袁庭新ES系列09节 | 使⽤kibana对类型及映射操作

前言

类型及映射是Elasticsearch中重要的两个概念。本章节袁老师将带领同学们来学习Elasticsearch中的类型和映射部分的内容。先透露一下，在Elasticsearch中，类型（type）相当于关系数据库中的table概念；映射（mapping）相当于数据库中的schema，用来约束字段的类型。有些小伙伴此时可能会感到云里雾里，那我们就带着疑问继续去探讨相关的内容。

一. 创建字段映射

1.字段映射介绍

有了索引库，等于有了数据库中的Database。接下来就需要索引库中的类型了，也就是数据库中的表。创建数据库表需要设置字段约束，索引库也一样，在创建索引库的类型时，需要知道这个类型下有哪些字段，每个字段有哪些约束信息，这就叫作字段映射（Mapping）。

注意：Elasticsearch7.x取消了索引type类型的设置，不允许指定类型，默认为_doc，但字段仍然是有的，我们需要设置字段的约束信息，叫作字段映射（Mapping）。

字段的约束我们在学习Lucene中我们都见到过，包括到不限于：

字段的数据类型
是否要存储
是否要索引
是否分词
分词器是什么

我们一起来看下创建的语法。

2.创建字段映射语法

2.1 创建字段映射语法

语法格式：请求方式依然是PUT。

PUT /索引库名/_mapping/typeName
{"properties": {"字段名": {"type": "类型","index": true,"store": false,"analyzer": "分词器"}}
}

类型名称：就是前面讲的type的概念，类似于数据库中的表。

字段名：字段名称由开发者自定义，每个字段名下可指定多个属性。具体属性见下表：

属性	描述
type	类型，可以是text、keyword、long、short、date、integer、object等
index	是否索引，默认为true
store	是否存储，默认为false
analyzer	分词器，例如设置为ik_max_word值，即使用IK分词器

2.2 创建字段映射案例

演示示例：

PUT /yx/_mapping/goods
{"properties": {"title": {"type": "text","store": true,"analyzer": "ik_max_word"},"images": {"type": "keyword","index": false,"store": true},"price": {"type": "float"}}
}

如果yx索引库存在，响应结果见下：

{"acknowledged": true
}

如果yx索引库不存在，响应结果见下：

{"error": {"root_cause": [{"type": "index_not_found_exception","reason": "no such index","resource.type": "index_or_alias","resource.id": "yx","index_uuid": "_na_","index": "yx"}],"type": "index_not_found_exception","reason": "no such index","resource.type": "index_or_alias","resource.id": "yx","index_uuid": "_na_","index": "yx"},"status": 404
}

注意：在进行创建索引库中的字段映射时，需要先确保索引库被创建，否则会抛index_not_found_exception异常。

上述案例中，就给“yx”这个索引库添加了一个名为goods的类型，并且在类型中设置了3个字段：

title：商品标题
images：商品图片
price：商品价格

并且给这些字段设置了一些属性，至于这些属性对应的含义，我们在后续会详细介绍。

二. 查看映射关系

语法格式：

GET /索引库名/_mapping

查看某个索引库中的所有类型的映射。如果要查看某个类型映射，可以在路径后面跟上类型名称。即：

GET /索引库名/_mapping/类型名

演示示例：

GET /yx/_mapping
GET /yx/_mapping/goods

响应结果：

{"yx": {"mappings": {"goods": {"properties": {"images": {"type": "keyword","index": false,"store": true},"price": {"type": "float"},"title": {"type": "text","store": true,"analyzer": "ik_max_word"}}}}}
}

三. 字段数据类型详解

Elasticsearch中支持的数据类型非常丰富。具体查看Field data types | Elasticsearch Guide [8.12] | Elastic文档介绍。

1.字段数据类型介绍

每个字段都有一个字段数据类型或字段类型。此类型指示字段包含的数据类型（如字符串或布尔值）及其预期用途。例如，可以将字符串索引到text字段和keyword字段。但是，text字段值将被分析用于全文搜索，而keyword字符串则保留原样用于过滤和排序。

字段类型按族分组。同一族中的类型具有完全相同的搜索行为，但可能具有不同的空间使用或性能特征。

目前，有两个类型族，keyword和text。其他类型族只有一个字段类型。例如，boolean类型族由一种字段类型组成：boolean。

2.字段数据类型分类

2.1 常用类型

Elasticsearch支持丰富的数据类型，见下表：

2.2 string类型

string类型取值见下：

text：使用文本数据类型的字段，它们会被分词，文本字段不用于排序，很少用于聚合，如文章标题、正文。
keyword：关键字数据类型，用于索引结构化内容的字段，不会被分词，必须完整匹配的内容，如邮箱、身份证号等。支持聚合。

这两种类型都是比较常用的，但有的时候，对于一个字符串字段，我们可能希望他两种都支持，此时，可以利用其多字段特性。

"properties": {"title": {"type": "text","analyzer": "ik_max_word","fields": {"sort":{"type": "keyword"}},"index": true}
}

2.3 Numerical数值类型

数值类型介绍见下：

基本数据类型：long、interger、short、byte、double、ﬂoat、half_ﬂoat
ﬂoat单精度32位
double双精度64位
half_ﬂoat半精度16位
浮点数的高精度类型scaled_ﬂoat

带有缩放因子的缩放类型浮点数，依靠一个 long数字类型通过一个固定的（double类型）缩放因数进行缩放。

需要指定一个精度因子，比如10或100。Elasticsearch会把真实值乘以这个因子后存储，取出时再还原。

2.4 Date日期类型

Elasticsearch可以将日期格式化为字符串存储，但是建议我们存储为毫秒值，存储为long，节省空间。

2.5 Array数组类型

进行匹配时，任意一个元素满足，都认为满足。

排序时，如果升序则用数组中的最小值来排序，如果降序则用数组中的最大值来排序。

字符串数组：["one", "two"]
整数数组：[1, 2]
数组的数组：[1, [2, 3]]等价于[1, 2, 3]
对象数组：[{"name": "Mary", "age": 12}, {"name": "John", "age": 10}]

2.6 Object对象

JSON文档本质上是分层的。文档包含内部对象，内部对象本身还包含内部对象。

{"region": "US","manager.name": "John Smith","manager.age": 30
}

可以将上述的文档可以改写成以下形式。

{"mappings": {"properties": {"region": { "type": "keyword"},"manager": {"properties": {"name": { "type": "text" },"age": { "type": "integer" }}}}}
}

2.7 ip地址

IPv4和IPv6地址。

创建一个my_ip_addr索引库，并指定ip_addr字段的类型是ip。

PUT /my_ip_addr
{ "mappings": { "_doc": { "properties": { "ip_addr": { "type": "ip" } } } } 
}{"acknowledged": true,"shards_acknowledged": true,"index": "my_ip_addr"
}

向索引库中添加一条数据。

PUT /my_ip_addr/_doc/1 
{"ip_addr": "192.168.1.1"
}{"_index": "my_ip_addr","_type": "_doc","_id": "1","_version": 1,"result": "created","_shards": {"total": 2,"successful": 1,"failed": 0},"_seq_no": 0,"_primary_term": 1
}

查询my_ip_addr索引库中的数据。

GET /my_ip_addr/_search 
{ "query": { "term": { "ip_addr": "192.168.0.0/16" } } 
}{"took": 52,"timed_out": false,"_shards": {"total": 5,"successful": 5,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {"total": 1,"max_score": 1,"hits": [{"_index": "my_ip_addr","_type": "_doc","_id": "1","_score": 1,"_source": {"ip_addr": "192.168.1.1"}}]}
}

2.8 数组

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，数组中的所有值必须是相同的字段类型。

2.9 多领域

出于不同的目的，以不同的方式索引同一字段通常很有用。例如，一个string字段可以映射为一个text用于全文搜索的字段，也可以映射为一个keyword用于排序或聚合的字段。或者，您可以使用标准分析器（standard analyzer）、英语分析器（english analyzer）和法语分析器（french analyzer）对文本字段进行索引。

这就是多领域的目的。fields大多数字段类型通过fields参数支持多字段。

3.index

index影响字段的索引情况。

true：字段会被索引，则可以用来进行搜索过滤。默认值就是true，只有当某一个字段的index值设置为true时，检索ES才可以作为条件去检索。
false：字段不会被索引，不能用来搜索。

index的默认值就是true，也就是说你不进行任何配置，所有字段都会被索引。

但是有些字段是我们不希望被索引的，比如商品的图片信息（URL），就需要手动设置index为false。

4.store

是否将数据进行额外存储。

在学习Lucene时，我们知道如果一个字段的store设置为false，那么在文档列表中就不会有这个字段的值，用户的搜索结果中不会显示出来。

但是在Elasticsearch中，即便store设置为false，也可以搜索到结果。原因是Elasticsearch在创建文档索引时，会将文档中的原始数据备份，保存到一个叫做_source的属性中。而且我们可以通过过滤_source来选择哪些要显示，哪些不显示。

而如果设置store为true，就会在_source以外额外存储一份数据（多余），因此一般我们都会将store设置为false，事实上，store的默认值就是false。

在某些情况下，这对store某个领域可能是有意义的。例如，如果您的文档包含一个title、一个date和一个非常大的content字段，则可能只想检索title和date而不必从一个大_source字段中提取这些字段：

PUT /my_index
{"mappings": {"_doc": {"properties": {"title": {"type": "text","store": true},"date": {"type": "date","store": true},"content": {"type": "text"}}}}
}

5.boost

网站权重：网站权重是指搜索引擎给网站（包括网页）赋予一定的权威值，对网站（含网页）权威的评估评价。一个网站权重越高，在搜索引擎所占的份量越大，在搜索引擎排名就越好。提高网站权重，不但利于网站（包括网页）在搜索引擎的排名更靠前，还能提高整站的流量，提高网站信任度。所以提高网站的权重具有相当重要的意义。权重即网站在SEO中的重要性、权威性。英文Page Strength。

1.权重不等于排名。

2.权重对排名有着非常大的影响。

3.整站权重的提高有利于内页的排名。

新增数据时，可以指定该数据的权重，权重越高，得分越高，排名越靠前。

PUT /my_index
{"mappings": {"_doc": {"properties": {"title": {"type": "text","boost": 2},"content": {"type": "text"}}}}
}

title字段上的匹配项的权重是字段上的匹配项的权重的两倍content ，默认boost值为1.0 。提升仅适用于Term查询（不提升preﬁx、range和模糊查询）。

四. 一次创建索引库和类型

传统方式创建索引库和设置类型分为两个步骤。

第一步：创建索引库。

PUT /yx

第二步：对索引库添加类型。

PUT yx/_mapping/goods
{"properties": {"title": {"type": "text","index": true,"store": true"analyzer": "ik_max_word"},"images": {"type": "keyword", "index": "false"},"price": {"type": "float","index": true,"store": true}}
}

刚才的案例中我们是把创建索引库和类型分开来做，其实也可以在创建索引库的同时，直接制定索引库中的类型，基本语法见下：

put /索引库名
{"settings": {"索引库属性名": "索引库属性值"},"mappings": {"类型名": {"properties": {"字段名": {"映射属性名": "映射属性值"}}}}
}

演示示例：

PUT /ytx
{"settings": {},"mappings": {"goods": {"properties": {"title": {"type": "text","index": true, "store": true, "analyzer": "ik_max_word"},"images": {"type": "keyword", "index": "false"},"price": {"type": "float", "index": true,"store": true}}}}
}

响应结果：

{"acknowledged": true,"shards_acknowledged": true,"index": "ytx"
}

五. 结语

学完本章节是不是感觉收获满满，关于Elasticsearch中的类型和映射相关的内容咱们就分享到这里。赶紧来回顾下这一章节主要学习的内容，首先我们给大家介绍了如何来创建字段映射，然后重点介绍了在Elasticsearch中几种重要的字段数据类型，最后学习了如何创建索引和类型。内容很多，还需要好好复习回顾哦。

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