nested 类型？？？

_all

_routing;

ES-mapping

Elasticsearch根据业务创建映射mapping结构分析：keyword和text（一）_elasticsearch keyword mapping_周全全的博客-CSDN博客

0.Mapping样例

{"mappings":{"_doc":{"_all":{"enabled":false  #默认情况，ElasticSarch自动使用_all所有的文档的域都会被加到_all中进行索引。可以使用"_all" : {"enabled":false} 开关禁用它。如果某个域不希望被加到_all中，可以使用"include_in_all":false关闭},"properties":{"uuid":{"type":"text","copy_to":"_search_all", #对应_search_all字段，可以对其进行全文检索"fields":{"keyword":{"type":"keyword",  "ignore_above":150  #ignore_above 默认值是256，当字段文本的长度大于指定值时，不做倒排索引。}}},"name":{"type":"text","copy_to":"_search_all","analyzer":"ik_max_word",  # ik_max_word 插件会最细粒度分词"search_analyzer":"ik_smart",  # ik_smart 粗粒度分词"fields":{"keyword":{"type":"keyword","ignore_above":150}}},"dt_from_explode_time":{"type":"date","copy_to":"_search_all","format":"strict_date_optional_time||epoch_millis"},"_search_all":{"type":"text"}},"date_detection":false,  #关闭日期自动检测，如果开启，会对于设置为日期格式的字段进行判断"dynamic_templates":[   #用于自定义在动态添加field的时候自动给field设置的数据类型{"strings":{"match_mapping_type":"string","mapping":{"type":"text","copy_to":"_search_all","fields":{"keyword":{"type":"keyword","ignore_above":150}}}}}]}},"settings":{"index":{"number_of_shards":6, #分片数量"number_of_replicas":1  #副本数量}}
}

1.什么是Mapping

Elasticsearch mapping_Aska小强的博客-CSDN博客

Mapping 类似 mysql 中的 schema 的定义,就是定义索引属性字段的

定义索引中字段的名称
定义索引中字段的数据类型 , 如 text , long , keyword....
定义索引中字段的的倒排索引相关配置 ( Analyzer...)
一个Mapping 属于一个索引的Type

每个文档都属于一个Type
一个Type有一个Mapping 定义
es7.0开始, 在Mapping中不需要指定 Type信息, 因为7.0之后只有_doc Type

1.1es 自动创建mapping

当我们去创建一个 索引的时候 未指定 mapping , es会默认帮这个索引创建一个 mapping

创建一个 索引并且索引一条数据

2.手动创建mapping时考虑：

1. 是否参与搜索：即是否用于索引，index = false

2.即是否需要分词｜｜ 是否需要聚合、排序：即具体的类型 是否为keyword

3.如果分词，分词器是什么 ：例如analyzer = "ik_max_word" 

4.数值类型是否需要 设置index 以及 是否需要改成keyword

3.Mapping数据类型：

3.1重要数据类型说明： 

keyword：

存储：存储数据的时候，不会分词建立索引，而是直接一整个丢到倒排索引中

使用场景：用于聚合、排序和术语级查询(如 term)，所以避免参与全文检索。

作用：keyword不支持分词查询 ,但text支持；

text字段类型：

存储：存储数据的时候，会分词建立索引

使用场景：用于全文内容，例如电子邮件正文或产品说明，并且es会通过分析器对字符串进行分词，可以在全文检索中搜索单独的单词。文本字段最适合非结构化但可读的内容并且不用于排序，也很少用于聚合。

作用：text类型无法聚合查询

4.Mapping属性设置

mapping 属性设置analyzer 分词器

默认分词器 standard , 它会把中文一个个拆开,肯定是不适合的,如果是索引中文的信息, 需要设置字段的分词器,

mapping 属性设置 index

通过给 属性设置 index 来控制该 字段是否 参与 索引, 默认 true , 如果index 设置为false 那么 不能记录索引 并且不可以搜索

mapping 设置 属性 null_value 默认值

null_value:当字段遇到null值时候的处理策略（字段为null时候是不能被搜索的,也就是说，text类型的字段不能使用该属性,可以使用在keyword 字段上），设置该值后可以用你设置的值替换null值，这点可类比mysql中的"default"设置默认值, 但是也有点不一样, 后续就可以

使用你设置的这个 null_value 去搜索, 但是检索出来的数据_source 中 还是展示 null

mapping 属性设置 boost 权重

在es搜索的时候 会有一个相关性算分的过程 , 如果不设置 每个字段的默认boost 权重为1.0 , 如果希望加大 按照广告投放金额的分 那么可以设置boost 以提高搜索 自然就排在前面了

mapping 设置 dynamic

关闭动态mapping：

PUT order_es_index/_settings
{"index.mapper.dynamic":false
}

dynamic 是否允许动态新增字段

true : 允许动态新增字段 同时mapping 被更新 文档可被索引
false: 不允许动态新增字段 , mapping 不会被更新, 字段不能被索引, 但是数据可以入库并且信息会出现在 _source 中
strict : 不允许写入, 直接报错
对于已经存在的字段 一旦又数据写入,就不能进行修改字段定义了,因为 底层Lucene不允许修改, 如果希望修改字段类型,必须 reindex 重建索引