1. 索引结构

Elasticsearch索引主要结构有mapping和setting，下面学习一下。

{
    
    
    "scorpios": {
    
    
        "aliases": {
    
    },
        "mappings":{
    
    
            "properties":{
    
    
                "name":{
    
    
                   "type": "text",
                   "index": true
                },
                "sex":{
    
    
                   "type": "text",
                   "index": false
                },
                "age":{
    
    
                    "type": "long",
                    "index": false
                }
            }
        },
         "settings": {
    
    
             "index": {
    
    
                 "creation_date": "1650278315803",
                 "number_of_shards": "1",
                 "number_of_replicas": "1",
                 "uuid": "cQTAD1btTpmDcfMYzX4TtA",
                 "version": {
    
    
                     "created": "7080099"
                 },
                 "provided_name": "scorpios"
             }
         }
    }
}

2. Mapping

索引的Mapping可以类比关系型数据库中的Schema，主要包含：

定义索引中字段名称
定义字段数据类型，如：字符串、数字、boolean等
可对字段设置倒排索引相关配置，如是否需要分词，使用什么分词器

注：ElasticSearch从7.x版本开始，一个Mapping只属于一个索引type，即一个索引只能有一个类型type，默认type 为_doc

下面是一个典型的mappings结构

{
    
    
  "mappings": {
    
           #mappings关键字
    "properties": {
    
       #字段名称和类型的定义
      "name": {
    
      #字段名
        "type": "text",   #字段类型
        "fields": {
    
    
          "keyword": {
    
    
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256
          },
    	"index": true
        }
      }
    }
  }
}

2.1 字段数据类型

每个字段都有一个数据数据type：

text，keyword，date，long， double，boolean等简单类型
支持JSON分层性质的类型，如 object，nested
一种特殊类型，如geo_point， geo_shape，completion。

出于不同目的，以不同方式，对同一字段建立索引通常很有用，例如：

一个字符串字段可以被索引为text全文搜索字段，也可以被索引为keyword排序或聚合字段，还可以使用standard分析器等分词器为字符串字段建立索引

大部分数据类型通过fields参数支持多字段，在上面例子中，通过fields来定义keyword字段，这样就可以通过name.keyword来实现排序或者聚合

注：mapping中字段类型一旦设定后禁止直接修改。因为lucene实现的倒排索引生成后不允许修改，所以在定义字段类型时候要考虑清楚

2.2 动态映射

Elasticsearch提供了动态映射的功能，即会根据用户输入的内容进行动态映射，功能如下：

在写入文档时，如果索引不存在，会自动创建索引，这种机制，使得用户无需手动定义mappings

``Elasticsearch会自动根据文档信息，推算出字段的类型，有时候，Elasticsearch`可能会推算不准确，

如：地理位置信息，当类型推算得不对时，可能导致一些功能无法正常运行，如Range查询。

尽管动态映射对于入门者来说非常有用，但有时仍需要自己显式指定映射，因为动态映射的类型和分词器不一定符合自身要求。所以可以在创建索引时创建字段Mapping 映射，也可以使用PUT Mapping API将字段添加到现有索引中。

在创建索引时可以指定一个mapping映射，如下所示：

{
    
    
  "mappings": {
    
    
    "_doc": {
    
              #添加名为doc的映射类型
      "properties": {
    
           #指定字段或属性
        "title":    {
    
     "type": "text"  },      #指定title字段的类型为text
        "name":     {
    
     "type": "text"  }, 
        "age":      {
    
     "type": "integer" },  
        "created":  {
    
    
          "type":   "date", 
          "format": "strict_date_optional_time||epoch_millis"
        }
      }
    }
  }
}

也可以在已有的类型上添加字段时，显式指定类型和分词器

PUT /scorpios/_mapping/my_type
{
    
    
    "properties": {
    
    
        "english_title": {
    
    
            "type":     "text",
            "analyzer": "english"
        }
    }    
}

注：

_mapping方法表示修改mapping属性

已存在的字段，一旦数据被写入，就不再支持修改字段定义，需要修改已存在的字段属性，是通过Reindex api，即重建索引来实现的，在数据较多的时候，开销较大

2.3 映射参数

mappings中field定义详细解释

type：text。文本类型，指定类型
index：false。设置成false，字段将不会被索引
analyzer：ik。指定分词器
boost：1.23。字段级别的分数加权
doc_values：false。对not_analyzed字段，默认都是开启，analyzed字段不能使用，对排序和聚合能提升较大性能，节约内存，如果您确定不需要对字段进行排序或聚合，或者从script访问字段值，则可以禁用doc值以节省磁盘空间
fielddata：{loading : eager }。Elasticsearch 加载内存 fielddata 的默认行为是延迟加载。当 Elasticsearch 第一次查询某个字段时，它将会完整加载这个字段所有 Segment 中的倒排索引到内存中，以便于以后的查询能够获取更好的性能。
fields：{keyword: {type: keyword,ignore_above: 256}} 。可以对一个字段提供多种索引模式，同一个字段的值，一个分词，一个不分词
ignore_above：100 。超过100个字符的文本，将会被忽略，不被索引
include_in_all：ture。设置是否此字段包含在_all字段中，默认是true，除非index设置成no选项
index_options：docs。4个可选参数docs（索引文档号） ,freqs（文档号+词频），positions（文档号+词频+位置，通常用来距离查询），offsets（文档号+词频+位置+偏移量，通常被使用在高亮字段）分词字段默认是position，其他的默认是docs
norms：{enable:true,loading:lazy}。分词字段默认配置，不分词字段：默认{enable:false}，存储长度因子和索引时boost，建议对需要参与评分字段使用，会额外增加内存消耗量
null_value：NULL。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
position_increament_gap：0。影响距离查询或近似查询，可以设置在多值字段的数据上火分词字段上，查询时可指定slop间隔，默认值是100
store：false。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：ik。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
similarity：BM25。默认是TF/IDF算法，指定一个字段评分策略，仅仅对字符串型和分词类型有效
term_vector：no。默认不存储向量信息，支持参数yes（term存储），with_positions（term+位置）,with_offsets（term+偏移量），with_positions_offsets(term+位置+偏移量) 对快速高亮fast vector highlighter能提升性能，但开启又会加大索引体积，不适合大数据量用

3. Setting

setting为ElasticSearch索引的配置属性。索引配置项按是否可以更改，分为静态配置与动态配置。

静态配置即索引创建后不能修改，静态配置只能在创建索引时或者在状态为closed index的索引上设置

3.1 索引静态配置

index.number_of_shards ：主分片数，默认为1，只能在创建索引时设置，不能修改
index.shard.check_on_startup ：是否在索引打开前检查分片是否损坏，当检查到分片损坏将禁止分片被打开
可选值：
- false：不检测；
- checksum：只检查物理结构；
- true：检查物理和逻辑损坏，相对比较耗CPU；
- fix：类同与false，7.0版本后将废弃。默认值：false。
index.codec：数据存储的压缩算法，默认算法为LZ4，也可以设置成best_compression，best_compression压缩比较好，但存储性能比LZ4差
index.routing_partition_size ：路由分区数，默认为 1，只能在索引创建时设置。此值必须小于index.number_of_shards。

3.2 索引动态配置

index.number_of_replicas ：每个主分片的副本数，默认为 1，该值必须大于等于0
index.auto_expand_replicas ：基于可用节点的数量自动分配副本数量,默认为 false（即禁用此功能）
index.refresh_interval ：执行刷新操作的频率，这使得索引的最近更改可以被搜索。默认为 1s。可以设置为 -1 以禁用刷新。
index.max_result_window ：用于索引搜索的 from+size 的最大值。默认为 10000
index.max_rescore_window ：在搜索此索引中 rescore 的 window_size 的最大值
index.blocks.read_only ：设置为 true 使索引和索引元数据为只读，false 为允许写入和元数据更改。
index.blocks.read_only_allow_delete：与index.blocks.read_only基本类似，唯一的区别是允许删除动作。
index.blocks.read ：设置为 true 可禁用对索引的读取操作
index.blocks.write ：设置为 true 可禁用对索引的写入操作。
index.blocks.metadata ：设置为 true 可禁用索引元数据的读取和写入。
index.max_refresh_listeners ：索引的每个分片上可用的最大刷新侦听器数
index.max_docvalue_fields_search：一次查询最多包含开启doc_values字段的个数，默认为100。

可以在创建索引时就进行settings配置

PUT /scorpios
{
    
    
    "settings": {
    
    
        "number_of_shards": "3",
        "number_of_replicas": "1"     
    }
}

对于已存在的索引，如果想要修改它的动态配置，可以使用_settings方法

PUT  /scorpios/_settings
{
    
    
    "number_of_replicas": "0"           
}

ElasticSearch之索引结构

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