一文搞懂Elasticsearch索引的mapping与setting

Elasticsearch索引结构

一个Elasticsearch索引的主要结构如下：

{
    "test_index": {
        "aliases": {},
        "mappings": {
            "my_type": {
                "properties": {
                    "name": {
                        "type": "text",
                        "fields": {
                            "keyword": {
                                "type": "keyword",
                                "ignore_above": 256
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        },
        "settings": {
            "index": {
                "creation_date": "1601371474234",
                "number_of_shards": "5",
                "number_of_replicas": "1",
                "uuid": "Xov1AxZ9R5aV2Ji4ZP5YjA",
                "version": {
                    "created": "6020299"
                },
                "provided_name": "test_index"
            }
        }
    }
}

 

 

从上面的结构，我们可以看出Elasticsearch的索引结构主要包含mapping与setting两部分，下面就介绍一下mapping与setting

 

Mapping

Mapping类似于关系型数据库的Schema，主要包含以下内容：

1、定义索引中字段的名称

2、定义字段的数据类型，如：字符串、数字、boolean等

3、可对字段设置倒排索引的相关配置，如是否需要分词，使用什么分词器

注：从7.x开始，一个Mapping只属于一个索引的type，即一个索引只能有一个类型type，默认type 为：_doc

下面是一个典型的mappings结构

  "mappings": {       #mappings关键字
            "my_type": {     #类型名称
                "properties": {   #字段名称和类型的定义
                    "name": {  #字段名
                        "type": "text",   #字段类型
                        "fields": {
                            "keyword": {
                                "type": "keyword",
                                "ignore_above": 256
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }

 

 

字段数据类型

每个字段都有一个数据type，可以是：

1、简单类型等text，keyword，date，long， double，boolean或ip。

2、支持JSON的分层性质的类型，如 object或nested。
或一种特殊类型的像geo_point， geo_shape或completion。

 

 

为不同的目的以不同的方式对同一字段建立索引通常很有用。例如，一个string字段可以被索引为text全文搜索的字段，也可以被索引keyword为排序或聚合的字段。或者，您可以使用standard分析器， english分析器和 french分析器为字符串字段建立索引。

大多数数据类型通过fields参数支持多字段，比如上面例子中我们通过fields来定义keyword的字段，这样我们就可以通过name.keyword来实现排序或者聚合

Mapping数据类型的详细介绍可以看：一文搞懂 ElasticSearch的数据类型

注：mapping中字段类型一旦设定后 禁止直接修改。因为lucene实现的倒排索引生成后不允许修改，所以我们在定义字段类型时候要考虑清楚

一般Elasticsearch会根据我们输入的内容进行动态映射

Elasticsearch有动态映射功能（Dynamic Mapping ）

Dynamic Mapping 翻译为动态Mapping，功能如下：

1、在写入文档时，如果索引不存在，会自动创建索引

2、这种机制，使得我们无需手动定义mappings。Elasticsearch会自动根据文档信息，推算出字段的类型

3、有的时候，Elasticsearch可能会推算不对，如：地理位置信息

4、当类型推算得不对时，可能导致一些功能无法正常运行，如Range查询。

 

 

尽管动态映射对于入门非常有用，但有时您仍需要指定自己的显式映射,，因为动态映射的类型和分词器不一定符合你的要求。您可以在创建索引时创建字段Mapping 映射 ，也可以使用PUT Mapping API将字段添加到现有索引中。

我们在创建索引时可以指定一个mapping映射，如下所示：

{
  "mappings": {
    "_doc": {          #添加名为_doc的映射类型
      "properties": {       #指定字段或属性
        "title":    { "type": "text"  },      #指定title字段的类型为text
        "name":     { "type": "text"  }, 
        "age":      { "type": "integer" },  
        "created":  {
          "type":   "date", 
          "format": "strict_date_optional_time||epoch_millis"
        }
      }
    }
  }
}

 

 

我们也可以在已有的类型上添加字段时显式指定类型和分词器

PUT /my_index/_mapping/my_type
{
        "properties": {
            "english_title": {
                "type":     "text",
                "analyzer": "english"
            }
        }    
}

 

 

注：_mapping方法表示修改mapping属性

注：已存在的字段，一旦数据被写入，就不再支持修改字段定义，我们修改已存在的字段属性，是通过Reindex api，即重建索引来实现的，在数据较多的时候，开销较大

映射参数

mappings 中field定义有以下选择

"field": {  
         "type":  "text", //文本类型  ，指定类型
       
         "index": "false"// ，设置成false，字段将不会被索引  
         
         "analyzer":"ik"//指定分词器  
         
         "boost":1.23//字段级别的分数加权  
         
         "doc_values":false//对not_analyzed字段，默认都是开启，analyzed字段不能使用，对排序和聚合能提升较大性能，节约内存,如果您确定不需要对字段进行排序或聚合，或者从script访问字段值，则可以禁用doc值以节省磁盘空间：
         
         "fielddata":{"loading" : "eager" }//Elasticsearch 加载内存 fielddata 的默认行为是 延迟 加载 。 当 Elasticsearch 第一次查询某个字段时，它将会完整加载这个字段所有 Segment 中的倒排索引到内存中，以便于以后的查询能够获取更好的性能。
         
         "fields":{"keyword": {"type": "keyword","ignore_above": 256}} //可以对一个字段提供多种索引模式，同一个字段的值，一个分词，一个不分词  
         
         "ignore_above":100 //超过100个字符的文本，将会被忽略，不被索引
           
         "include_in_all":ture//设置是否此字段包含在_all字段中，默认是true，除非index设置成no选项  
         
         "index_options":"docs"//4个可选参数docs（索引文档号） ,freqs（文档号+词频），positions（文档号+词频+位置，通常用来距离查询），offsets（文档号+词频+位置+偏移量，通常被使用在高亮字段）分词字段默认是position，其他的默认是docs  
         
         "norms":{"enable":true,"loading":"lazy"}//分词字段默认配置，不分词字段：默认{"enable":false}，存储长度因子和索引时boost，建议对需要参与评分字段使用 ，会额外增加内存消耗量  
         
         "null_value":"NULL"//设置一些缺失字段的初始化值，只有string可以使用，分词字段的null值也会被分词  
         
         "position_increament_gap":0//影响距离查询或近似查询，可以设置在多值字段的数据上火分词字段上，查询时可指定slop间隔，默认值是100  
         
         "store":false//是否单独设置此字段的是否存储而从_source字段中分离，默认是false，只能搜索，不能获取值  
         
         "search_analyzer":"ik"//设置搜索时的分词器，默认跟ananlyzer是一致的，比如index时用standard+ngram，搜索时用standard用来完成自动提示功能  
         
         "similarity":"BM25"//默认是TF/IDF算法，指定一个字段评分策略，仅仅对字符串型和分词类型有效  
         
         "term_vector":"no"//默认不存储向量信息，支持参数yes（term存储），with_positions（term+位置）,with_offsets（term+偏移量），with_positions_offsets(term+位置+偏移量) 对快速高亮fast vector highlighter能提升性能，但开启又会加大索引体积，不适合大数据量用  
       }

 

 

 

Setting

setting为ES索引的配置属性，索引的配置项按是否可以更改分为静态(static)属性与动态配置，所谓的静态配置即索引创建后不能修改，静态配置只能在创建索引时或者在状态为 closed index的索引（闭合的索引）上设置

下面介绍一下索引的静态配置和动态配置

索引静态配置

index.number_of_shards ：主分片数，默认为5.只能在创建索引时设置，不能修改

index.shard.check_on_startup ：是否在索引打开前检查分片是否损坏，当检查到分片损坏将禁止分片被打开
可选值：false：不检测；checksum：只检查物理结构；true：检查物理和逻辑损坏，相对比较耗CPU；fix：类同与false，7.0版本后将废弃。默认值：false。

index.codec：数据存储的压缩算法，默认算法为LZ4，也可以设置成best_compression，best_compression压缩比较好，但存储性能比LZ4差

index.routing_partition_size ：路由分区数，默认为 1，只能在索引创建时设置。此值必须小于index.number_of_shards，如果设置了该参数，其路由算法为： (hash(_routing) + hash(_id) % index.routing_parttion_size ) % number_of_shards。如果该值不设置，则路由算法为 hash(_routing) % number_of_shardings，_routing默认值为_id。

 

 

索引动态配置

index.number_of_replicas ：每个主分片的副本数，默认为 1，该值必须大于等于0

index.auto_expand_replicas ：基于可用节点的数量自动分配副本数量,默认为 false（即禁用此功能）

index.refresh_interval ：执行刷新操作的频率，这使得索引的最近更改可以被搜索。默认为 1s。可以设置为 -1 以禁用刷新。
 
index.max_result_window ：用于索引搜索的 from+size 的最大值。默认为 10000
 
index.max_rescore_window ： 在搜索此索引中 rescore 的 window_size 的最大值
 
index.blocks.read_only ：设置为 true 使索引和索引元数据为只读，false 为允许写入和元数据更改。

index.blocks.read_only_allow_delete：与index.blocks.read_only基本类似，唯一的区别是允许删除动作。
 
index.blocks.read ：设置为 true 可禁用对索引的读取操作
 
index.blocks.write ：设置为 true 可禁用对索引的写入操作。
 
index.blocks.metadata ：设置为 true 可禁用索引元数据的读取和写入。
 
index.max_refresh_listeners ：索引的每个分片上可用的最大刷新侦听器数

index.max_docvalue_fields_search：一次查询最多包含开启doc_values字段的个数，默认为100。

 

 

我们可以在创建索引时就进行settings配置

PUT /test_setting

{
  
    "settings": {
        "number_of_shards": "3",
        "number_of_replicas": "1"     
    }
    
    
}

 

 

对于已存在的索引，我们想要修改它的动态配置，可以使用_settings方法

PUT  /test_setting/_settings

{
    
    "number_of_replicas": "0"           
    
}

 

 

这样test_setting索引的副本数就变为0了