Elasticsearch 高手之路
  • Introduction
  • First Chapter
  • 1.ElasticSearch 5.x 安装
    • 1.1.Window 环境
    • 1.2.Linux 环境
  • 2.基础学前班
  • 3.基础
    • 3.1.配置文件
    • 3.2.Mapping
      • 3.2.1.字段的数据类型
        • 3.2.1.1.核心数据类型
        • 3.2.1.2.复合数据类型
        • 3.2.1.3.Geo地理数据类型
        • 3.2.1.4.特定数据类型
      • 3.2.2.Meta-Fields(元字段)
        • _index,_uid,_type,_id 元字段
        • _source,_size 元字段
        • _all, _field_names元字段
        • _parent,_routing 元字段
        • _meta 元字段
      • 3.2.3.Mapping parameters(映射参数)
        • analyzer(分析器)
        • normalizer(归一化)
        • boost(提升)权重
        • Coerce(强制类型转换)
        • copy_to(合并参数)
        • doc_values(文档值)
        • dynamic(动态设置)
        • enabled(开启字段)
        • fielddata(字段数据)
        • format (日期格式)
        • ignore_above(忽略超越限制的字段)
        • ignore_malformed(忽略格式不对的数据)
        • include_in_all(_all 查询包含字段)
        • index_options(索引设置)
        • index (索引)
        • fields(字段)
        • norms (标准信息)
        • null_value(空值)
        • position_increment_gap(短语位置间隙)
        • properties (属性)
        • search_analyzer (搜索分析器)
        • similarity (相似度模型)
        • store(存储)
        • term_vectors(词根信息)
      • 3.2.4.Dynamic Mapping(动态映射)
        • _default_ mapping(mapping中的_default_)
        • Dynamic field mapping(动态字段映射)
        • Dynamic templates(动态模板)
        • Override default template(覆盖默认模板)
    • 3.3. Analysis(分析)
      • 3.3.1.Anatomy of an analyzer(分析器的分析)
      • 3.3.2.Testing analyzers(测试分析器)
      • 3.3.3.Analyzers(分析器)
        • Configuring built-in analyzers(配置内置分析器)
        • Standard Analyzer(标准分析器)
        • Simple Analyzer(简单分析器)
        • Whitespace Analyzer(空格分析器)
        • Stop Analyzer(停止词分词器)
        • Keyword Analyzer(关键词分析器)
        • Pattern Analyzer(模式分析器)
        • Language Analyzers(语言分析器)
        • Fingerprint Analyzer(指纹分析器)
        • Custom Analyzer(自定义分析器)
      • 3.3.4. Tokenizers(分词器)
        • Standard Tokenizer(标准分词器)
        • Letter Tokenizer
        • Lowercase Tokenizer (小写分词器)
        • Whitespace Tokenizerr (空格分词器)
        • UAX URL Email Tokenizer
        • Classic Tokenizer
        • Thai Tokenizer(泰语分词器)
        • NGram Tokenizer
        • Edge NGram Tokenizer
        • Keyword Tokenizer(关键词分词器)
        • Pattern Tokenizer(模式分词器)
        • Path Hierarchy Tokenizer(路径层次分词器)
      • 3.3.5.Token Filters(词语过滤器)
      • 3.3.5.补充1:Token Filters(词语过滤器)
      • 3.3.5.补充2:Token Filters(词语过滤器)
      • 3.3.6.Character Filters(字符过滤器)
        • HTML Strip Character Filter(HTML标签过滤)
        • Mapping Character Filter(字符替换映射)
        • Pattern Replace Character Filter(正则替换字符)
    • 3.4. APIs
      • 3.4.1.索引 APIs (Indices APIs)
        • 创建/删除/获取->索引
        • 启动关闭/缩小/滚动->索引
        • 提交/获取/获取字段->映射
        • 索引->别名/是否存在/类型存在
        • 更新索引/获取->设置(未完成)
        • 分析器、索引模板(未完成)
        • Shadow replica indices 卷影副本索引
        • 索引->统计信息/段
        • 索引->恢复/分片存储
        • 清理缓存/刷新/同步刷新
        • 重新加载/强制合并
      • 3.4.2.文档 APIs (Document APIs)
        • 读写文档(Reading and Writing documents)
        • 索引文档 API
        • 获取/批量获取->文档
        • 删除/根据查询API删除
        • 更新/根据查询API更新
        • Bulk API(批量操作)
        • Reindex API(复制索引)
        • Term Vectors(词条向量)/Multi termvectors API
        • ?refresh
      • 3.4.3.搜索 APIs (Search APIs)
        • Search / URI Search
        • Request Body Search(未完成)
          • Query / From / Size
          • Sort / Source filtering
          • Fields / Script Fields / Doc value Fields
          • Post filter
          • Highlighting
          • Rescoring / Search Type
          • Scroll
          • Preference / Explain
          • Version / Index Boost
          • min_score / Named Queries
          • Inner hits / Search After
          • Field Collapsing 字段折叠
        • Search 模板/Multi Search 模板
        • Search Shards API
        • Suggesters
          • Term suggester
          • Phrase Suggester
          • Completion Suggester
          • Context Suggester
          • 返回suggester的类型
        • Multi Search API
        • Count API
        • Validate API
        • Explain API
        • Profile API
          • Profiling Queries
          • Profiling Aggregations
          • Profiling Considerations
        • Percolator / Field stats API
        • Field Capabilities API
    • 3.5.Query DSL(DSL方式查询)
      • 3.5.1.查询和过滤上下文
      • 3.5.2.Match All 查询
      • 3.5.3.全文搜索(Full Text Search)
        • 匹配查询(Match Query)
        • 短语匹配查询(Match Phrase Query)
        • 短语前缀匹配查询(Match Phrase Prefix Query)
        • 多字段查询(Multi Match Query)
        • 常用术语查询(Common Terms Query)
        • (Query String Query) 未完成
      • 3.5.4.Term级别查询(Term level queries)
        • Term 查询
        • Terms 查询
        • Range 查询(范围查询)
        • Exists 查询(非空值查询)
        • Prefix 查询(前缀查询)
        • Wildcard 查询(通配符查询)
        • Regexp 查询(正则表达式查询)
        • Fuzzy 查询(模糊查询)
        • Type Query(类型查询)
        • Ids Query(ID 查询)
      • 3.5.5.复合查询(Compound queries)
        • Constant Score 查询
        • Bool 查询
        • Dis Max 查询
        • Function Score 查询
        • Boosting 查询
        • Indices 查询
      • 3.5.6.Joining 查询(连接查询)
        • Nested Query(嵌套查询)
        • Has Child Query
        • Has Parent Query
        • Parent Id Query
      • 3.5.7.地理位置查询 (Geo queries)
        • GeoShape Query(地理形状查询)
        • Geo Bounding Box Query(地理边框查询)
        • Geo Distance Query(地理距离查询)
        • Geo Distance Range Query(地理距离范围查询)
        • Geo Polygon Query(地理多边形查询)
      • 3.5.8.专业查询(Specialized queries)
      • 3.5.9.Span 查询
        • Span Term 查询
        • Span Multi Term 查询
        • Span First 查询
        • Span Near 查询
        • Span Or 查询
        • Span Not 查询
        • Span Containing 查询
        • Span Within 查询
        • Span Field Masking 查询
    • 3.6.Aggregations(聚合分析)
      • 3.6.1.量度聚合(Metric Aggregations)
        • 平均值聚合(Avg Aggregation)
        • 基数聚合(Cardinality Aggregation)
        • 扩展统计聚合( Extended Stats Aggregation)
        • 地理边界聚合(Geo Bounds Aggregation)
        • 地理重心聚合(Geo Centroid Aggregation)
        • 最大值聚合(Max Aggregation)
        • 最小值聚合(Min Aggregation)
        • Percentiles Aggregation
        • Percentile Ranks Aggregation
        • Scripted Metric Aggregation
        • Stats Aggregation
        • 总和聚合(Sum Aggregation)
        • Top hits Aggregation
        • Value Count Aggregation
      • 3.6.2.桶聚合(Bucket Aggregations)
        • 邻接矩阵聚合(Adjacency Matrix Aggregation)
        • Children Aggregation
        • 日期直方图聚合(Date Histogram Aggregation)
        • 日期范围聚合(Date Range Aggregation)
        • 多元化的采样器聚集(Diversified Sampler Aggregation)
        • 过滤器聚合(Filter Aggregation)
        • 多过滤器聚合(Filters Aggregation)
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        • GeoHash网格聚合(GeoHash grid Aggregation)
        • 全局聚合(Global Aggregation)
        • 直方图聚合(Histogram Aggregation)
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        • 丢失字段聚合(Missing Aggregation)
        • 嵌套聚合(Nested Aggregation)
        • 范围聚合(Range Aggregation)
        • Reverse nested Aggregation
        • 采样聚合(Sampler Aggregation)
        • Significant Terms Aggregation
      • 3.6.3.管道聚合(Pipeline Aggregations)
        • 平均值桶聚合( Avg Bucket Aggregation)
        • 导数聚合(Derivative Aggregation)
        • 最大值桶聚合(Max Bucket Aggregation)
        • 最小值桶聚合(Min Bucket Aggregation)
        • 总和桶聚合(Sum Bucket Aggregation)
        • 统计桶聚合(Stats Bucket Aggregation)
        • 扩展信息桶聚合(Extended Stats Bucket Aggregation)
        • 百分数桶聚合(Percentiles Bucket Aggregation)
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      • 3.6.8.返回聚合的类型(Returning the type of the aggregation)
    • Glossary of terms (词汇表)
    • 未完成的任务
  • 4.基础补充总结
    • 3.2.Mapping
    • 3.3.分析器与定义自己的分析器(Analyzer)
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  1. 3.基础
  2. 3.2.Mapping
  3. 3.2.4.Dynamic Mapping(动态映射)

Dynamic field mapping(动态字段映射)

Previous_default_ mapping(mapping中的_default_)NextDynamic templates(动态模板)

Last updated 5 years ago

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默认情况下,当文档中找到以前未出现过的字段时,Elasticsearch会将新的字段添加到类型映射中。这个行为可以被禁用,通过文档和级别上去将参数设置为false(忽略新的字段)或采用严谨的格式(在遇到未知字段时抛出异常)来禁用该行为。

假设启用了动态字段映射,则使用一些简单的规则来确定该字段应有的数据类型:

JSON datatype(JSON数据类型)

Elasticsearch datatype(Elasticsearch数据类型)

null

空!没有添加数据

true OR false

floating point number(浮点型数字)

float字段(浮点类型字段)

integer

long字段(长整型字段)

object

对象字段(对象类型字段)

array

数组字段.(具体类型取决于数组中的第一个非空值)

string

要么是date字段(值通过日期检测),要么是double或long型字段(值通过数据检测),要么是文本字段,与keyword子字段。

有这些字段类型可以动态检测出来。因此,必须明确定义其他数据类型。

除了以下列出的选项,动态字段映射规则也可以通过dynamic_templates(动态模板)进一步定制。

Date detection(日期检测)

如果启动date_detection(默认),则会检查新的字符串字段,查看其内容是否与dynamic_date_formats中任一日期模式匹配。如果发现匹配,则添加一个相应格式的新的日期字段。

dynamic_date_formats的默认值为:

[ "strict_date_optional_time","yyyy/MM/dd HH:mm:ss Z||yyyy/MM/dd Z"]

例子:

PUT my_index/my_type/1
{
  "create_date": "2015/09/02"
}

GET my_index/_mapping  # 1

1

create_date字段已经添加成格式为"yyyy/MM/dd HH:mm:ss Z||yyyy/MM/dd Z"的日期字段

Disabling date detection(禁用日期检测)

可以通过将date_detection设置为false来禁用动态日期检测:

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "my_type": {
      "date_detection": false
    }
  }
}

PUT my_index/my_type/1   # 1
{
  "create": "2015/09/02"
}

1

create_date字段已添加为text(文本)字段。

Customising detected date formats(自定义检测到的日期格式)

或者,可以通过自定义dynamic_date_formats来支持你自己的日期格式:

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "my_type": {
      "dynamic_date_formats": ["MM/dd/yyyy"]
    }
  }
}

PUT my_index/my_type/1
{
  "create_date": "09/25/2015"
}

Numeric detection(数字检测)

虽然JSON支持原生的浮点型和整型数据类型,但是有些应用程序或预言有时会将数字作为字符串。通常正确的解决方案是显式的映射这些字段,但是可以启用数字检测(默认情况下是禁用的)来自动执行此操作。

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "my_type": {
      "numeric_detection": true
    }
  }
}

PUT my_index/my_type/1
{
  "my_float":   "1.0",   # 1
  "my_integer": "1"      # 2
}

1

my_float字段已添加为double类型字段。

2

my_integer字段已添加为long类型字段。

字段(布尔类型字段)

对象
动态
boolean