : "long" } } }
  }
}


  

 

  
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日期的自动识别可以自行配置日期格式,

默认是[ “strict_date_optional_time”,“yyyy/MM/dd HH:mm:ss Z||yyyy/MM/dd Z”]

• strict_date_optional_time 是 ISO datetime 的格式，完整格式类似下面：
• YYYY-MM-DDThh:mm:ssTZD (eg 1997-07-16T19:20:30+01:00)
  dynamic_date_formats可以自定义日期类型
  date_detection 可关闭日期自动识别的机制

dynamic template

允许根据es自动识别的数据类型、字段名等来动态设定字段类型,可以实现如下效果:

• 所有字符串类型都设定为keyword类型,即默认不分词
• 所有以message开头的字段都设定为text类型，即分词
• 所有以long_开头的字段都设定为long类型
• 所有自动匹配为double类型的都设定为float类型，以节省空间
  

匹配规则一般有如下几个参数:

• match_ mapping _type 匹配 es 自动识别的字段类型，如boolean,long,string
• match,unmatch 匹配字段名
• path_ match,path_ unmatch 匹配路径

自定义Mapping的操作步骤

1. 写一条文档到es的临时索引中,获取es自动生成的mapping
2. 修改步骤1得到的mapping ,自定义相关配置
3. 使用步骤2的mapping创建实际所需索引

索引模板

索引模板，英文为Index Template，主要用于在新建索引时自动应用预先设定的配置，简化索索引创建的操作步骤

• 可以设定索引的配置和mapping

• 可以有多个模板，根据order设置，order大的覆盖小的配置

• 索弓|模板API , endpoint为 _template ,如下所示:

获取与删除

参考

• https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-params.html
• https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-types.html

文章来源: javaedge.blog.csdn.net，作者：JavaEdge.，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：javaedge.blog.csdn.net/article/details/110347342