第三章 索引、文档与Mapping

一、核心概念

  • 节点 节点就是一个ES的进程
  • 分片 分片分为主分片与副本分片 主分片负责写入数据 副本分片只负责查询 每个分片本质上都是一个lettue
  • 索引 可以简单的理解为mysql中的数据库(database的概念) 当然两者并不完全等同 默认创建的索引只包含一个主分片 副本分片可以灵活的扩展 但是主分片的数量只能在创建索引的时候指定 一旦指定不可更改
  • 类型 可以理解为数据库中的表 ES后面会废弃掉这个概念 现在默认创建索引的type为_doc
  • 文档 可以理解为关系型数据库中的一行记录 需要注意的是ES执行删除操作的时候 并不会立即清除 只是标记清除某个文档
  • Mapping Mapping是定义文档及其包含字段的存储和索引方式的过程 可以简单理解为关系型数据库中的表结构的定义

二 ES的常用命令

  • 索引操作

    #创建一个默认配置的索引 PUT /indexName?pretty 下面创建了一个名为index_test的索引
    PUT /index_test?pretty
    #删除一个索引 DELETE /indexName?pretty 
    DELETE /index_test?pretty
    #查看某个索引的详细信息 GET /indexName/_search 等价与select * from xx
    GET /index_test/_search
    #查询某个索引的详细信息 与GET /index_test/_search完全等价
    GET /index_test/_search
    {
      "query":{
          "match_all":{}
      }
    }
    #查看ES索引列表的详细信息 GET _cat/indices?v
    GET _cat/indices?v
    
  • 查询某个索引的信息

  • 查询ES索引列表的信息

  • 文档操作

      #插入数据 PUT /index_name/type_name/id 换行接入json格式数据 其中type_name 固定为_doc即可 因为type并没有意义
      #全量更新 与 插入数据一模一样 文档id一样直接put会对原来的数据进行覆盖 即达到修改的效果 此时文档的version会增加
      PUT /index_test/_doc/1
      {
          "product_name":"xiaomi",
          "desc":"小米手机",
          "price":4999,
          "tags":["xingjiabi","fashao","gongjiaoka"]
      }
      #增量更新的内容都要写在doc字段下 增量更新文档有两种方式 
      #第一种 POST /index_name/type_name/id/_update 换行 接入需要更新的字段 此时不会覆盖原有的字段
      #下面表示增量更新文档id为2的文档 并设置其desc字段的值为华为P30
      POST /index_test/_doc/2/_update
      {
        "doc":{
          "desc":"华为P30"
        }
      }
      #增量更新第二种方式 POST /index_name/_update/id
      #下面表示增量更新文档id为2的文档 并设置其desc字段的值为华为P40
      POST /index_test/_update/2
      {
        "doc":{
          "desc":"华为P40"
        }
      }
      #查询某个文档 GET /index_name/type_name/id
      GET /index_test/_doc/2
      #删除文档 DELETE /index_name/type_name/id
      DELETE /index_test/_doc/1
    
  • 插入/全量更新某个文档

  • 查询某个文档

  • 增量更新

三 Mapping映射

Mapping有两种方式 1、动态映射 也叫自动映射 2、手工映射也叫静态映射

ES数据类型

  • 数字类型 包括long、integer、short、byte、double、float、half_float、scaled_float、unsigned_long
  • keyword keyword类型适用于索引结构化字段 可以用于过滤、排序、聚合 keyword字段只支持精确匹配 keyword是不会被分词的 建议文档id用keyword类型 而不用Integer类型 这样效率更高
  • text text支持分词和模糊匹配 不能用具聚合、排序等 并且text字段的内容 不会创建doc_values(也就是正排索引)
  • Date 日期类型
  • 布尔类型
  • nested 嵌套类型 对应List或者是数组类型的数据
  • 二进制类型
  • 范围类型 也就是range
  • 数组类型 也就是array
  • 对象类型 也就是object
  • geo 类似于redis的geo 表示经纬度的

Mapping操作

#查看某个索引的mapping GET /index_name/_mapping
GET /index_test/_mapping
#设置mapping(手工添加映射) PUT /index_name 换行接 json 示例如下 其中mappings、properties、2个属性是固定不变的 fieldName表示你要设置字段的名称 设置mapping的时候除了type属性外还有其他的属性
PUT /index_test
{
    "mappings": {
        "properties": {
            "name":{
                "type":"keyword"
            },
            "age":{
                "type":"integer" #需要注意在设置mapping的时候type属性一旦指定 是不允许被修改的
            }
        }
    }
}

Mapping的参数
设置mapping的时候除了上面示例的type属性外还有其他的属性 我们一般在手动设置mapping时只会设置type和analyzer

mapping属性 含义
index 表示是否对当前字段创建倒排索引 默认为true 如果不创建索引 该字段不会被索引搜索到 但仍会在source元素中显示
analyzer 表示为当前字段指定分词器(standard, ik分词器等) 这个属性只能是type是text类型的时候才能设置 如果是数字类型、keyword是不支持的
boost 对当前字段相关度的评分权重 默认为1
coerce 是否允许强制类型转换
copy_to 该参数允许将多个字段的值复制到数组中,然后可以将其作为单个字段进行查询
doc_values 默认为true 也就是正向索引 可以提高排序和聚合的效率 不支持text
enable 是否创建倒排索引 这是一个全局属性 不用指定字段的 而index只能放在某个filed下
ignore_above 超过长度将会被忽略 类似于百度搜索框搜索条件过长时 会自动截取一定长度作为搜索条件
norms 是否禁用评分 在filter和聚合字段上应该禁用
search_analyzer 单独为查询的时候设置分词器
store 该字段是否仅查询
  • 查看mapping

  • 设置mapping

  • 设置mapping 注意index 和 enable位置的区别 以及analyzer设置的位置

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