es笔记---新建es索引

es对索引的一堆操作都是用restful api去进行的，参数时一堆json，一年前边查边写搞过一次，这回搞迁移，发现es都到6.0版本了，也变化了很多，写个小笔记记录一下。

创建一个es索引很简单，一个put请求。

PUT /my_index
{
    "settings": { ... any settings ... },
    "mappings": {
        "type_one": { ... any mappings ... },
    },
  "aliases" : {...}
}

新建一个索引，包含settings mappings 和aliases。settings设置分片等一些参数，mappings设置如何处理索引的各个type，aliases以前没有用过，看上去我不太会用到，这边就不记录了。

settings

这边有非常多的参数可以设置，不过官方是不建议修改的。常见需要改的就俩

number_of_shards
每个索引的主分片数，默认值是 5 。这个配置在索引创建后不能修改。
number_of_replicas
每个主分片的副本数，默认值是 1 。对于活动的索引库，这个配置可以随时修改。

PUT /my_temp_index
{
    "settings": {
        "number_of_shards" :   3,
        "number_of_replicas" : 2
    }
}

给索引设置settings值

PUT /my_temp_index/_settings
{
    "number_of_replicas": 1
}

修改settings值

mappings

每个文档都有type，每种type都会有自己的mapping。mapping定义了type的field，每个field的数据类型，以及es如何处理这些field。

注意，一个mappings里边不建议有多个type，而且在es6之后的版本很有可能会不允许有多个type。

按照官方的计划，es7-es9会逐步去掉type

建议是每个index都只有一个type，原因是一个index中的各个type的字段并不是完全独立的，一个index中多个type会造成一些浪费。

可以通过/_mapping 来查看es中一个或多个索引中的一个或多个mapping。

数据类型 (field)

字符串 string
- text
- keyword
数字
- long integer short byte double float half_float scaled_float
布尔型 boolean
日期 date
range
- integer_range
- float_range
- long_range
- double_range
- date_range
array
object

还有很多我确定我不会用到的类型。

当索引一个包含新的field的文档时，es会使用<b>动态映射</b>，通过JSON中基本数据类型，尝试猜测field类型

一般情况下，默认映射就足够了。es会自动把如 123 映射为integer，123.123映射为double，但是很多情况下，我们都需要自定义映射，特别是string类型。

自定义映射可以做这些事：

配置为全文字符串和精确字符串（如name字段我更希望他不要分词，而desc字段更需要分词后搜索）
使用特定语言分析器
。。。

一个field最主要的属性是type，对于大部分field，一般只需要设置type就可以了：

{
    "number_of_clicks": {
        "type": "integer"
    }
}

range

PUT range_index
{
  "mappings": {
    "my_type": {
      "properties": {
        "expected_attendees": {
          "type": "integer_range"
        },
        "time_frame": {
          "type": "date_range",
          "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
        }
      }
    }
  }
}

插入格式

PUT range_index/my_type/1
{
  "expected_attendees" : {
    "gte" : 10,
    "lte" : 20
  },
  "time_frame" : {
    "gte" : "2015-10-31 12:00:00",
    "lte" : "2015-11-01"
  }
}

搜索格式

POST range_index/_search
{
  "query" : {
    "range" : {
      "time_frame" : {
        "gte" : "2015-10-31",
        "lte" : "2015-11-01",
        "relation" : "within"
      }
    }
  }
}

这部分比较简单不细致展开了

string

对于string类型，以前是只有string，现在分为了两种，keyword和text

text

text会先经过分析器，然后索引起来，类似desc这样的字段就需要使用text。有以下几个重要字段。

analyzer

分析器，可以指定如何处理这个string，比如我想先把所有html的标记全去掉，再分词，再删除无用的停顿次，然后把剩下的token索引起来。可以使用默认的standard分析器，也可以指定别的内置的分析器。也可以使用插件安装的第三份分析器，如ik，也可以自定义分析器。

分析器使用起来很简单

{
    "desc": {
        "type":     "string",
        "analyzer": "ik_smart"
    }
}

其中，ik_smart是已经安装好的第三方分析器。

index

是否设置为可以搜索，boolean

norm

我理解是算分时是否进行一些标准化处理，需要额外的资源。

fields

这个字段很有趣.. 先看个例子

"filename":{
  "type":"text",
  "norms":false,
  "fields":{
     "raw":{
        "type":"keyword",
        "ignore_above":256
     }
  }
},

一个filename的字段，这边设置的是type是text，会分词搜索。但有时候我们需要精准匹配，就可以使用filename.raw。插入时只需要输入filename，保存在es里边的会有两份，filename和filename.raw。

keyword

和text不同，keyword不会经过分析器，搜索时会精确匹配。

index fields

这两个参数和text的相同

ignore_above

丢掉超过一定长度的字符串

映射操作

新建映射

PUT /index_name
{
  "mappings": {
    "person" : {
      "properties" : {
        "desc" : {
          "type" :    "string",
          "analyzer": "ik_smart"
        },
        "birth" : {
          "type" :   "date"
        },
        "name" : {
          "type" :   "string",
          "index" : "not_analyzed"
        },
        "user_id" : {
          "type" :   "long"
        }
      }
    }
  }
}

新建一个index，desc字段用ik分词索引，birth设置为日志，name字段精确索引，user_id设置为long型。

更新映射

PUT /index_name/_mapping/person
{
  "properties" : {
    "tag" : {
      "type" :    "string",
      "index":    "not_analyzed"
    }
  }
}

新增一个tag字段。

作者：辰辰沉沉沉
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来源：简书
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