elasticsearch中的mapping简介
默认mapping
elasticsearch(以下简称ES)是没有模式(schema)的,当我们执行以下命令:
curl -XPUT http://localhost:9200/test/item/1 -d '{"name":"zach", "description": "A Pretty cool guy."}'
ES能非常聪明的识别出"name"和"description"字段的类型是string, ES默认会创建以下的mapping。
mappings: {
item: {
properties: {
description: {
type: string
}
name: {
type: string
}
}
}
}
什么是mapping
ES的mapping非常类似于静态语言中的数据类型:声明一个变量为int类型的变量, 以后这个变量都只能存储int类型的数据。同样的, 一个number类型的mapping字段只能存储number类型的数据。
同语言的数据类型相比,mapping还有一些其他的含义,mapping不仅告诉ES一个field中是什么类型的值, 它还告诉ES如何索引数据以及数据是否能被搜索到。
当你的查询没有返回相应的数据, 你的mapping很有可能有问题。当你拿不准的时候, 直接检查你的mapping。
剖析mapping
一个mapping由一个或多个analyzer组成, 一个analyzer又由一个或多个filter组成的。当ES索引文档的时候,它把字段中的内容传递给相应的analyzer,analyzer再传递给各自的filters。
filter的功能很容易理解:一个filter就是一个转换数据的方法, 输入一个字符串,这个方法返回另一个字符串,比如一个将字符串转为小写的方法就是一个filter很好的例子。
一个analyzer由一组顺序排列的filter组成,执行分析的过程就是按顺序一个filter一个filter依次调用, ES存储和索引最后得到的结果。
总结来说, mapping的作用就是执行一系列的指令将输入的数据转成可搜索的索引项。
默认analyzer
回到我们的例子, ES猜测description字段是string类型,于是默认创建一个string类型的mapping,它使用默认的全局analyzer, 默认的analyzer是标准analyzer, 这个标准analyzer有三个filter:token filter, lowercase filter和stop token filter。
我们可以在做查询的时候键入_analyze关键字查看分析的过程。使用以下指令查看description字段的转换过程:
curl -X GET "http://localhost:9200/test/_analyze?analyzer=standard&pretty=true" -d "A Pretty cool guy." {
"tokens" : [ {
"token" : "pretty",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 8,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 2
}, {
"token" : "cool",
"start_offset" : 9,
"end_offset" : 13,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 3
}, {
"token" : "guy",
"start_offset" : 14,
"end_offset" : 17,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 4
} ]
可以看到, 我们的description字段的值转换成了[pretty], [cool], [guy], 在转换过程中大写的A, 标点符号都被filter过滤掉了, Pretty也转成了全小写的pretty, 这里比较重要的是, 即使ES存储数据的时候仍然存储的是完整的数据, 但是可以搜索到这条数据的关键字只剩下这三个单词了, 其他的都是抛弃掉了。
看看以单词a来搜索的结果:
$ curl -X GET "http://localhost:9200/test/_search?pretty=true" -d '{
"query" : {
"text" : { "description": "a" }
}
}' {
"took" : 29,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : 0,
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
}
}
text类型的搜索在查询过程中使用了和之前插入数据相同的分析/过滤系统, 所以我们输入"a",mapping不会有任何返回, 因为单词“a”不会被ES存储和索引。反过来,如果我们使用单词"cool"进行搜索:
curl -X GET "http://localhost:9200/test/_search?pretty=true" -d '{
"query" : {
"text" : { "description": "cool" }
}
}' {
"took" : 29,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : 1,
"max_score" : 0.15342641,
"hits" : [ {
"_index" : "test",
"_type" : "item",
"_id" : "1",
"_score" : 0.15342641, "_source" : {"name":"zach", "description": "A pretty cool guy"}
} ]
}
}
现在就能得到正确的结果,这是一个公认的简单例子, 但是它描述了ES是如何工作的, 不要把mapping想成是数据类型, 把它想象成是搜索数据的指令集合。如果你不想字符"a"被删除, 你需要修改你的analyzer。
原文: http://euphonious-intuition.com/2012/07/an-introduction-to-mapping-in-elasticsearch/
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