Elasticsearch映射

映射是存儲在索引中的文檔的大綱。它定義數據類型，如geo_point或文檔和規則中存在的字段的字符串和格式，以控制動態添加的字段的映射。 例如，

POST http://localhost:9200/bankaccountdetails

請求正文

{
   "mappings":{
      "report":{
         "_all":{
            "enabled":true
         },

         "properties":{
            "name":{ "type":"string"}, "date":{ "type":"date"},
            "balance":{ "type":"double"}, "liability":{ "type":"double"}
         }
      }
   }
}

響應

{"acknowledged":true}

字段數據類型
Elasticsearch支持文檔中字段的多種不同數據類型。以下數據類型用於在Elasticsearch中存儲字段 -

• 核心數據類型 - 這些是幾乎所有系統支持的基本數據類型，如整數，長整數，雙精度，短整型，字節，雙精度，浮點型，字符串，日期，布爾和二進制。
• 複雜數據類型 - 這些數據類型是核心數據類型的組合。類似數組，JSON對象和嵌套數據類型。以下是嵌套數據類型的示例 -

POST http://localhost:9200/tabletennis/team/1

請求正文

{
   "group" : "players",
   "user" : [
      {
         "first" : "dave", "last" : "jones"
      },

      {
         "first" : "kevin", "last" : "morris"
      }
   ]
}

響應

{
   "_index":"tabletennis", "_type":"team", "_id":"1", "_version":1, 
   "_shards":{"total":2, "successful":1, "failed":0}, "created":true
}

• 地理數據類型
  這些數據類型用於定義地理屬性。 例如，geo_point用於定義經度和緯度，geo_shape用於定義不同的幾何形狀，如矩形。

• 專用數據類型
  這些數據類型用於特殊目的，如IPv4(「ip」)接受IP地址，完成數據類型用於支持自動完成建議，token_count用於計算字符串中的令牌數量。

映射類型

每個索引都具有一個或多個映射類型，用於將索引的文檔劃分爲邏輯組。 映射可以基於以下參數有些不同 -

• 元字段
  這些字段提供有關映射和與其關聯的其他對象的信息。 例如_index，_type，_id和_source字段。

• 字段
  不同的映射包含不同數量的字段和具有不同數據類型的字段。

動態映射

Elasticsearch爲自動創建映射提供了一個用戶友好的機制。用戶可以將數據直接發佈到任何未定義的映射，Elasticsearch將自動創建映射，這稱爲動態映射。 例如，

POST http://localhost:9200/accountdetails/tansferreport

請求正文

{
   "from_acc":"7056443341", "to_acc":"7032460534",
   "date":"11/1/2016", "amount":10000
}

響應

{
   "_index":"accountdetails", "_type":"tansferreport",
   "_id":"AVI3FeH0icjGpNBI4ake", "_version":1,
   "_shards":{"total":2, "successful":1, "failed":0},
   "created":true
}

映射參數

映射參數定義映射的結構，關於字段和關於存儲的信息以及如何在搜索時分析映射的數據。 這些是以下映射參數 -

• analyzer
• boost
• coerce
• copy_to
• doc_values
• dynamic
• enabled
• fielddata
• geohash
• geohash_precision
• geohash_prefix
• format
• ignore_above
• ignore_malformed
• include_in_all
• index_options
• lat_lon
• index
• fields
• norms
• null_value
• position_increment_gap
• properties
• search_analyzer
• similarity
• store
• term_vector