为了能够把日期字段处理成日期,把数字字段处理成数字,把字符串字段处理成全文本(Full-text)或精确的字符串值,Elasticsearch需要知道每个字段里面都包含了什么类型。这些类型和字段的信息存储(包含)在映射(mapping)中。
正如《数据吞吐》一节所说,索引中每个文档都有一个类型(type)。 每个类型拥有自己的映射(mapping)或者模式定义(schema definition)。一个映射定义了字段类型,每个字段的数据类型,以及字段被Elasticsearch处理的方式。映射还用于设置关联到类型上的元数据。
在《映射》章节我们将探讨映射的细节。这节我们只是带你入门。
Elasticsearch支持以下简单字段类型:
类型 | 表示的数据类型 |
---|---|
String | string |
Whole number | byte , short , integer , long |
Floating point | float , double |
Boolean | boolean |
Date | date |
当你索引一个包含新字段的文档——一个之前没有的字段——Elasticsearch将使用动态映射猜测字段类型,这类型来自于JSON的基本数据类型,使用以下规则:
JSON type | Field type |
---|---|
Boolean: true or false |
"boolean" |
Whole number: 123 |
"long" |
Floating point: 123.45 |
"double" |
String, valid date: "2014-09-15" |
"date" |
String: "foo bar" |
"string" |
这意味着,如果你索引一个带引号的数字——
"123"
,它将被映射为"string"
类型,而不是"long"
类型。然而,如果字段已经被映射为"long"
类型,Elasticsearch将尝试转换字符串为long,并在转换失败时会抛出异常。
我们可以使用_mapping
后缀来查看Elasticsearch中的映射。在本章开始我们已经找到索引gb
类型tweet
中的映射:
GET /gb/_mapping/tweet
这展示给了我们字段的映射(叫做属性(properties)),这些映射是Elasticsearch在创建索引时动态生成的:
{
"gb": {
"mappings": {
"tweet": {
"properties": {
"date": {
"type": "date",
"format": "strict_date_optional_time||epoch_millis"
},
"name": {
"type": "string"
},
"tweet": {
"type": "string"
},
"user_id": {
"type": "long"
}
}
}
}
}
}
错误的映射,例如把
age
字段映射为string
类型而不是integer
类型,会造成查询结果混乱。
要检查映射类型,而不是假设它是正确的!
虽然大多数情况下基本数据类型已经能够满足,但你也会经常需要自定义一些特殊类型(fields),特别是字符串字段类型。 自定义类型可以使你完成一下几点:
- 区分全文(full text)字符串字段和准确字符串字段(译者注:就是分词与不分词,全文的一般要分词,准确的就不需要分词,比如『中国』这个词。全文会分成『中』和『国』,但作为一个国家标识的时候我们是不需要分词的,所以它就应该是一个准确的字符串字段)。
- 使用特定语言的分析器(译者注:例如中文、英文、阿拉伯语,不同文字的断字、断词方式的差异)
- 优化部分匹配字段
- 指定自定义日期格式(译者注:这个比较好理解,例如英文的
Feb,12,2016
和 中文的2016年2月12日
) - 以及更多
映射中最重要的字段参数是type
。除了string
类型的字段,你可能很少需要映射其他的type
:
{
"number_of_clicks": {
"type": "integer"
}
}
string
类型的字段,默认的,考虑到包含全文本,它们的值在索引前要经过分析器分析,并且在全文搜索此字段前要把查询语句做分析处理。
对于string
字段,两个最重要的映射参数是index
和analyer
。
index
参数控制字符串以何种方式被索引。它包含以下三个值当中的一个:
值 | 解释 |
---|---|
analyzed |
首先分析这个字符串,然后索引。换言之,以全文形式索引此字段。 |
not_analyzed |
索引这个字段,使之可以被搜索,但是索引内容和指定值一样。不分析此字段。 |
no |
不索引这个字段。这个字段不能为搜索到。 |
string
类型字段默认值是analyzed
。如果我们想映射字段为确切值,我们需要设置它为not_analyzed
:
{
"tag": {
"type": "string",
"index": "not_analyzed"
}
}
其他简单类型(
long
、double
、date
等等)也接受index
参数,但相应的值只能是no
和not_analyzed
,它们的值不能被分析。
对于analyzed
类型的字符串字段,使用analyzer
参数来指定哪一种分析器将在搜索和索引的时候使用。默认的,Elasticsearch使用standard
分析器,但是你可以通过指定一个内建的分析器来更改它,例如whitespace
、simple
或english
。
{
"tweet": {
"type": "string",
"analyzer": "english"
}
}
在《自定义分析器》章节我们将告诉你如何定义和使用自定义的分析器。
你可以在第一次创建索引的时候指定映射的类型。此外,你也可以晚些时候为新类型添加映射(或者为已有的类型更新映射)。
你可以向已有映射中增加字段,但你不能修改它。如果一个字段在映射中已经存在,这可能意味着那个字段的数据已经被索引。如果你改变了字段映射,那已经被索引的数据将错误并且不能被正确的搜索到。
我们可以更新一个映射来增加一个新字段,但是不能把已有字段的类型那个从analyzed
改到not_analyzed
。
为了演示两个指定的映射方法,让我们首先删除索引gb
:
DELETE /gb
然后创建一个新索引,指定tweet
字段的分析器为english
:
PUT /gb <1>
{
"mappings": {
"tweet" : {
"properties" : {
"tweet" : {
"type" : "string",
"analyzer": "english"
},
"date" : {
"type" : "date"
},
"name" : {
"type" : "string"
},
"user_id" : {
"type" : "long"
}
}
}
}
}
<1>
这将创建包含mappings
的索引,映射在请求体中指定。
再后来,我们决定在tweet
的映射中增加一个新的not_analyzed
类型的文本字段,叫做tag
,使用_mapping
后缀:
PUT /gb/_mapping/tweet
{
"properties" : {
"tag" : {
"type" : "string",
"index": "not_analyzed"
}
}
}
注意到我们不再需要列出所有的已经存在的字段,因为我们没法修改他们。我们的新字段已经被合并至存在的那个映射中。
你可以通过名字使用analyze
API测试字符串字段的映射。对比这两个请求的输出:
GET /gb/_analyze?field=tweet&text=Black-cats <1>
GET /gb/_analyze?field=tag&text=Black-cats <2>
<1>
<2>
我们想要分析的文本被放在请求体中。
tweet
字段产生两个词,"black"
和"cat"
,tag
字段产生单独的一个词"Black-cats"
。换言之,我们的映射工作正常。