zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 【转】elasticsearch中字段类型默认显示{ "foo": { "type": "text", "fields": { "keyword": {"type": "keyword", "ignore_above": 256} }

    官方原文链接:https://www.elastic.co/cn/blog/strings-are-dead-long-live-strings

    转载原文连接:https://segmentfault.com/a/1190000008897731

    Text vs. keyword

    随着ElasticSearch 5.0的到来, 同时也迎来了该版本的重大特性之一: 移除了string类型. 这个变动的根本原因是string类型会给我们带来很多困惑: 因为ElasticSearch对字符串拥有两种完全不同的搜索方式. 你可以按照整个文本进行匹配, 即关键词搜索(keyword search), 也可以按单个字符匹配, 即全文搜索(full-text search). 对ElasticSearch稍有了解的人都知道, 前者的字符串被称为not-analyzed字符, 而后者被称作analyzed字符串.

    事实上, 同一种类型用于应对两种不同的使用场景是会让人崩溃的, 因为有些选项只对其一的场景设置有效.例如position_increment_gapnot-analyzed字符就不会起作用, 而像ignore_above对于analyzed字符串就很难区分它到底是对整个字符串的值有效还是对单独的每个分词有效(在这种场景, ignore_above确实只对整个字符串值有效, 而对单个分词的限制可以使用limit设置).

    为了避免上述尴尬, string字段被拆分成两种新的数据类型: text用于全文搜索的, 而keyword用于关键词搜索.

    新的默认类型

    做了这个类型分解之后, 我们对string字段的默认dynamic mappings 也做了改变. 在以前刚接接触ElasticSearch时, 如果需要对某个字段的所有取值做聚合, 你不得不对这些数据重做索引. 假如你正在处理的文档中包含一个city字段. 对这个字段做聚合的话会分别给出newyork的总数, 而非我们通常期望的New York的总数.让人沮丧的是为了达到我们希望的结果, 我们必须对这个字段重新进行索引.

    为了不让事情变得这么糟糕, ElasticSearch决定从Logstash中借取思路: 字符串将默认被同时映射成textkeyword类型. 例如对下面的文档进行索引后:

    {
        "foo": "bar"
    }
    

      

    ElasticSearch将会为你创建下面的动态映射(dynamic mappings):

    {
        "foo": {
            "type": "text",
            "fields": {
                "keyword": {
                    "type": "keyword",
                    "ignore_above": 256
                }
            }
        }
    }
    

      

    当然, 基于这个映射你即可以在foo字段上进行全文搜索, 也可以通过foo.keyword字段实现关键词搜索及数据聚合.

    禁用这个特性也很方便: 你只需要在定义mapping时显式声明字符串字段的类型或者使用一个动态模板(dynamic template)来匹配你所有的字符串字段即可. 例如通过下面的dynamic template就可以恢复到在ElasticSearch 2.x中使用的dynamic template的效果:

    {
        "match_mapping_type": "string",
        "mapping": {
            "type": "text"
        }
    }
    

      

    如何迁移到新版本

    通常, 迁移工作是非常容易的. 以前映射到analyzed的字符串的字段:

    {
        "foo": {
            "type": "string",
            "index": "analyzed"
        }
    }
    

      

    如今只要映射为text即可:

    {
        "foo": {
            "type": "text",
            "index": true
        }
    }
    

      

    以前被定义为not_analyzed的字符串字段:

    {
        "foo": {
            "type": "string",
            "index": "not_analyzed"
        }
    }
    

      

    也只需要被定义为keyword即可:

    {
        "foo": {
            "type": "keyword",
            "index": true
        }
    }
    

      

    如上所述, string字段被重新定义为textkeyword字段. 对于上面的index属性, 因为在新的定义中我们不需要三种状态(在以前的string定义中可以是analyzednot_analyzedno), 所以只简单的定义成了boolean值, 以告知ElasticSearch是否可在该字段上进行搜索.

    向后兼容

    因为大的版本升级本身就充满挑战, 因此我们尽力不让在在升级ElasticSearch过程中更新你的mapping字义. 首先, string字段可以继续在已定义的2.x版本的索引中继续使用, 而当创建新的索引时, ElasticSearch会做些处理以自动把string映射成等价的textkeyword. 如果在你已有的索引模板(index template)中定义有string字段, 这一点将非常有用, 因为这些模板无须改动即可使用到ElasticSearch 5.x中. 话说回来, 你还是需要着手做这些模板做些升级, 因为在ElasticSearch 6.0中我们可能会移除这个向后兼容的逻辑.

    阅读 13.9k更新于 2017-04-01

     

  • 相关阅读:
    【cocos】添加监听函数,先使用handle封装函数更优
    【cocos】PC端没问题,移动端人物模型消失
    【lua】lua string.match 和 string.split 从字符串中寻找特定字符串并保存
    APP测试通用用例--我的(用户角色全选、资料、修改密码、版本更新、消息提醒、关于APP、清除缓存等)
    APP通用测试用例(一)-登录和页面展示
    Django学习(一)-sign下的Hello Django!
    Django学习(一)
    如何快速去掉word中的文字被标红或者是显示成下划线
    在与SQLServer建立连接时出现与网络相关的或特定于实例的错误解决
    使用mdf和ldf附加还原SQL Server数据文件
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/lly001/p/11938953.html
Copyright © 2011-2022 走看看