elasticsearch中的mapping简介

最近项目准备用到elasticsearch， 首先需要搞清楚elasticsearch的一些概念，在网上发现这篇文章不错，以通俗易懂的语言讲明白了mapping的概念。

 

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/

 

http://blog.csdn.net/lvhong84/article/details/23936697