Mapping映射入门

什么是mapping映射

概念：自动或手动为index中的_doc建立的一种数据结构和相关配置，简称为mapping映射。

插入几条数据，让es自动为我们建立一个索引

PUT /website/_doc/1
{
  "post_date": "2019-01-01",
  "title": "my first article",
  "content": "this is my first article in this website",
  "author_id": 11400
}

PUT /website/_doc/2
{
  "post_date": "2019-01-02",
  "title": "my second article",
  "content": "this is my second article in this website",
  "author_id": 11400
}
 
PUT /website/_doc/3
{
  "post_date": "2019-01-03",
  "title": "my third article",
  "content": "this is my third article in this website",
  "author_id": 11400
}

对比数据库建表语句

create table website(
     post_date date,
     title varchar(50),     
     content varchar(100),
     author_id int(11) 
 );

动态映射：dynamic mapping，自动为我们建立index，以及对应的mapping，mapping中包含了每个field对应的数据类型，以及如何分词等设置。

重点：我们当然，后面会讲解，也可以手动在创建数据之前，先创建index，以及对应的mapping

GET  /website/_mapping/
{
  "website" : {
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "author_id" : {
          "type" : "long"
        },
        "content" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "post_date" : {
          "type" : "date"
        },
        "title" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

尝试各种搜索

GET /website/_search?q=2019        0条结果             
GET /website/_search?q=2019-01-01           1条结果
GET /website/_search?q=post_date:2019-01-01     1条结果
GET /website/_search?q=post_date:2019          0 条结果

搜索结果为什么不一致，因为es自动建立mapping的时候，设置了不同的field不同的data type。不同的data type的分词、搜索等行为是不一样的。所以出现了_all field和post_date field的搜索表现完全不一样。

精确匹配与全文搜索的对比分析

exact value 精确匹配

2019-01-01，exact value，搜索的时候，必须输入2019-01-01，才能搜索出来

如果你输入一个01，是搜索不出来的

select * from book where name= ‘java’

full text 全文检索

搜“笔记电脑”，笔记本电脑词条会不会出现。

select * from book where name like ‘%java%’

（1）缩写 vs. 全称：cn vs. china

（2）格式转化：like liked likes

（3）大小写：Tom vs tom

（4）同义词：like vs love

2019-01-01，2019 01 01，搜索2019，或者01，都可以搜索出来

china，搜索cn，也可以将china搜索出来

likes，搜索like，也可以将likes搜索出来

Tom，搜索tom，也可以将Tom搜索出来

like，搜索love，同义词，也可以将like搜索出来

就不是说单纯的只是匹配完整的一个值，而是可以对值进行拆分词语后（分词）进行匹配，也可以通过缩写、时态、大小写、同义词等进行匹配。深入 NPL,自然语义处理。

全文检索下倒排索引核心原理快速揭秘

doc1：I really liked my small dogs, and I think my mom also liked them.

doc2：He never liked any dogs, so I hope that my mom will not expect me to liked him.

分词，初步的倒排索引的建立

演示了一下倒排索引最简单的建立的一个过程

搜索

mother like little dog，不可能有任何结果

mother

like

little

dog

这不是我们想要的结果。同义词mom\mother在我们人类看来是一样。想进行标准化操作。

重建倒排索引

normalization正规化，建立倒排索引的时候，会执行一个操作，也就是说对拆分出的各个单词进行相应的处理，以提升后面搜索的时候能够搜索到相关联的文档的概率

时态的转换，单复数的转换，同义词的转换，大小写的转换

mom ―> mother

liked ―> like

small ―> little

dogs ―> dog

重新建立倒排索引，加入normalization，再次用mother liked little dog搜索，就可以搜索到了

重新搜索

搜索：mother liked little dog，

对搜索条件经行分词 normalization

mother

liked -》like

little

dog

doc1和doc2都会搜索出来

分词器 analyzer

什么是分词器 analyzer

作用：切分词语，normalization（提升recall召回率）

给你一段句子，然后将这段句子拆分成一个一个的单个的单词，同时对每个单词进行normalization（时态转换，单复数转换）

recall，召回率：搜索的时候，增加能够搜索到的结果的数量

analyzer 组成部分：

1、character filter：在一段文本进行分词之前，先进行预处理，比如说最常见的就是，过滤html标签（hello --> hello），& --> and（I&you --> I and you）

2、tokenizer：分词，hello you and me --> hello, you, and, me

3、token filter：lowercase，stop word，synonymom，dogs --> dog，liked --> like，Tom --> tom，a/the/an --> 干掉，mother --> mom，small --> little

stop word 停用词： 了 的 呢。

一个分词器，很重要，将一段文本进行各种处理，最后处理好的结果才会拿去建立倒排索引。

内置分词器的介绍

例句：Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5)

standard analyzer标准分词器：set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set_trans, 5（默认的是standard）

simple analyzer简单分词器：set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set, trans

whitespace analyzer：Set, the, shape, to, semi-transparent, by, calling, set_trans(5)

language analyzer（特定的语言的分词器，比如说，english，英语分词器）：set, shape, semi, transpar, call, set_tran, 5

官方文档

query string根据字段分词策略

query string分词

query string必须以和index建立时相同的analyzer进行分词

query string对exact value和full text的区别对待

如： date：exact value 精确匹配

​ text: full text 全文检索

###测试分词器

GET /_analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "Text to analyze 80"
}

返回值：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "text",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "to",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "analyze",
      "start_offset" : 8,
      "end_offset" : 15,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "80",
      "start_offset" : 16,
      "end_offset" : 18,
      "type" : "<NUM>",
      "position" : 3
    }
  ]
}

token 实际存储的term 关键字

position 在此词条在原文本中的位置

start_offset/end_offset字符在原始字符串中的位置

mapping回顾总结

（1）往es里面直接插入数据，es会自动建立索引，同时建立对应的mapping。(dynamic mapping)

（2）mapping中就自动定义了每个field的数据类型

（3）不同的数据类型（比如说text和date），可能有的是exact value，有的是full text

（4）exact value，在建立倒排索引的时候，分词的时候，是将整个值一起作为一个关键词建立到倒排索引中的；full text，会经历各种各样的处理，分词，normaliztion（时态转换，同义词转换，大小写转换），才会建立到倒排索引中。

（5）同时呢，exact value和full text类型的field就决定了，在一个搜索过来的时候，对exact value field或者是full text field进行搜索的行为也是不一样的，会跟建立倒排索引的行为保持一致；比如说exact value搜索的时候，就是直接按照整个值进行匹配，full text query string，也会进行分词和normalization再去倒排索引中去搜索

（6）可以用es的dynamic mapping，让其自动建立mapping，包括自动设置数据类型；也可以提前手动创建index和tmapping，自己对各个field进行设置，包括数据类型，包括索引行为，包括分词器，等。

mapping的核心数据类型以及dynamic mapping

核心的数据类型

string :text and keyword

byte，short，integer，long,float，double

boolean

date

详见：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.3/mapping-types.html

下图是ES7.3核心的字段类型如下：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-0V88GAIK-1647952210133)(img/1568989192034.png)]

dynamic mapping 推测规则

true or false --> boolean

123 --> long

123.45 --> double

2019-01-01 --> date

“hello world” --> text/keywod

查看mapping

GET /index/_mapping/

手动管理mapping

查询所有索引的映射

GET /_mapping

创建映射 ！！

创建索引后，应该立即手动创建映射

PUT book/_mapping
{
	"properties": {
           "name": {
                  "type": "text"
            },
           "description": {
              "type": "text",
              "analyzer":"english",
              "search_analyzer":"english"
           },
           "pic":{
             "type":"text",
             "index":false
           },
           "studymodel":{
             "type":"text"
           }
    }
}

Text 文本类型

1）analyzer

通过analyzer属性指定分词器。

上边指定了analyzer是指在索引和搜索都使用english，如果单独想定义搜索时使用的分词器则可以通过search_analyzer属性。

2）index

index属性指定是否索引。

默认为index=true，即要进行索引，只有进行索引才可以从索引库搜索到。

但是也有一些内容不需要索引，比如：商品图片地址只被用来展示图片，不进行搜索图片，此时可以将index设置为false。

删除索引，重新创建映射，将pic的index设置为false，尝试根据pic去搜索，结果搜索不到数据。

3）store

是否在source之外存储，每个文档索引后会在 ES中保存一份原始文档，存放在"_source"中，一般情况下不需要设置store为true，因为在_source中已经有一份原始文档了。

测试

PUT book/_mapping
{
		"properties": {
           "name": {
                  "type": "text"
            },
           "description": {
              "type": "text",
              "analyzer":"english",
              "search_analyzer":"english"
           },
           "pic":{
             "type":"text",
             "index":false
           },
           "studymodel":{
             "type":"text"
           }
    }
}

插入文档：

PUT /book/_doc/1
{
  "name":"Bootstrap开发框架",
  "description":"Bootstrap是由Twitter推出的一个前台页面开发框架，在行业之中使用较为广泛。此开发框架包含了大量的CSS、JS程序代码，可以帮助开发者（尤其是不擅长页面开发的程序人员）轻松的实现一个不受浏览器限制的精美界面效果。",
  "pic":"group1/M00/00/01/wKhlQFqO4MmAOP53AAAcwDwm6SU490.jpg",
  "studymodel":"201002"
}

Get /book/_search?q=name:开发

Get /book/_search?q=description:开发

Get /book/_search?q=pic:group1/M00/00/01/wKhlQFqO4MmAOP53AAAcwDwm6SU490.jpg

Get /book/_search?q=studymodel:201002

通过测试发现：name和description都支持全文检索，pic不可作为查询条件。

keyword关键字字段

目前已经取代了"index": false。上边介绍的text文本字段在映射时要设置分词器，keyword字段为关键字字段，通常搜索keyword是按照整体搜索，所以创建keyword字段的索引时是不进行分词的，比如：邮政编码、手机号码、身份证等。keyword字段通常用于过虑、排序、聚合等。

date日期类型

日期类型不用设置分词器。

通常日期类型的字段用于排序。

format

通过format设置日期格式

例子：

下边的设置允许date字段存储年月日时分秒、年月日及毫秒三种格式。

{

​ “properties”: {

​ “timestamp”: {

​ “type”: “date”,

​ “format”: “yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd”

​ }

​ }

}

插入文档：

Post book/doc/3

{

“name”: “spring开发基础”,

“description”: “spring 在java领域非常流行，java程序员都在用。”,

“studymodel”: “201001”,

“pic”:“group1/M00/00/01/wKhlQFqO4MmAOP53AAAcwDwm6SU490.jpg”,

“timestamp”:“2018-07-04 18:28:58”

}

数值类型

下边是ES支持的数值类型

1、尽量选择范围小的类型，提高搜索效率

2、对于浮点数尽量用比例因子，比如一个价格字段，单位为元，我们将比例因子设置为100这在ES中会按 分 存储，映射如下：

"price": {
        "type": "scaled_float",
        "scaling_factor": 100
  },

由于比例因子为100，如果我们输入的价格是23.45则ES中会将23.45乘以100存储在ES中。

如果输入的价格是23.456，ES会将23.456乘以100再取一个接近原始值的数，得出2346。

使用比例因子的好处是整型比浮点型更易压缩，节省磁盘空间。

如果比例因子不适合，则从下表选择范围小的去用：

更新已有映射，并插入文档：

PUT book/doc/3
{
"name": "spring开发基础",
"description": "spring 在java领域非常流行，java程序员都在用。",
"studymodel": "201001",
 "pic":"group1/M00/00/01/wKhlQFqO4MmAOP53AAAcwDwm6SU490.jpg",
 "timestamp":"2018-07-04 18:28:58",
 "price":38.6
}

修改映射

只能创建index时手动建立mapping，或者新增field mapping，但是不能update field mapping。

因为已有数据按照映射早已分词存储好。如果修改，那这些存量数据怎么办。

新增一个字段mapping

PUT /book/_mapping/
{
  "properties" : {
    "new_field" : {
      "type" :    "text",
     "index":    "false"
    }
  }
}

如果修改mapping,会报错

PUT /book/_mapping/
{
  "properties" : {
    "studymodel" : {
     "type" :    "keyword"
    }
  }
}

返回：

{
  "error": {
    "root_cause": [
      {
        "type": "illegal_argument_exception",
        "reason": "mapper [studymodel] of different type, current_type [text], merged_type [keyword]"
      }
    ],
    "type": "illegal_argument_exception",
    "reason": "mapper [studymodel] of different type, current_type [text], merged_type [keyword]"
  },
  "status": 400
}

删除映射

通过删除索引来删除映射。

复杂数据类型

multivalue field

{ “tags”: [ “tag1”, “tag2” ]}

建立索引时与string是一样的，数据类型不能混

empty field

null，[]，[null]

object field

PUT /company/_doc/1
{
  "address": {
    "country": "china",
    "province": "guangdong",
    "city": "guangzhou"
  },
  "name": "jack",
  "age": 27,
  "join_date": "2019-01-01"
}

address：object类型

查询映射

GET /company/_mapping
{
  "company" : {
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "address" : {
          "properties" : {
            "city" : {
              "type" : "text",
              "fields" : {
                "keyword" : {
                  "type" : "keyword",
                  "ignore_above" : 256
                }
              }
            },
            "country" : {
              "type" : "text",
              "fields" : {
                "keyword" : {
                  "type" : "keyword",
                  "ignore_above" : 256
                }
              }
            },
            "province" : {
              "type" : "text",
              "fields" : {
                "keyword" : {
                  "type" : "keyword",
                  "ignore_above" : 256
                }
              }
            }
          }
        },
        "age" : {
          "type" : "long"
        },
        "join_date" : {
          "type" : "date"
        },
        "name" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

object

{
  "address": {
    "country": "china",
    "province": "guangdong",
    "city": "guangzhou"
  },
  "name": "jack",
  "age": 27,
  "join_date": "2017-01-01"
}

底层存储格式

{
    "name":            [jack],
    "age":          [27],
    "join_date":      [2017-01-01],
    "address.country":         [china],
    "address.province":   [guangdong],
    "address.city":  [guangzhou]
}

对象数组：

{
    "authors": [
        { "age": 26, "name": "Jack White"},
        { "age": 55, "name": "Tom Jones"},
        { "age": 39, "name": "Kitty Smith"}
    ]
}

存储格式：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-404292.html

{
    "authors.age":    [26, 55, 39],
    "authors.name":   [jack, white, tom, jones, kitty, smith]
}

到了这里，关于Mapping映射入门的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！