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ElasticSearch 动态映射和静态映射,以及四种字段类型

2020.11.30 09:16 214浏览

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ElasticSearch 系列教程我们前面已经连着发了三篇了,今天第四篇,我们来聊一聊 Es 中的动态映射、静态映射以及四种不同的字段类型。

本文是松哥所录视频教程的一个笔记,笔记简明扼要,完整内容小伙伴们可以参考视频,视频下载链接:pan.baidu.com/s/1oKiV7FRkppZnMAmRGNNrGg 提取码: p3sx

1.ElasticSearch 映射

映射就是 Mapping,它用来定义一个文档以及文档所包含的字段该如何被存储和索引。所以,它其实有点类似于关系型数据库中表的定义。

1.1 映射分类

动态映射

顾名思义,就是自动创建出来的映射。es 根据存入的文档,自动分析出来文档中字段的类型以及存储方式,这种就是动态映射。

举一个简单例子,新建一个索引,然后查看索引信息:

image-20201106201219878

在创建好的索引信息中,可以看到,mappings 为空,这个 mappings 中保存的就是映射信息。

现在我们向索引中添加一个文档,如下:

PUT blog/_doc/1
{
  "title":"1111",
  "date":"2020-11-11"
}

文档添加成功后,就会自动生成 Mappings:

image-20201106201516427

可以看到,date 字段的类型为 date,title 的类型有两个,text 和 keyword。

默认情况下,文档中如果新增了字段,mappings 中也会自动新增进来。

有的时候,如果希望新增字段时,能够抛出异常来提醒开发者,这个可以通过 mappings 中 dynamic 属性来配置。

dynamic 属性有三种取值:

  • true,默认即此。自动添加新字段。
  • false,忽略新字段。
  • strict,严格模式,发现新字段会抛出异常。

具体配置方式如下,创建索引时指定 mappings(这其实就是静态映射):

PUT blog
{
  "mappings": {
    "dynamic":"strict",
    "properties": {
      "title":{
        "type": "text"
      },
      "age":{
        "type":"long"
      }
    }
  }
}

然后向 blog 中索引中添加数据:

PUT blog/_doc/2
{
  "title":"1111",
  "date":"2020-11-11",
  "age":99
}

在添加的文档中,多出了一个 date 字段,而该字段没有预定义,所以这个添加操作就回报错:

{
  "error" : {
    "root_cause" : [
      {
        "type" : "strict_dynamic_mapping_exception",
        "reason" : "mapping set to strict, dynamic introduction of [date] within [_doc] is not allowed"
      }
    ],
    "type" : "strict_dynamic_mapping_exception",
    "reason" : "mapping set to strict, dynamic introduction of [date] within [_doc] is not allowed"
  },
  "status" : 400
}

动态映射还有一个日期检测的问题。

例如新建一个索引,然后添加一个含有日期的文档,如下:

PUT blog/_doc/1
{
  "remark":"2020-11-11"
}

添加成功后,remark 字段会被推断是一个日期类型。

image-20201106203240406

此时,remark 字段就无法存储其他类型了。

PUT blog/_doc/1
{
  "remark":"javaboy"
}

此时报错如下:

{
  "error" : {
    "root_cause" : [
      {
        "type" : "mapper_parsing_exception",
        "reason" : "failed to parse field [remark] of type [date] in document with id '1'. Preview of field's value: 'javaboy'"
      }
    ],
    "type" : "mapper_parsing_exception",
    "reason" : "failed to parse field [remark] of type [date] in document with id '1'. Preview of field's value: 'javaboy'",
    "caused_by" : {
      "type" : "illegal_argument_exception",
      "reason" : "failed to parse date field [javaboy] with format [strict_date_optional_time||epoch_millis]",
      "caused_by" : {
        "type" : "date_time_parse_exception",
        "reason" : "Failed to parse with all enclosed parsers"
      }
    }
  },
  "status" : 400
}

要解决这个问题,可以使用静态映射,即在索引定义时,将 remark 指定为 text 类型。也可以关闭日期检测。

PUT blog
{
  "mappings": {
    "date_detection": false
  }
}

此时日期类型就回当成文本来处理。

静态映射

略。

1.2 类型推断

es 中动态映射类型推断方式如下:

JSON 中的数据 自动推断出来的数据类型
null 没有字段被添加
true/false boolean
浮点数字 float
数字 long
JSON 对象 object
数组 数组中的第一个非空值来决定
string text/keyword/date/double/long 都有可能

2.ElasticSearch 字段类型

2.1 核心类型

2.1.1 字符串类型

  • string:这是一个已经过期的字符串类型。在 es5 之前,用这个来描述字符串,现在的话,它已经被 text 和 keyword 替代了。
  • text:如果一个字段是要被全文检索的,比如说博客内容、新闻内容、产品描述,那么可以使用 text。用了 text 之后,字段内容会被分析,在生成倒排索引之前,字符串会被分词器分成一个个词项。text 类型的字段不用于排序,很少用于聚合。这种字符串也被称为 analyzed 字段。
  • keyword:这种类型适用于结构化的字段,例如标签、email 地址、手机号码等等,这种类型的字段可以用作过滤、排序、聚合等。这种字符串也称之为 not-analyzed 字段。

2.1.2 数字类型

类型 取值范围
long -263到263-1
integer -231到231-1
short -215到215-1
byte -27到27-1
double 64 位的双精度 IEEE754 浮点类型
float 32 位的双精度 IEEE754 浮点类型
half_float 16 位的双精度 IEEE754 浮点类型
scaled_float 缩放类型的浮点类型
  • 在满足需求的情况下,优先使用范围小的字段。字段长度越短,索引和搜索的效率越高。
  • 浮点数,优先考虑使用 scaled_float。

scaled_float 举例:

PUT product
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name":{
        "type": "text"
      },
      "price":{
        "type": "scaled_float",
        "scaling_factor": 100
      }
    }
  }
}

2.1.3 日期类型

由于 JSON 中没有日期类型,所以 es 中的日期类型形式就比较多样:

  • 2020-11-11 或者 2020-11-11 11:11:11
  • 一个从 1970.1.1 零点到现在的一个秒数或者毫秒数。

es 内部将时间转为 UTC,然后将时间按照 millseconds-since-the-epoch 的长整型来存储。

自定义日期类型:

PUT product
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "date":{
        "type": "date"
      }
    }
  }
}

这个能够解析出来的时间格式比较多。

PUT product/_doc/1
{
  "date":"2020-11-11"
}

PUT product/_doc/2
{
  "date":"2020-11-11T11:11:11Z"
}


PUT product/_doc/3
{
  "date":"1604672099958"
}

上面三个文档中的日期都可以被解析,内部存储的是毫秒计时的长整型数。

2.1.4 布尔类型(boolean)

JSON 中的 “true”、“false”、true、false 都可以。

2.1.5 二进制类型(binary)

二进制接受的是 base64 编码的字符串,默认不存储,也不可搜索。

2.1.6 范围类型

  • integer_range
  • float_range
  • long_range
  • double_range
  • date_range
  • ip_range

定义的时候,指定范围类型即可:

PUT product
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "date":{
        "type": "date"
      },
      "price":{
        "type":"float_range"
      }
    }
  }
}

插入文档的时候,需要指定范围的界限:

PUT product
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "date":{
        "type": "date"
      },
      "price":{
        "type":"float_range"
      }
    }
  }
}

指定范围的时,可以使用 gt、gte、lt、lte。

2.2 复合类型

2.2.1 数组类型

es 中没有专门的数组类型。默认情况下,任何字段都可以有一个或者多个值。需要注意的是,数组中的元素必须是同一种类型。

添加数组是,数组中的第一个元素决定了整个数组的类型。

2.2.2 对象类型(object)

由于 JSON 本身具有层级关系,所以文档包含内部对象。内部对象中,还可以再包含内部对象。

PUT product/_doc/2
{
  "date":"2020-11-11T11:11:11Z",
  "ext_info":{
    "address":"China"
  }
}

2.2.3 嵌套类型(nested)

nested 是 object 中的一个特例。

如果使用 object 类型,假如有如下一个文档:

{
  "user":[
    {
      "first":"Zhang",
      "last":"san"
    },
    {
      "first":"Li",
      "last":"si"
    }
    ]
}

由于 Lucene 没有内部对象的概念,所以 es 会将对象层次扁平化,将一个对象转为字段名和值构成的简单列表。即上面的文档,最终存储形式如下:

{
"user.first":["Zhang","Li"],
"user.last":["san","si"]
}

扁平化之后,用户名之间的关系没了。这样会导致如果搜索 Zhang si 这个人,会搜索到。

此时可以 nested 类型来解决问题,nested 对象类型可以保持数组中每个对象的独立性。nested 类型将数组中的每一饿对象作为独立隐藏文档来索引,这样每一个嵌套对象都可以独立被索引。

{
{
"user.first":"Zhang",
"user.last":"san"
},{
"user.first":"Li",
"user.last":"si"
}
}

优点

文档存储在一起,读取性能高。

缺点

更新父或者子文档时需要更新更个文档。

2.3 地理类型

使用场景:

  • 查找某一个范围内的地理位置
  • 通过地理位置或者相对中心点的距离来聚合文档
  • 把距离整个到文档的评分中
  • 通过距离对文档进行排序

2.3.1 geo_point

geo_point 就是一个坐标点,定义方式如下:

PUT people
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "location":{
        "type": "geo_point"
      }
    }
  }
}

创建时指定字段类型,存储的时候,有四种方式:

PUT people/_doc/1
{
  "location":{
    "lat": 34.27,
    "lon": 108.94
  }
}

PUT people/_doc/2
{
  "location":"34.27,108.94"
}

PUT people/_doc/3
{
  "location":"uzbrgzfxuzup"
}

PUT people/_doc/4
{
  "location":[108.94,34.27]
}

注意,使用数组描述,先经度后纬度。

地址位置转 geo_hash:www.csxgame.top/#/

2.3.2 geo_shape

GeoJSON ElasticSearch 备注
Point point 一个由经纬度描述的点
LineString linestring 一个任意的线条,由两个以上的点组成
Polygon polygon 一个封闭多边形
MultiPoint multipoint 一组不连续的点
MultiLineString multilinestring 多条不关联的线
MultiPolygon multipolygon 多个多边形
GeometryCollection geometrycollection 几何对象的集合
circle 一个圆形
envelope 通过左上角和右下角两个点确定的矩形

指定 geo_shape 类型:

PUT people
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "location":{
        "type": "geo_shape"
      }
    }
  }
}

添加文档时需要指定具体的类型:

PUT people/_doc/1
{
  "location":{
    "type":"point",
    "coordinates": [108.94,34.27]
  }
}

如果是 linestring,如下:

PUT people/_doc/2
{
  "location":{
    "type":"linestring",
    "coordinates": [[108.94,34.27],[100,33]]
  }
}

2.4 特殊类型

2.4.1 IP

存储 IP 地址,类型是 ip:

PUT blog
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "address":{
        "type": "ip"
      }
    }
  }
}

添加文档:

PUT blog/_doc/1
{
  "address":"192.168.91.1"
}

搜索文档:

GET blog/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "address": "192.168.0.0/16"
    }
  }
}

2.4.2 token_count

用于统计字符串分词后的词项个数。

PUT blog
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type": "text",
        "fields": {
          "length":{
            "type":"token_count",
            "analyzer":"standard"
          }
        }
      }
    }
  }
}

相当于新增了 title.length 字段用来统计分词后词项的个数。

添加文档:

PUT blog/_doc/1
{
  "title":"zhang san"
}

可以通过 token_count 去查询:

GET blog/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "title.length": 2
    }
  }
}

最后,松哥还搜集了 50+ 个项目需求文档,想做个项目练练手的小伙伴不妨看看哦~



需求文档地址:github.com/lenve/javadoc

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