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本篇内容主要讲解“Mapping参数有哪些”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Mapping参数有哪些”吧!
Mapping 在 Elasticsearch 中的地位相当于关系型数据库中的 schema，它可以用来定义索引中字段的名字、定义字段的数据类型，还可以用来做一些字段的配置。从 Elasticsearch 7.0开始，Mapping 中不在乎需要定义 type 信息了，具体原因可以看官方的解释。
我们刚刚提到 Mapping 中可以定义字段的数据类型，这可能是 Mapping 最常用的功能了，所以我们先来看看 Elasticsearch 都支持哪些数据类型。
Elasticsearch 支持的数据类型远不止这些，由于篇幅原因，这里就不一一列举了。我找几个工作中常见的来介绍一下。
首先就是字符串了，Elasticsearch 中的字符串有 text 和 keyword 两种。其中 text 类型的字符串是可以被全文检索的，它会被分词器作用，
PUT my_index
{
"mappings": {
"properties": {
"full_name": {
"type": "text"
}
}
}
}
在设置字段类型为 text 时，还可以利用一些参数对这个字段进行更进一步的定制。
index：标记这个字段是否能被搜索，默认是 true
search_analyzer：被搜索时所使用的分词器，默认使用 setting 中设置的分词器
fielddata：字段是否允许在内存中进行排序、聚合，默认是 false
meta：关于字段的一些元数据
像一些id、邮箱、域名这样的字段，我们就需要使用 keyword 类型了。因为 keyword 类型可以支持排序、聚合，并且只能支持精确查询。
有些同学可能会把 ID 设置为数字类型，这也是没问题的，数字类型和 keyword 各有各的好处，使用数字类型可以进行范围查找，而使用 keyword 类型则有更高的查询效率。具体用哪种还要看使用场景。
日期类型在 Elasticsearch 中有三种表现形式
"2020-07-26"和
"2015/01/01 12:10:30"这样的在 Elasticsearch 内部，日期类型是以 long 类型的毫秒级时间戳存储的，时区使用的是0时区。
我们可以自定义时间格式，默认使用的是strict_date_optional_time||epoch_millis
「strict_date_optional_time_nanos」是通用的日期格式解析，至少要包含年份，如果要包含时间，则用T分隔，例如yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSSSSZ或 yyyy-MM-dd。
如果想要同时支持多种日期格式，可以使用format字段
PUT my_index
{
"mappings": {
"properties": {
"date": {
"type": "date",
"format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
}
}
}
}
刚才我们提到配置 Mapping 的日期格式的参数format，Mapping 还提供了很多其他的参数。
我们来介绍几个常用的字段。
首先是fields，它可以使同一个字段通过不同的方式实现不同的目的。
例如，我们可以对一个字符串字段设置为text类型，用于全文检索，同时可以利用fields设置为keyword类型，用于排序和聚合。
PUT my-index-000001
{
"mappings": {
"properties": {
"city": {
"type": "text",
"fields": {
"raw": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}
}
查询时我们就可以使用city进行全文检索，使用city.raw进行排序和聚合。
GET my-index-000001/_search
{
"query": {
"match": {
"city": "york"
}
},
"sort": {
"city.raw": "asc"
},
"aggs": {
"Cities": {
"terms": {
"field": "city.raw"
}
}
}
}
有些时候，我们只想把某个字段作为数据存储来使用，并不需要用来做搜索，这时，我们就可以将这个字段禁用掉，字段被禁用以后，它所保存的值也不受 mapping 指定的类型控制。
PUT my-index-000001
{
"mappings": {
"properties": {
"user_id": {
"type": "keyword"
},
"last_updated": {
"type": "date"
},
"session_data": {
"type": "object",
"enabled": false
}
}
}
}
上面的例子中，我们禁用掉了 session_data 这个字段，这时，你既可以往 session_data 字段中存储 JSON 格式的数据，也可以存储非 JSON 格式的数据。
除了针对于单个字段的禁用以外，我们还可以直接禁用掉整个 mapping。我们来重新创建一个index
PUT my-index-000002
{
"mappings": {
"enabled": false
}
}
这时，文档所有的字段都不会被索引，只是用来存储。
需要注意的是，无论是具体字段中还是整个 mapping 的 enabled 属性都不可以被修改，因为一旦设置为 false，Elasticsearch 就不会对字段进行索引了，也不会校验数据的合法性，如果产生了脏数据以后再设置为 true，就会造成程序错误。
null 在 Elasticsearch 中是不可以被索引或搜索的，这里我们所说的 null 并不是狭义上某种语言的 null，而是所有的空值。例如所有值都是 null 的数组，总之，这里的定义就是没有值。
对于有需要搜索空值的业务怎么办呢？Elasticsearch 为我们提供了 null_value 这个参数，它可以指定一个值，搜索时使用这个值来替代空值。
举个栗子
PUT my-index-000001
{
"mappings": {
"properties": {
"status_code": {
"type": "keyword",
"null_value": "NULL"
}
}
}
}
我们给 status_code 字段设置了 null_value 为 "NULL"。这里需要注意， null_value 的类型必须与要查找的数据类型相同，如果在这个例子中 status_code 的类型是long，那么就不能把null_value 设置为 "NULL"。
对于新增加的字段：
_source 中对于已有的字段，一旦已经有数据写入，就不再支持修改字段定义
我们在创建索引时，可以不用手动写 Mappings， Elasticsearch 会帮我们自动识别出字段的类型。我们称之为 Dynamic Mapping。不过有时推算的可能不是很准确。
Elasticsearch 自动识别类型是基于 JSON 的。数据类型的对应关系如下（表格来自 elastic 官网）
| 「JSON data type」 | 「Elasticsearch data type」 |
|---|---|
null | No field is added. |
true or false | boolean field |
| floating point number | float field |
| integer | long field |
| object | object field |
| array | Depends on the first non-null value in the array. |
| string | Either a date field (if the value passes date detection), a double or long field (if the value passes numeric detection) or a text field, with a keyword sub-field. |
Elasticsearch 支持的字段映射的数据类型在这个文档中，除了这些，其他的类型映射都需要显示的指定了。
关于日期类型，默认是可以映射的，但是 Elasticsearch 只能识别几种格式的日期yyyy/MM/dd HH:mm:ss||yyyy/MM/dd||epoch_millis。如果关掉了 date_detection 开关，那么就只能识别为字符串了。
PUT my-index-000001
{
"mappings": {
"date_detection": false
}
}
当然，你也可以根据需要自己指定要识别的日期格式，只需要使用 dynamic_date_formats 参数即可。
PUT my-index-000001
{
"mappings": {
"dynamic_date_formats": ["MM/dd/yyyy"]
}
}
Elasticsearch 还提供了一种把字符串型的数字识别为数字的能力，它是由 numeric_detection 开关控制的。
PUT my-index-000005
{
"mappings": {
"numeric_detection": true
}
}
PUT my-index-000005/_doc/1
{
"my_float": "1.0",
"my_integer": "1"
}
在这个例子中，my_float 会被识别为 float 类型，而 my_integer 会被识别为 long 类型。
dynamic template 允许我们自定义 mapping ，并应用到具体索引上。dynamic template 的定义一般是这样的
"dynamic_templates": [
{
"my_template_name": {
... match conditions ...
"mapping": { ... }
}
},
...
]
my_template_name 可以是任意字符串。
match conditions 包括match_mapping_type, match, match_pattern, unmatch, path_match, path_unmatch 这几种。
mapping 就是指匹配到的字段应该使用怎样的 mapping。下面我们介绍几种 match conditions
我们先来看一个简单的例子
PUT my-index-000001
{
"mappings": {
"dynamic_templates": [
{
"integers": {
"match_mapping_type": "long",
"mapping": {
"type": "integer"
}
}
},
{
"strings": {
"match_mapping_type": "string",
"mapping": {
"type": "text",
"fields": {
"raw": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
}
}
}
]
}
}
这里我们有两个模版，其一是使用 integer 类型来代替 long 类型，其二是将字符串类型映射为 keyword。
这两个比较简单，match 是指匹配到模式的字段， unmatch 是表示不匹配的字段。
PUT my-index-000001
{
"mappings": {
"dynamic_templates": [
{
"longs_as_strings": {
"match_mapping_type": "string",
"match": "long_*",
"unmatch": "*_text",
"mapping": {
"type": "long"
}
}
}
]
}
}
在这个例子中，我们需要的是 long_ 开头的字符串，不需要 _text结尾的字符串字段。
除了以上三种之外，其他的就是 match_pattern 用来进行正则匹配，path_match 和 path_unmatch 则是表示字段所在路径的是否匹配。
另外 dynamic template 还支持两种变量替换，分别是 {name} 和 {dynamic_type}。其实 name 就是字段名，dynamic_type 就是检测出的字段类型。
到此，相信大家对“Mapping参数有哪些”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是亿速云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
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