elasticsearch 之mapping

前言

在ES中，index相当于数据库，type相当于表，而mapping则相当于表结构。

简单来讲，elasticsearch会在你插入数据的时候，自动根据数据类型设置mapping格式。而且因为一般文档数据都是不规则的，所以ES的mapping会根据插入值格式的变更，自动进行mapping变更。

虽然对于初学者而言，不需要了解mapping里面的各种特性，也可以很方便的使用ES的各种搜索功能，这也是ES推荐的——开箱即用。对初学者来说是十分友好的。

但是对于一个系统开发人员，必须要保证对系统非常熟悉，同时也要对数据的处理进行优化，这就需要进阶学习（如果你还在初级入门阶段，本文章中的内容你可以直接忽略，之后有兴趣再来阅读）。

目录

言归正传，我们分以下几个部分来学习ES的mapping是怎么玩耍的。

1. mapping说明
2. mapping的创建及修改方式；
3. mapping中的可设置的属性；
4. mapping调优；

   mapping说明

   ES的mapping非常类似于静态语言中的数据类型：声明一个变量为int类型的变量， 以后这个变量都只能存储int类型的数据。同样的， 一个number类型的mapping字段只能存储number类型的数据。

同语言的数据类型相比，mapping还有一些其他的含义，mapping不仅告诉ES一个field中是什么类型的值， 它还告诉ES如何索引数据以及数据是否能被搜索到。

当你的查询没有返回相应的数据， 你的mapping很有可能有问题。当你拿不准的时候， 直接检查你的mapping。

如何查看当前数据库里面的mapping（你可以用postman或者浏览器访问以下链接）：

http://127.0.0.1:9200/{index}/{type}/_mapping?pretty

如果index为： b2bware, type为：commerical_sku

http://127.0.0.1:9200/b2bware/commercial_sku/_mapping?pretty

以上是看某个type下的mapping结构，如果你要看整个库的mapping，URL请去掉type断即可，如：

http://127.0.0.1:9200/b2bware/_mapping?pretty

返回结果如：

{  "b2bware" : {    "mappings" : {      "commercial_sku" : {        "properties" : {          "message" : {            "type" : "string"          },          "price" : {            "type" : "string"          },          "tid" : {            "type" : "string"          },          "user" : {            "type" : "string"          }        }      }    }  }}

mapping的创建及修改方式

mapping的创建

第一种创建方式

就是直接插入数据，然后ES根据插入数据格式自动识别创建mapping，这种傻瓜式的方式非常简便，适合初学者。

如，创建一个ID为1 的新对象： http://127.0.0.1:9200/b2bware/newtable/1

    {     "name":"test info ",      "content":"简单的json对象"    }

第二种创建方式

建index的时候，直接指定mappings，可以一次性创建多个mapping,如下面的代码所示：

URL:http://127.0.0.1:9200/b2bware PUT

参数body(放在post或者put请求的body部分)

{  "settings": {    "index": {      "number_of_shards": "10",  //分10个片      "number_of_replicas": "1"  //1个备份    }  },  "mappings": {    "commercial_sku": { //这是其中一个mapping，你还可以创建其他mapping      "_timestamp": {  //这个配置可以删掉        "enabled": true      },        "properties": {          "message": {            "type": "string"          },          "price": {            "type": "string"          },          "tid": {            "type": "string"          },          "user": {            "type": "string"          }        }    }  }}

第三种创建方式

已经创建了index（库已经创建），新增一个mapping

URL:http://127.0.0.1:9200/b2bware/article/_mapping PUT方式

注意，这种创建方式type[表名]是在URL中指定的，BODY部分只是指定了表结构：

{    "properties": {      "message": {        "type": "string"      },      "price": {        "type": "string"      },      "tid": {        "type": "string"      },      "user": {        "type": "string"      }    }}

mapping的修改

因为mapping只能进行追加修改，所以在建type的时候，最好清晰的知道表结构，否则数据变更起来比较麻烦，就像MySQL中已经有一个age存储的是字符串，突然有一天想改为int，因为存在历史数据，要变更就不那么容易。

所以ES的mapping调整只能追加字段，如下，新增一个 visitCount字段：

URL:http://127.0.0.1:9200/b2bware/article/_mapping PUT方式

{    "properties": {      "visitCount": {        "type": "integer"      }    }}

mapping的注意事项

mapping一旦创建之后，就无法修改，只能追加，如果要修改，就需要删除掉整个文档进行重建。

2. mapping中的可设置的属性

mappings ： 在index（库）下创建时使用，下面可以有多个mapping 以下数据结构主要针对每个mapping进行说明：

一级属性二级属性三级属性说明dynamic  新增字段自动模式；true:表示自动识别新字段并创建索引，false:不自动索引新字段，strict:遇到未知字段，抛异常，不能存入properties  属性列表（类似数据库多个字段定义） {字段名} 某个字段的定义  type数据类型，参见数据类型说明  index映射选型，参见映射选型说明  doc_values布尔值， 对not_analyzed字段，默认都是开启，分词字段不能使用，对排序和聚合能提升较大性能，节约内存  format如果数据类型为日期格式，传入值得时候是字符串，ES需要一个格式进行识别，如：yyyy-MM-dd HH:mm: ss  analyzer分词器，如ik,ansj(中文分词)  boost浮点型，字段级别的分数加权（权重）  ignore_above超过多少字符，就不处理，分词性能损耗较大，对字符串较长的可不分词  null_value设置一些缺失字段的初始化值，只有string可以使用，分词字段的null值也会被分词  store是否单独设置此字段的是否存储而从_source字段中分离，默认是false，只能搜索，不能获取值  search_analyzer设置搜索时的分词器，默认跟ananlyzer是一致的，比如index时用standard+ngram，搜索时用standard用来完成自动提示功能  其它similarity，term_vector，norms，include_in_all，index_options，fielddata，ignore_malformed，precision_step

一个典型的mapping对象的属性有：

{    "mappings": {        "my_type": {        //true:表示自动识别新字段并创建索引，false:不自动索引新字段，strict:遇到未知字段，抛异常，不能存入            "dynamic":      "strict",             //属性列表            "properties": {                //一个strign类型的字段                "title":  { "type": "string"},                "stash":  {                    "type":     "object",                    "dynamic":  true                 }            }        }    }}

Elasticsearch数据类型

Elasticsearch自带的数据类型是Lucene索引的依据，也是我们做手动映射调整到依据。 映射中主要就是针对字段设置类型以及类型相关参数。

JSON基础类型如下：

字符串：string
数字：byte、short、integer、long、float、double、
时间：date
布尔值: true、false
数组: array
对象: object

Elasticsearch独有的类型：

多重: multi
经纬度: geo_point
网络地址: ip
堆叠对象: nested object
二进制: binary
附件: attachment

（3）复合类型

数组类型：没有明显的字段类型设置，任何一个字段的值，都可以被添加0个到多个，要求，他们的类型必须一致： 对象类型：存储类似json具有层级的数据 嵌套类型：支持数组类型的对象Aarray[Object]，可层层嵌套

（4）地理类型

geo-point类型： 支持经纬度存储和距离范围检索
geo-shape类型：支持任意图形范围的检索，例如矩形和平面多边形

（5）专用类型 ipv4类型：用来存储IP地址，es内部会转换成long存储
completion类型：使用fst有限状态机来提供suggest前缀查询功能
token_count类型：提供token级别的计数功能
mapper-murmur3类型：安装sudo bin/plugin install mapper-size插件，可支持_size统计_source数据的大小

注意点：

Elasticsearch映射虽然有idnex和type两层关系，但是实际索引时是以index为基础的。 如果同一个index下不同type的字段出现mapping不一致的情况 虽然数据依然可以成功写入并生成并生成各自的mapping， 但实际上fielddata中的索引结果却依然是以index内第一个mapping类型来生成的。

映射选型说明

某个属性（字段）的index可选值有：

analyzed:默认选项，以标准的全文索引方式，分析字符串，完成索引。
not_analyzed:精确索引，不对字符串做分析，直接索引字段数据的精确内容。
no：不索引该字段。