包含的主要內(nèi)容： ES的數(shù)據(jù)類(lèi)型书幕，Mapping的基本使用新荤，如何使用復(fù)雜數(shù)據(jù)類(lèi)型
1、ES數(shù)據(jù)類(lèi)型總覽
1. 核心數(shù)據(jù)類(lèi)型
（1）字符串類(lèi)型： text, keyword
（2）數(shù)字類(lèi)型：long, integer, short, byte, double, float, half_float, scaled_float
①long -- 帶符號(hào)的64位整數(shù)台汇，最小值-2^63苛骨，最大值2^63-1
②integer -- 帶符號(hào)的32位整數(shù)，最小值-2^31苟呐，最大值2^31-1
③short -- 帶符號(hào)的16位整數(shù)痒芝，最小值-32768，最大值32767
④byte -- 帶符號(hào)的8位整數(shù)牵素，最小值-128严衬，最小值127
⑤double -- 雙精度64位IEEE 754 浮點(diǎn)數(shù)
⑥float -- 單精度32位IEEE 754 浮點(diǎn)數(shù)
⑦h(yuǎn)alf_float -- 半精度16位IEEE 754 浮點(diǎn)數(shù)
⑧scaled_float -- 帶有縮放因子的縮放類(lèi)型浮點(diǎn)數(shù)
（3）日期：date
（4）日期 納秒：date_nanos
（5）布爾型：boolean
（6）二進(jìn)制：binary
（7）范圍: integer_range, float_range, long_range, double_range, date_range
2. 復(fù)雜數(shù)據(jù)類(lèi)型
（1）Object: object( 用于單個(gè)JSON對(duì)象 )
（2）Nested: nested ( 用于JSON對(duì)象數(shù)組 )
3. 地理數(shù)據(jù)類(lèi)型
（1）Geo-point： geo_point （ 緯度/經(jīng)度 ）
（2）Geo-shape: geo_shape ( 用于多邊形等復(fù)雜形狀 )
4. 特殊數(shù)據(jù)類(lèi)型
（1）IP: ip (IPv4 和 IPv6 地址)
（2）Completion類(lèi)型：completion （ 提供自動(dòng)完成建議 ）
（3）Token count：token_count ( 計(jì)算字符串中token的數(shù)量 )
（4）mapper-murmur3：murmur3( 在索引時(shí)計(jì)算值的哈希并將其存儲(chǔ)在索引中 )
（5）mapper-annotated-text：annotated-text （ 索引包含特殊標(biāo)記的文本（通常用于標(biāo)識(shí)命名實(shí)體） ）
（6）Percolator：（Accepts queries from the query-dsl）
（7）Join：（ 為同一索引內(nèi)的文檔定義父/子關(guān)系 ）
（8）Alias：（ 為現(xiàn)有字段定義別名）
（9）Rank feature：（Record numeric feature to boost hits at query time.）
（10）Rank features：（Record numeric features to boost hits at query time.）
（11）Dense vector：（Record dense vectors of float values.）
（12）Sparse vector：（Record sparse vectors of float values.）
（13）Search-as-you-type：（A text-like field optimized for queries to implement as-you-type completion）
（14） Flattened ： Allows an entire JSON object to be indexed as a single field.
（15） Shape ： shape for arbitrary cartesian geometries.
（16） Histogram ： histogram for pre-aggregated numerical values for percentiles aggregations.
5.數(shù)組類(lèi)型
? 在Elasticsearch中，數(shù)組不需要一個(gè)特定的數(shù)據(jù)類(lèi)型笆呆，任何字段都默認(rèn)可以包含一個(gè)或多個(gè)值请琳，當(dāng)然，這多個(gè)值都必須是字段指定的數(shù)據(jù)類(lèi)型赠幕。
6.Multi-fields
? Multi-fields 通常用來(lái)以不同的方式或目的索引同一個(gè)字段俄精。比如，一個(gè)字符串類(lèi)型字段可以同時(shí)被映射為 text 類(lèi)型以用于全文檢索榕堰、 keyword字段用于排序或聚合嘀倒。又或者，你可以用standard分析器、english分析器和french分析器來(lái)索引同一個(gè) text字段测蘑。
2、查看Mapping
GET /index/_mapping
3康二、手動(dòng)創(chuàng)建Mapping
只能創(chuàng)建index時(shí)手動(dòng)建立mapping碳胳，或者新增field mapping，但是不能update field mapping
PUT /website
{
"mappings": {
"properties": {
"author_id": {
"type": "long"
},
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "english"
},
"content": {
"type": "text"
},
"post_date": {
"type": "date"
},
"publisher_id": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
4沫勿、添加field并指定mapping
PUT /website/_mappings
{
"properties": {
"new_field": {
"type": "text",
"analyzer": "english"
}
}
}
##查看一下是否新增了
GET website/_mapping
## 存入數(shù)據(jù)
POST /website/_doc
{
"author_id":123123123,
"title":"english dog",
"content":"123",
"post_date":"2020-03-22",
"publisher_id":123
}
5挨约、測(cè)試Mapping的分詞
GET /website/_analyze
{
"field": "content",
"text": "my-dogs"
}
GET website/_analyze
{
"field": "new_field",
"text": "my dogs"
}
##未分詞的類(lèi)型
GET /website/_analyze
{
"field": "publisher_id",
"text": "my-dogs"
}
6、復(fù)雜數(shù)據(jù)類(lèi)型（object）
PUT /company/_doc/1
{
"address": {
"country": "china",
"province": "guangdong",
"city": "guangzhou"
},
"name": "jack",
"age": 27,
"join_date": "2017-01-01"
}
GET /company/_mapping
? 查詢(xún)結(jié)果
{
"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
}
}
}
}
}
}
}
復(fù)雜數(shù)據(jù)類(lèi)型會(huì)在底層進(jìn)行數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換
##object類(lèi)型
{
"authors": [
{ "age": 26, "name": "Jack White"},
{ "age": 55, "name": "Tom Jones"},
{ "age": 39, "name": "Kitty Smith"}
]
}
存儲(chǔ)的格式产雹；name和age會(huì)分開(kāi)诫惭，從列式轉(zhuǎn)化成行式來(lái)存儲(chǔ)
{
"authors.age": [26, 55, 39],
"authors.name": [jack, white, tom, jones, kitty, smith]
}
補(bǔ)充一個(gè)官網(wǎng)示例：
PUT my_index
{
"mappings": {
"properties": {
"manager": {
"properties": {
"age": { "type": "integer" },
"name": { "type": "text" }
}
},
"employees": {
"type": "nested", // 數(shù)組類(lèi)型（復(fù)雜數(shù)據(jù)類(lèi)型）
"properties": {
"age": { "type": "integer" },
"name": { "type": "text" }
}
}
}
}
}
PUT my_index/_doc/1
{
"region": "US",
"manager": {
"name": "Alice White",
"age": 30
},
"employees": [
{
"name": "John Smith",
"age": 34
},
{
"name": "Peter Brown",
"age": 26
}
]
}
Elasticsearch 6.x Mapping設(shè)置 - 掘金 https://juejin.im/post/5b799dcb6fb9a019be279bd7
Field datatypes | Elasticsearch Reference [7.6] | Elastic https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-types.html
