一、名词解释
1）索引
在7.X版本前类似于关系型数据库中的数据库概念，8.X版本后删除了type概念，索引类似于关系型数据库中的表
2）文档
相当于关系型数据库中的一条数据，最小单元
3）节点
每一个节点就是一个ES实例（一个java进程），一个节点 != 一台服务器
4）集群
多个节点组成分布式系统，ES原生分布式，已启动一个ES进程，再启动一个进程，这个进程会自动发现集群并进入，前提条件是所有节点配置一套集群信息
5）分片
一个索引包含一个多个分片，7.0之前默认五个主分片，每个主分片一个副本，在7.0之后默认一个主分片，副本可以在索引创建之后修改数量，但是主分片的数量一旦确定不可修改。
每个分片都是一个Lucene实例，有完成的创建索引和处理请求的能力
ES会自动在节点上做分片均衡，每个主分片和其副本分片不能同时存在于同一个节点上
| Mysql | ES |
| dataBase数据库 | index索引库 |
| table表 | type类型(8.X版本删除此概念) |
| row行 记录 | document文档 |
| column列 | field字段 |
二、索引CRUD
1）创建索引
PUT /indexName?pretty
2）查询操作
# 查询索引信息
GET _cat/indices?v
# 查询所有数据
GET /indexName/_search
# 查询第一条数据
GET /indecName/_doc/13）删除操作
# 删除索引
DELETE /indexName?pretty
#删除数据
DELETE /indexName/_doc/id4) 插入数据
#插入数据 指定id
PUT /indexName/_doc/id
{
Json数据
}
# 示例
PUT /product/_doc/1
{
"name":"手机",
"price"："1399"，
"desc":["美观","小巧"]
}
5）修改数据
1. 同插入数据，全量替换
2. 指定字段更新（两种格式均可）
POST /indexName/_doc/1 _update
{
"doc":{
"fieldName":""
}
}
POST /indexName/_update/id
{
"doc":{
"fieldName":""
}
}三、Mapping映射
定义文档及其包含字段的存储和索引信息，类似“表结构” 概念
包含属性：字段名称、类型、字段使用的分词器、是否评分、是否创建索引等
1）查看mapping
GET /indexName/_mappings2) ES数据类型
常见数据类型
1. 数字类型
long integer short byte double float half_float scaled_float unsigned_long
2. keywords
keyword：适用于索引结构化的字段，只能精确值搜索，可以用于过滤、排序、聚合
constant_keyword：始终包含相同值的关键字字段
wildcard: 可针对类似grep的通配符查询优化日志行等类似的关键字值
3. 时间类型 Dates ：包括 date和date_nanos
4. alias 定义别名
5. binary 二进制
6. range 区间类型 integer_range、float_range、long_range、double_range、date_range
7. text 类型
设置text类型以后，字段内容会被分析，在生成倒排索引（默认）以前，字符串会被分析器分成一个一个词项，text类型的字段不用于排序，很少用于聚合
对象关系类型
1. object : 用于单个JSON对象
2. nested: 用于JSON对象数组
3. flattened: 允许将整个JSON对象索引为单个字段
结构化类型
1. geo-point：纬度/经度积分
2. geo-shape：用于多边形等复杂形状
3. point：笛卡尔坐标点
4. shape：笛卡尔任意几何图形
特殊类型(常用)
1. IP地址：ip 用于IPv4和IPv6地址
2. completion 提供自动完成建议
数组 array
在Elasticsearch中，数组不需要专用的字段数据类型。默认情况下，任何字段都可以包含零个或多个值，但是，数组中的所有值都必须具有相同的数据类型
3）映射类型
动态 自动映射
| 整数 | long |
| 浮点数 | float |
| true | false | boolean |
| 日期 | date |
| 数组 | 与数组中的第一个有效值同 |
| 对象 | object |
| 字符串 | 若不是数字和日期类型，将被映射为text和keyword两个类型 |
PUT /product_mapping/_doc/1
{
"name": "手机",
"desc": "插入数据 直接自动映射",
"count": 100,
"price": 1999.9,
"date": "2022-12-7",
"isdel": true,
"tags": [
"xiaoqiao",
"fashion"
]
}静态 手动映射
# 案例
PUT /product
{
"mappings": {
"properties": {
"date": {
"type": "text"
},
"desc": {
"type": "text",
"analyzer": "english"
},
"name": {
"type": "text",
"index": "false"
},
"price": {
"type": "long"
},
"tags": {
"type": "text",
"index": "true"
},
"parts": {
"type": "object"
},
"partlist": {
"type": "nested"
}
}
}
}常用映射参数
1. index： 是否对当前字段创建倒排索引，默认为true，若为false，该字段不会通过索引被搜索到，但是仍会在source元数据中展示
2. analyzer：指定分析器（character filter、tokenizer、Token filters）
3. doc_values：为了提升排序和聚合效率，默认true，如果确定不需要对字段进行排序或聚合，也不需要通过脚本访问字段值，则可以禁用doc值以节省磁盘空间（不支持text和annotated_text）
4. eager_global_ordinals：用于聚合的字段上，优化聚合性能
5. enable：是否创建倒排索引，可以对字段操作，也可以对索引操作
PUT my_index
{
"mappings":
{
"enabled": false
}
}6. fielddata：查询时内存数据结构，在首次用当前字段聚合、排序或者在脚本中使用时，需要字段为fielddata数据结构，并且创建倒排索引保存到堆中
#每个tag产品的数量 "size":0, 不显示原始结果
GET /product/_search
{
"aggs": {
"tag_agg_group": {
"terms": {
"field": "tags"
}
}
},
"size":0
}
#将文本field的fielddata属性设置为true
PUT /product/_mapping
{
"properties": {
"tags": {
"type": "text",
"fielddata": true
}
}
}7. fields：给field创建多字段，用于不同目的（全文检索或者聚合分析排序）
# 给product创建一个keyword
PUT fields_test
{
"mappings": {
"properties": {
"product": {
"type": "text",
"fields": {
"raw": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}
}
# 插入数据
PUT fields_test/_doc/1
{
"product": "New York"
}
# 查询数据
GET fields_test/_search
{
"query": {
"match": {
"product": "york"
}
},
"sort": {
"product.raw": "asc"
},
"aggs": {
"product": {
"terms": {
"field": "product.raw"
}
}
}
}8. norms：是否禁用评分（在filter和聚合字段上应该禁用）
9. null_value：为null值设置默认值
10. search_analyzer：设置单独的查询时分析器
11. store：设置字段是否仅查询
12. format：格式化
"date": {
"type": "date",
"format": "yyyy-MM-dd"
}13. copy_to 将多个字段的值复制到组字段中，然后可以将其作为单个字段进行查询
# mapping映射
PUT copy_to_test
{
"mappings": {
"properties": {
"field1": {
"type": "text",
"copy_to": "field_all"
},
"field2": {
"type": "text",
"copy_to": "field_all"
},
"field_all": {
"type": "text"
}
}
}
}
# 数据插入
PUT copy_to/_doc/1
{
"field1": "field1",
"field2": "field2"
}
# 查询 可匹配到数据
GET copy_to/_search
{
"query": {
"match": {
"field_all": {
"query": "field1 field2"
}
}
}
}14. coerce：是否允许强制类型转换
# mapping映射
PUT coerce_test
{
"mappings": {
"properties": {
"number_one": {
"type": "integer"
},
"number_two": {
"type": "integer",
"coerce": false
}
}
}
}
# 插入数据
# 成功
PUT coerce_test/_doc/1
{
"number_one": "10"
}
#//失败，因为coerce设置了false
PUT coerce_test/_doc/2
{
"number_two": "10"
} 15. dynamic：控制是否可以动态添加新字段
true 新检测到的字段将添加到映射中（默认）
false 新检测到的字段将被忽略，这些字段将不会被索引，因此将无法搜索，但仍会出现在_source返回的匹配项中。这些字段不会添加到映射中，必须显式 添加新字段。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-421584.html
strict 如果检测到新字段，则会引发异常并拒绝文档，必须将新字段显式添加到映射中文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-421584.html
PUT dynamic_test
{
"mappings": {
"dynamic": false,
"properties": {
"user": {
"properties": {
"date": {
"type": "text"
}
}
}
}
}
}到了这里，关于Elasticsearch学习-索引操作及Mapping映射的文章就介绍完了。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！
