Elasticsearch6.4.3文档的映射

已经把ElasticSearch的核心概念和关系数据库做了一个对比,索引(index)相当于数据库,类型(type)相当于数据表,映射(Mapping)相当于数据表的表结构。ElasticSearch中的映射(Mapping)用来定义一个文档,可以定义所包含的字段以及字段的类型、分词器及属性等等。

文档映射就是给文档中的字段指定字段类型、分词器。

使用GET /mymayikt/user/_mapping

es把type移除了!!! 自动映射 自动识别

映射的查询: GET /toov5/_mapping

小结: Stirng 类型分为 text 和keywork  

           text会进行分词查询 keyword不会进行分词查询只能进行精确查询!

映射的分类

动态映射

我们知道,在关系数据库中,需要事先创建数据库,然后在该数据库实例下创建数据表,然后才能在该数据表中插入数据。而ElasticSearch中不需要事先定义映射(Mapping),文档写入ElasticSearch时,会根据文档字段自动识别类型,这种机制称之为动态映射。

静态映射

在ElasticSearch中也可以事先定义好映射,包含文档的各个字段及其类型等,这种方式称之为静态映射。

ES类型支持

基本类型

符串:string,string类型包含 text 和 keyword。

text:该类型被用来索引长文本,在创建索引前会将这些文本进行分词,转化为词的组合,建立索引;允许es来检索这些词,text类型不能用来排序和聚合。

keyword:该类型不需要进行分词,可以被用来检索过滤、排序和聚合,keyword类型自读那只能用本身来进行检索(不可用text分词后的模糊检索)。

注意: keyword类型不能分词,Text类型可以分词查询

数指型:long、integer、short、byte、double、float

日期型:date

布尔型:boolean

二进制型:binary

数组类型(Array datatype)

复杂类型

地理位置类型(Geo datatypes)

地理坐标类型(Geo-point datatype):geo_point 用于经纬度坐标

地理形状类型(Geo-Shape datatype):geo_shape 用于类似于多边形的复杂形状

特定类型(Specialised datatypes)

Pv4 类型(IPv4 datatype):ip 用于IPv4 地址

Completion 类型(Completion datatype):completion 提供自动补全建议

Token count 类型(Token count datatype):token_count 用于统计做子标记的字段的index数目,该值会一直增加,不会因为过滤条件而减少

mapper-murmur3 类型:通过插件,可以通过_murmur3_来计算index的哈希值

附加类型(Attachment datatype):采用mapper-attachments插件,可支持_attachments_索引,例如 Microsoft office 格式,Open Documnet 格式, ePub,HTML等

Analyzer 索引分词器,索引创建的时候使用的分词器 比如ik_smart

Search_analyzer 搜索字段的值时,指定的分词器

创建文档映射: 同时还可以指定字段的分词器!

 

不能做更改! 直接之前的删除 然后重新创建之

##删除索引
DELETE /toov5
##创建索引
PUT /toov5

POST /toov5/_mapping/user
{
  "user":{
    "properties":{
       "age":{
         "type":"integer"
       },
        "sex":{
         "type":"integer"
       },
       "name":{
         "type":"text",
         "analyzer":"ik_smart",
         "search_analyzer":"ik_smart"
       },
       "car":{
         "type":"keyword"
      
       }
    }
  }
  
}

##查看映射类型
GET /toov5/_mapping

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转载自www.cnblogs.com/toov5/p/10296888.html