3-索引、映射、分词器

一、索引映射mapping

1、kibana索引查询结果默认返回10条

2、自动映射：索引未创建mapping，直接往索引中直接插入数据，es会根据插入内容自动创建mapping

　  手动映射：为索引手敲mapping

PUT product
{
  "mappings": {
    
  }
}

 二、nested

如果索引结构为复杂类型，properties，这时查询要使用nested

三、term和keyword的区别

term是一种搜索方式，精准查询，对搜索词不分词

keyword是一种数据类型，对元数据字段不分词

举例：

索引：
PUT index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name":{
        "type": "text",
        "analyzer": "standard",
        "fields": {
          "keyword":{
            "type":"keyword",
            "ignore_above":256
          }
        }
      }
    }
  }
}

查询语句：
GET product/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name": {
        "value": "xiaomi phone"
      }
    }
  }
}
该查询没有结果，因为使用term查询，导致查询条件xiaomi phone会被当做一个整体搜索条件
而搜索库中xiaomi phone会被拆分为xiaomi和phone与查询条件不符

GET product/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name.keyword": {
        "value": "xiaomi phone"
      }
    }
  }
}
该查询有结果，因为使用term，xiaomi phone被作为一整个查询条件
而name使用了keyword数据类型，导致xiaomi phone也为一整个搜索词

GET product/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": {
        "value": "xiaomi phone"
      }
    }
  }
}
该查询有结果，该查询比较特殊，查询条件没有使用term而使用了match
字段没有使用keyword会被分词，但是该查询的查询条件被分词后与搜索库中词被分此后完美匹配

四、索引模板

 制定模板
 1 PUT dynamic_template
{
  "mappings": {
    "dynamic_templates": [
      {
        "integers": {
          "match_mapping_type": "long",
          "mapping": {
            "type": "integer"
          }
        }
      },                                    会将long类型的数据变为integer类型
      {
        "longs_as_strings": {
          "match_mapping_type": "string",
          "match": "long_*",
          "unmatch": "*_text",
          "mapping": {
            "type": "long"
          }
        }
      }                                     会将string类型的，字段名以long_开头，字段名不以_text结尾的数据变为long类型
    ]
  }
}

插入数据
POST dynamic_template/_doc
{
  "age":123123,
  "long_asssss":"456456",
  "asasa_text":"789789"
}

查看mapping
GET dynamic_template/_mapping
结果
{
  "dynamic_template" : {
    "mappings" : {
      "dynamic_templates" : [
        {
          "integers" : {
            "match_mapping_type" : "long",
            "mapping" : {
              "type" : "integer"
            }
          }
        },
        {
          "longs_as_strings" : {
            "match" : "long_*",
            "unmatch" : "*_text",
            "match_mapping_type" : "string",
            "mapping" : {
              "type" : "long"
            }
          }
        }
      ],
      "properties" : {
        "age" : {
          "type" : "integer"
        },
        "asasa_text" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "long_asssss" : {
          "type" : "long"
        }
      }
    }
  }
}

五、reindex

复制索引，源索引必须存在，目标索引必须不存在

POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "order"
  },
  "dest": {
    "index": "order_new"
  }
}

注意：此处源索引的mapping和setting信息不会被带到新索引中

六、索引模板

PUT _index_template/template_1
{
  "index_patterns": ["te*", "bar*"],
  "template": {
    "settings": {
      "number_of_shards": 1
    },
    "mappings": {
      "_source": {
        "enabled": true
      },
      "properties": {
        "host_name": {
          "type": "keyword"
        },
        "created_at": {
          "type": "date",
          "format": "EEE MMM dd HH:mm:ss Z yyyy"
        }
      }
    },
    "aliases": {
      "mydata": { }
    }
  },
  "priority": 500,
  "composed_of": ["component_template1", "runtime_component_template"], 
  "version": 3,
  "_meta": {
    "description": "my custom"
  }
}

七、分词器

考试不考中文分词器

1、tokenizer：切词，按照某种规则将词语切成一个一个的词项(standard、whitespace)

2、filter：对词项进行处理，如大小写转换、去空格

PUT my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_custom_analyzer":{
          "type":"custom",
          "tokenizer":"standard",
          "filter":[
            "lowercase",
            "my_synonym_filter"
          ]
        }
      },
      "filter": {
        "my_synonym_filter":{
          "type":"synonym",
          "synonyms":[
            "a ,b => lyc"    同义词转换：a或b都等同于lyc，但lyc不等同于a或b
          ]                  还有一种写法a，b，lyc表示，搜索三者中任意一个其他两个都可以搜索到
        }
      }
    }
  }
}

3、char_filter：过滤字符的规则，可以自定义

PUT my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "char_filter": {
        "my_char_filter":{
          "type":"mapping",
          "mappings":[
            "` => 0",
            "! => 1"
          ]
        }
      },
      "analyzer": {
        "my_analyzer":{
          "tokenizer":"keyword",
          "char_filter":[
            "my_char_filter"
          ]
        }
      }
    }
  }
}

进行验证，可以得到结果：my 0 1
POST my_index/_analyze
{
  "analyzer": "my_analyzer",
  "text":"my ` !"
}

考试中遇到自定义分词器去Text analysis->Configure text analysis->Create a custom analyzer中直接复制粘贴