Elasticsearch 进阶检索 (二)

一、进阶检索

1、Mapping

1)、字段类型

一、数据类型

字段类型概述

一级分类	二级分类	具体类型	描述
核心类型	字符串类型	string,text,keyword
	整数类型	integer,long,short,byte
	浮点类型	double,float,half_float,scaled_float
	逻辑类型	boolean
	日期类型	date
	范围类型	range
	二进制类型	binary
复合类型	数组类型	array
	对象类型	object
	嵌套类型	nested
地理类型	地理坐标类型	geo_point	用于描述经纬度坐标
	地理地图	geo_shape	用于描述复杂形状，如多边形
特殊类型	IP类型	ip	用于描述ipv4 和 ipv6 地址
	范围类型	completion	提供自动完成提示
	令牌计数类型	token_count	用于统计字符串的词条数量
	附件类型	attachment	参考 mapper-attachments 插件，支持将附件如 Microsoft Office格式，ePub ，HTML 等等索引为attachment数据类型
	抽取类型	percolator	接受特定领域查询语言（query-dsl）的查询
多字段 通常用于为不同目的用不同的方法索引同一个字段，例如，string字段可以映射为一个text字段用于全文检索，同样可以映射为一个keyword字段用于排序和聚合。另外，你可以使用standard analyzer, english analyzer , french analyzer 来索引一个text字段，这就是muti-fields的目的，大多数的数据类型通过fields参数来支持muti-fields。

2)、映射

Mapping(映射)

Mapping是用来定义一个文档（document）,以及它所包含的属性（field）是如何存储和索引的。比如，使用mapping来定义:

• 哪些字符串属性应该被看做全文本属性（full text fields）。
• 哪些属性包含数字，日期或者地理位置。
• 文档中的所有属性是否都能被索引（_all 配置）。
• 日期的格式。
• 自定义映射规则来执行动态添加属性。
• 查看mapping信息

GET bank/_mapping

• 修改mapping信息

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping.html

自动猜测的映射类型

 

JSON type	域 type
布尔型：true 或者 false	boolean
整数：123	long
浮点型：123.45	double
字符串，有效日期：2014-09-15	date
字符串：foo bar	string

3)、新版本的改变

Es7 及以上移除了type的概念。

• 关系型数据库中两个数据表示是独立的，即使他们里面有相同名称的列也不影响使用，但ES中不是这样的。elasticsearch是基于Lucene开发的搜索引擎，而ES中不同type下名称相同的filed最终在Lucene中的处理方式是一样的。

1 两个不同type下的两个user_name，在ES同一个索引下其实被认为是同一个filed，你必须在两个不同的type中定义相同的filed映射。否则，不同type中的相同字段名称就会在处理中出现冲突的情况，导致Lucene处理效率下降。去掉type能够使数据存储在独立的index中，这样即使有相同的字段名称也不会出现冲突，就像ElasticSearch出现的第一句话一样“你知道的，为了搜索····”。

2 去掉type就是为了提高ES处理数据的效率。

Elasticsearch 7.x

• URL中的type参数为可选。比如，索引一个文档不再要求提供文档类型。

Elasticsearch 8.x

• 不再支持URL中的type参数。

解决：

1. 将索引从多类索引迁移到单类型，每种类型文档一个独立索引
2. 将已存在的索引下的类型数据，全部迁移到指定位置即可。

 1、 创建映射

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "age":{"type": "integer"},
      "email":{"type":"keyword"},
      "name":{"type": "text"}
    }
  }
}

2、 添加新的字段映射

PUT /my_index/_mapping
{
  "properties":{
    "employee-id":{
      "type":"keyword",
      "index":false
    }
  }
}

 3、更新映射

对于已存在的映射字段，我们不能更新。更新必须创建新的索引进行数据迁移。

4、 数据迁移

先创建出new_twitter的正确映射。然后使用如下方式进行数据迁移

POST_reindex [固定写法]

{

“source”:{

"index":"twitter"

},

"dest":{

"index":"new_twitter"

}

}

将旧索引的type下的数据进行迁移

POST_reindex

{

“source:{

"index":"twitter",

"type":"tweet"

},

"dest":{

"index":"tweets"

}

}