大家好，我是咔咔 不期速成，日拱一卒
项目中准备使用ElasticSearch，之前只是对ElasticSearch有过简单的了解没有系统的学习，本系列文章将从基础的学习再到深入的使用。
咔咔之前写了一份死磕MySQL文章，如今再入一个系列玩转ElasticSearch。
本期文章会带给大家学习ElasticSearch的基础入门，先把基础学会再深入学习更多的知识点。
一、基本概念
文档(Document)
ElasticSearch是面向文档的，文档是所有可搜索数据的最小单位，例如MySQL的一条数据记录
文档会被序列化成为json格式，保存在ElasticSearch中
每个文档都有一个唯一ID，例如MySQL中的主键ID
JSON文档
一篇文档包括了一系列的字段，例如数据中的一条记录
json文档，格式灵活，不需要预先定义格式
在上期文章中把csv文件格式文件通过Logstash转化为json存储到ElasticSearch中
文档的元数据
index ：文档所属的索引名
type：文档所属类型名
id：文档唯一ID
source：文档的原始JSON数据
version：文档的版本信息
score：相关性分数
索引
索引是文档的容器，是一类文档的结合，每个索引都有自己的mapping定义，用于定义包含的文档的字段和类型
每个索引都可以定义mapping，setting，mapping是定义字段类型，setting定义不同的数据分布
{
"movies" : {
"aliases" : { },
"mappings" : {
"properties" : {
"@version" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"genre" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"id" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"title" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"year" : {
"type" : "long"
}
}
},
"settings" : {
"index" : {
"creation_date" : "1641637408626",
"number_of_shards" : "1",
"number_of_replicas" : "1",
"uuid" : "gf0M2BgnStGZZHsIJD6otQ",
"version" : {
"created" : "7010099"
},
"provided_name" : "movies"
}
}
}
}
Type
7.0之前，一个Index可以设置多个type，所以当时大多数资料显示的都是type类型与数据库的表
7.0之后，一个索引只能创建一个type“_doc”
若不好理解，可以对比MySQL类比一下
节点
节点是一个ElasticSearch的实例，本质上就是java的一个进程，一台机器可以运行多个ElasticSearch进程，但生产环境下还是建议一台服务器运行一个ElasticSearch实例
每个节点都有名字，通过配置文件配置，或者启动时 -E node.name=node1
每个节点在启动后，会分配一个UID，保存在data目录下
主节点：master
默认情况下任何一个集群中的节点都有可能被选为主节点，职责是创建索引、删除索引、跟踪集群中的节点、决定分片分配给相应的节点。索引数据和搜索查询操作会占用大量的内存、cpu、io资源。因此，为了保证一个集群的稳定性，应该主动分离主节点跟数据节点。
数据节点：data
看名字就知道是存储索引数据的节点，主要用来增删改查、聚合操作等。数据节点对内存、cpu、io要求比较高，在优化的时候需要注意监控数据节点的状态，当资源不够的时候，需要在集群中添加新的节点。
负载均衡节点：client
该节点只能处理路由请求，处理搜索，分发索引等操作，该节点类似于Nginx的负载均衡处理，独立的客户端节点在一个比较大的集群中是非常有用的，它会协调主节点、数据节点、客户端节点加入集群的状态，根据集群的状态可以直接路由请求。
预处理节点：ingest
在索引数据之前可以先对数据做预处理操作，所有节点其实默认都是支持ingest操作的，也可以专门将某个节点配置为ingest节点。
分片
分片分为主分片，副本分片
主分片：用以解决数据水平扩展的问题，将数据分布到集群内的所有节点上，一个分片是一个运行的Lucene(搜索引擎)实例，主分片数在创建时指定，后续不允许修改，除非Reindex
副本：用以解决数据高可用的问题，可以理解为主分片的拷贝，增加副本数，还可以在一定程度上提高服务的可用性。
在生产环境中分片的设置有何影响
分片数设置过小会导致无法增加节点实现水平扩展，单个分片数据量太大，导致数据重新分配耗时。假设你给索引设置了三个主分片 ，这时你给集群加了几个实例，索引也只能在三台服务器上
分片数设置过大导致搜索结果相关性打分，影响统计结果的准确性，单个节点上过多的分片，会导致资源浪费，同时也会影响性能
从ElasticSearch7.0开始，默认的主分片设置为1，解决了over-sharding的问题
查看集群健康状态
执行接口
get _cluster/health
green：主分片与副本都正常分配
yellow：主分片全部正常分配，有副本分片未能正常分配
red：有主分片未能分配，当服务器的磁盘容量超过85%时创建了一个索引
二、Result Apicreate 一个文档
支持自动生成文档ID和指定文档ID两种方式
通过调用post /movies/_doc 系统会自动生成文档ID
使用http put movies/_create/1 创建时，url中显示指定_create ，如果该id的文档已经存在，操作失败
Index 文档
Index和Create区别在于，如果文档不存在，就索引新的文档。否则现有文档会被删除，新的文档被索引并且版本信息+1
可以看到之前的文档已经被更新为最新的niuniu，是因为之前就存在文档id=1，并且能看到版本信息也加了1
update 文档
update方法不会删除原有文档，而是实现真正的数据更新
get 一个文档
检索文档找到，返回状态码200，文档元信息，这里需要注意一下版本信息，同一个id的文档，即被删除版本号也会不断增加
找不到文档，返回状态码404
Bulk Api
支持在一次Api调用中，对不同的索引进行操作，支持index、create、update、delete
可以在url中指定index，也可以在请求的payload中进行
操作中单条操作失败，不会影响其它继续操作，并且返回结果包括了每一条操作执行的结果
多索引bulk批量操作案例：
post _bulk
{"index":{"_index" : "test1","_id" : "1"}}
{"name":"kaka_bulk"}
{"delete":{"_index":"test1","_id":"2"}}
{"create":{"_index":"test2","_id":"3"}}
{"name":"kaka_create"}
{"update":{"_id":"1","_index":"test1"}}
{"doc":{"name":"kaka_bulk"}}
返回结果
{
"took" : 165,
"errors" : false,
"items" : [
{
"index" : {
"_index" : "test1",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"result" : "created",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 1,
"failed" : 0
},
"_seq_no" : 0,
"_primary_term" : 1,
"status" : 201
}
},
{
"delete" : {
"_index" : "test1",
"_type" : "_doc",
"_id" : "2",
"_version" : 1,
"result" : "not_found",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 1,
"failed" : 0
},
"_seq_no" : 1,
"_primary_term" : 1,
"status" : 404
}
},
{
"create" : {
"_index" : "test2",
"_type" : "_doc",
"_id" : "3",
"_version" : 1,
"result" : "created",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 1,
"failed" : 0
},
"_seq_no" : 0,
"_primary_term" : 1,
"status" : 201
}
},
{
"update" : {
"_index" : "test1",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"result" : "noop",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 1,
"failed" : 0
},
"status" : 200
}
}
]
}
这里需要大家注意：bulk api 对json语法有严格的要求，每个json串不能换行，只能放一行，同时一个json和另一个json串之间必须有一个换行。
单索引bulk批量操作
如果操作的是同一个索引时，bulk语句还可以变化为以下方式
post test1/_bulk
{"index":{"_id" : "1"}}
{"name":"kaka_bulk"}
{"delete":{"_id":"2"}}
{"create":{"_id":"3"}}
{"name":"kaka_create"}
{"update":{"_id":"1"}}
{"doc":{"name":"kaka_bulk"}}
单条的返回结果可以自己尝试一下，可以看到单索引bulk跟多索引bulk之间的区别显而易见。
bulk size的最佳大小
bulk request 会加载到内存里，如果太大的话，性能反而会下降，因此需要不断尝试最佳的bulk size，大小最好控制在5~15MB即可，至于条数需要根据当下数据量再调整。
批量读取_mget
道理跟MySQL都一样，只要是批量在一定合理的范围内都会减少网络连接所产生的开销，从而提高性能
需要注意批量获取每个json之间是需要逗号隔开的，否则会报json解析异常
get /_mget
{
"docs": [
{"_index":"test","_id":"1"},
{"_index":"movies","_id":"2"}
]
}
批量搜索_msearch
post kibana_sample_data_ecommerce/_msearch
{}
{"query":{"match_all":{}},"size":1}
{"index":"kibana_smaple_sample_data_flights"}
{"query":{"match_all":{}},"size":1}
常见的错误状态
倒排索引是由单词词典、倒排列表两部分组成，单词词典记录的所有文档的单词，记录单词倒排列表的关联关系
倒排列表记录了单词对应的文档结合，由倒排索引项组成，分别为文档ID、词频TF、位置、偏移
案例：
倒排列表就为：
ElasticSearch可以为json文档中的每个字段设置自己的倒排索引，也可以指定某些字段不做倒排索引
若不做倒排索引，虽可以节省存储空间，但字段无法被搜索
五、使用Analyzer进行分词首先你得知道什么是分词：Analysis把全文本转换为一系列单词的过程叫做分词
Analysis通过Analyzer实现的，可以通过ElasticSearch内置的分析器、或使用定制分析器
分词器除了写入时转换此条，查询query时也需要用相同的分析器对查询语句进行分析
案例：ElasticSearch kaka
通过分词就转化为 elasticSearch和kaka，这里需要注意的是通过分词转化后把单词的首字母变为小写
Analyzer的组成
Character Fiters ：针对原始文本处理，例如去除html
Tokenizer ： 按照规则切分单词
Token Filter ： 将切分的单词进行加工，转为小写，删除stopwords并增加同义词
ElasticSearch的内置分词器
# Standard Analyzer - 默认分词器，按词切分，小写处理
# 只做单词分割、并且把单词转为小写
get _analyze
{
"analyzer":"standard",
"text":"If you don't expect quick success, you'll get a pawn every day"
}
# Simple Analyzer - 按照非字母切分(符号被过滤)，小写处理
# 按照非字母切分例如字母与字母之间的——，非字母的都被去除例如下边的 2
get _analyze
{
"analyzer" :"simple",
"text":"3 If you don't expect quick success, you'll get a pawn every day kaka-niuniu"
}
# Whitespace Analyzer - 按照空格切分，不转小写
# 仅仅是根据空格切分，再无其它
get _analyze
{
"analyzer":"whitespace",
"text":"3 If you don't expect quick success, you'll get a pawn every day"
}
# Stop Analyzer - 小写处理，停用词过滤(the，a， is)
# 按照非字母切分例如字母与字母之间的——，非字母的都被去除例如下边的 2
# 相比Simple Analyze，会把the，a，is等修饰性词语去除
get _analyze
{
"analyzer":"stop",
"text":"4 If you don't expect quick success, you'll get a pawn every day"
}
# Keyword Analyzer - 不分词，直接将输入当作输出
# 不做任何分词，直接把输入的输出，假如你不想使用任何分词时就可以使用这个
get _analyze
{
"analyzer":"keyword",
"text":"5 If you don't expect quick success, you'll get a pawn every day"
}
# Patter Analyzer - 正则表达式，默认\W+(非字符分隔)
# 通过正则表达式进行分词，默认是\W+，非字符的符号进行分割
get _analyze
{
"analyzer":"pattern",
"text":"6 If you don't expect quick success, you'll get a pawn every day"
}
# Language 一提供了30多种常见语言的分词器
# 通过不同语言进行分词
# 会把复数转为单数 ，会把单词的ing去除
get _analyze
{
"analyzer":"english",
"text":"7 If you don't expect quick success, you'll get a pawn every day kakaing kakas"
}
# 中文分词器
# 这个需要安装
# 执行： ./bin/elasticsearch-plugin install analysis-icu
# 重启：nohup ./bin/elasticsearch > /dev/null 2>&1 &
get _analyze
{
"analyzer":"icu_analyzer",
"text":"你好，我是咔咔"
}
其它中文分词
用的最多的IK分词，只是自定义词库，支持热更新分词字典
清华大学自然语言一套分词器Thulac
六、Search Api 通过Url query 实现搜索例如：
get /movies/_search?q=2012&df=title&sort=year:desc
q：指定查询语句，使用Query String Syntax
df：查询字段，不指定时，会对所有字段进行查询
sort：排序、from和size用于分页
Profile：可以查看查询是如果被执行的
指定字段查询、泛查询指定字段查询就是加上df即可、泛查询什么都不加，看案例
通过下图右侧信息可得知，指定字段查询的是title中存在2012的数据
同样也可以这样来写指定字段查询
get /movies/_search?q=2012&df=title
{
"profile":true
}
通过下图右侧可得知，泛查询则是在所有字段中查找存在2012的数
分组与引号查询
若你查询值为Beautiful Mind 则等效于Beautiful OR Mind ，类似于MySQL中的or语句，意思为查询的字段中包含 Beautiful 或者 Mind 都会被查询出来
若你查询值为"Beautiful Mind" 则等效于Beautiful AND Mind ，类似于MySQL中的and语句，意思为查询的字段中不仅要包含Beautiful 而且还需要包含 Mind ，跟MySQL中不同的是顺序也不能变
注意：这里你乍一眼看过去没啥区别， 其实区别就在于有无引号
# PhraseQuery
# 需要字段title中存在beautiful 和 mind，并且两者的顺序不能乱
# "description" : """title:"beautiful mind""""
get /movies/_search?q=title:"Beautiful Mind"
{
"profile":"true"
}
# TermQuery
# 需要字段title中出现beautiful 或 mind 都可以
# "type" : "BooleanQuery",
# "description" : "title:beautiful title:mind",
get /movies/_search?q=title:(Beautiful Mind)
{
"profile":"true"
}
可以使用AND / OR / NOT 或者 && / || / ! 这里你会发现使用的都是大写，+表示must（必须存在），-表示not mast（必须不存在）接下来看案例
# title 里边必须有beautiful 和 mind
# "description" : "+title:beautiful +title:mind"
get /movies/_search?q=title:(Beautiful AND Mind)
{
"profile":"true"
}
# title里边包含beautiful 必须没有mind
# "description" : "title:beautiful -title:mind"
get /movies/_search?q=title:(Beautiful NOT Mind)
{
"profile":"true"
}
# title里包含beautiful ，必须也包含mind
# "description" : "title:beautiful +title:mind"
get /movies/_search?q=title:(Beautiful %2BMind)
{
"profile":"true"
}
# year年份大于1996的电影
# 注意一下[] 为闭区间 {}为开区间
# "description" : "year:[1997 TO 9223372036854775807]"
get /movies/_search?q=year:>1996
{
"profile":"true"
}
# title 中存在b的数据
# "description" : "title:b*"
get /movies/_search?q=title:b*
{
"profile":"true"
}
# 对于模糊匹配还是非常有必要的，因为会存在一起用户会输错单词，我们就可以给做近似度匹配
# "description" : "(title:beautiful)^0.875"
get /movies/_search?q=title:beautifl~1
{
"profile":"true"
}
在日常开发过程中，最经常用的还是在Request Body中做，接下来跟着咔咔的实例一点点走
正常查询sort ：需要排序的字段
source：查那些字段
from：页数
size：每页数量
post movies/_search
{
"profile":"true",
"sort":[{"year":"desc"}],
"_source":["year"],
"from":0,
"size":2,
"query":{
"match_all": {}
}
}
这个应用场景跟咔咔近期做的外币功能是非吻合，每笔合同都有自己不同的汇率，要算出这笔合同金额是多少
post /movies/_search
{
"script_fields":{
"new_field":{
"script":{
"lang":"painless",
"source":"doc['year'].value+'年'"
}
}
},
"query":{
"match_all": {}
}
}
这个案例就是把当前数据的year 拼上 “年” 组成的新字段然后返回，返回结果如下
{
"_index" : "movies",
"_type" : "_doc",
"_id" : "3844",
"_score" : 1.0,
"fields" : {
"new_field" : [
"1989年"
]
}
}
从上面的结果可以看到只返回了脚本字段，没有返回原始字段，那如何让原始字段也跟着一起返回呢？
只需要在request body中加上_source即可，当然也可以查询指定字段"_source":["id","title"]
post /movies/_search
{
"_source":"*",
"script_fields":{
"new_field":{
"script":{
"lang":"painless",
"source":"doc['year'].value+'年'"
}
}
},
"query":{
"match_all": {}
}
}
查看返回结果
{
"_index" : "movies",
"_type" : "_doc",
"_id" : "3843",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"year" : 1983,
"@version" : "1",
"genre" : [
"Horror"
],
"id" : "3843",
"title" : "Sleepaway Camp"
},
"fields" : {
"new_field" : [
"1983年"
]
}
}
# title中包含sleepaway 或者 camp 即可
# 可以看到跟 url 的get /movies/_search?q=title:(Beautiful Mind) 分组查询返回结果是一致的
# "description" : "title:sleepaway title:camp"
get /movies/_doc/_search
{
"query":{
"match":{
"title":"Sleepaway Camp"
}
},
"profile":"true"
}
# title中必须包含sleepaway 和 camp 并且顺序不能乱
# 可以看到跟 url 的get /movies/_search?q=title:(Beautiful AND Mind)是一致的
# "description" : "+title:sleepaway +title:camp"
get /movies/_doc/_search
{
"query":{
"match":{
"title":{
"query":"Sleepaway Camp",
"operator":"AND"
}
}
},
"profile":"true"
}
# title 中查询Sleepaway 和 Camp中间可以有一个任意值插入
# get /movies/_search?q=title:beautifl~1
# "description" : """title:"sleepaway camp"~1"""
get /movies/_doc/_search
{
"query":{
"match_phrase":{
"title":{
"query":"Sleepaway Camp",
"slop":1
}
}
},
"profile":"true"
}
# Query String 中可以使用and跟url 的query string一样
# title 中必须存在sleepaway 和 camp 即可
# 跟url的 get /movies/_search?q=title:(Beautiful Mind) 一致
# "description" : "+title:sleepaway +title:camp"
post /movies/_search
{
"query":{
"query_string":{
"default_field":"title",
"query":"Sleepaway AND Camp"
}
},
"profile":"true"
}
# simple_query_string 不支持and的使用，可以看到是把and当做一个词来进行查询
# title 中存在sleepaway 或 camp 即可
# "description" : "title:sleepaway title:and title:camp"
post /movies/_search
{
"query":{
"simple_query_string": {
"query": "Sleepaway AND Camp",
"fields": ["title"]
}
},
"profile":"true"
}
# 如果想让simple_query_string 执行布尔操作，则需要给加上default_operator
# title中必须存在sleepaway 和 camp 即可
# "description" : "+title:sleepaway +title:camp"
post /movies/_search
{
"query":{
"simple_query_string": {
"query": "Sleepaway Camp",
"fields": ["title"],
"default_operator": "AND"
}
},
"profile":"true"
}
Mapping类似于数据库中的schema，主要包括定义索引的字段名称，定义字段的数据类型，配置倒排索引设置
什么是Dynamic MappingMapping有一个属性为dynamic，其定义了如何处理新增文档中包含的新增字段，其有三个值可选默认为true
true：一旦有新增字段的文档写入，Mapping也同时被更新
false：Mapping不会被更新并且新增的字段也不会被索引，但是信息会出现在_source中
strict：文档写入失败
常见类型put kaka/_doc/1
{
"text":"kaka",
"int":10,
"boole_text":"false",
"boole":true,
"float_text":"1.234",
"float":1.234,
"loginData":"2005-11-24T22:20"
}
# 获取索引kaka的mapping
get kaka/_mapping
返回结果，从结果中可得知如果是false或者true在引号里边就是text类型需要注意这一点就行
{
"kaka" : {
"mappings" : {
"properties" : {
"boole" : {
"type" : "boolean"
},
"boole_text" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"float" : {
"type" : "float"
},
"float_text" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"int" : {
"type" : "long"
},
"loginData" : {
"type" : "date"
},
"text" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
}
}
}
}
}
设置字段不被索引
设置字段不被索引使用index，只需要给字段在加一个index：false即可，同时注意一下mapping的设置格式
按照咔咔给的步骤走，你会得到一个这样的错误Cannot search on field [mobile] since it is not indexed，意思就是不能搜索没有索引的字段
put kaka
{
"mappings":{
"properties":{
"firstName":{
"type":"text"
},
"lastName":{
"type":"text"
},
"mobile":{
"type":"text",
"index":false
}
}
}
}
post /kaka/_doc/1
{
"firstName":"kaka",
"lastName":"Niu",
"mobile":"123456"
}
get /kaka/_search
{
"query":{
"match": {
"mobile":"123456"
}
}
}
设置copy_to
设置方式如下，copy_to设置后再搜索时可以直接使用你定义的字段进行搜索
put kaka
{
"mappings":{
"properties":{
"firstName":{
"type":"text",
"copy_to":"allSearch"
},
"lastName":{
"type":"text",
"copy_to":"allSearch"
}
}
}
}
为了方便查看，这里咔咔再插入两条数据
post /kaka/_doc/1
{
"fitstName":"kaka",
"lastName":"niuniu"
}
post /kaka/_doc/2
{
"fitstName":"kaka",
"lastName":"kaka niuniu"
}
进行查询，返回的只有id为2的这条数据，所以说使用copy_to后，代表着所有字段中都包含搜索的词
post /kaka/_search
{
"query":{
"match":{
"allSearch":"kaka"
}
},
"profile":"true"
}
分词器是由Character Fiters、Tokenizer、Token Filter组成的
Character Filters 主要是对文本的替换、增加、删除，可以配置多个Character Filters ，需要注意的是设置后会影响Tokenizer的position、offset信息
Character Filters 自带的有 HTMl strip 去除html标签、Mapping 字符串的替换、Pattern replace 正则匹配替换
Tokenizer 处理的就是分词，内置了非常多的分词详细可以在第二期文章中查看
Token Filters 是将Tokenizer 分词后的单词进行增加、修改、删除，例如进行转为lowercase小写字母、stop去除修饰词、synonym近义词等
自定义Character Filters# Character Fiters之html的替换
# 会把text中的html标签都会去除掉
post /_analyze
{
"tokenizer":"keyword",
"char_filter":["html_strip"],
"text":"<span>咔咔闲谈</span>"
}
# Character Fiters之替换值
# 会把text中的 i 替换为 kaka、hope 替换为 wish
post /_analyze
{
"tokenizer":"keyword",
"char_filter":[
{
"type":"mapping",
"mappings":["i => kaka","hope => wish"]
}
],
"text":"I hope,if you don't expect quick success, you'll get a pawn every day."
}
# Character Fiters之正则表达式
# 使用正则表达式来获取域名信息
post /_analyze
{
"tokenizer":"keyword",
"char_filter":[
{
"type":"pattern_replace",
"pattern":"http://(.*)",
"replacement":"$1"
}
],
"text":"http://www.kakaxiantan.com"
}
现在用的分词器是whitespace，这个分词器是把词使用空格 隔开，但是现在还想让词变小写并过滤修饰词，应该怎么做呢？
post /_analyze
{
"tokenizer":"whitespace",
"filter":["stop","lowercase"],
"text":"If on you don't expect quick success, you'll get a pawn every day"
}
为了不占地方，只复制出了代表性的返回结果
{
"tokens" : [
{
"token" : "if",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 2,
"type" : "word",
"position" : 0
},
{
"token" : "you",
"start_offset" : 6,
"end_offset" : 9,
"type" : "word",
"position" : 2
}
]
}
本节开篇就知道analyze是通过Character Fiters、Tokenizer、Token Filter组成的，那么在自定义时这三个都是可以自定义的
自定义分词必存在analyzer、tokenizer、char_filter、filter
这部分的定义都是需要在下面定义好规则，否则无法使用，详细定义代码往下拉看完整版本即可
对这个配置不要死记硬背使用的多了自然就会记住
# 实战自定义analyze
put kaka
{
"settings":{
"analysis":{
"analyzer":{
"my_custom_analyzer":{
"type":"custom",
"char_filter":[
"emoticons"
],
"tokenizer":"punctuation",
"filter":[
"lowercase",
"englist_stop"
]
}
},
"tokenizer":{
"punctuation":{
"type":"keyword"
}
},
"char_filter":{
"emoticons":{
"type":"mapping",
"mappings":[
"123 => Kaka",
"456 => xian tan"
]
}
},
"filter":{
"englist_stop":{
"type":"stop",
"stopwords":"_english_"
}
}
}
}
}
# 执行自定义的分词
post /kaka/_analyze
{
"analyzer":"my_custom_analyzer",
"text":" 123 456"
}
# 返回结果，把字母大写转为小写不做分词
{
"tokens" : [
{
"token" : " kaka xian tan",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 8,
"type" : "word",
"position" : 0
}
]
}
在一个新索引新建并插入文档后，会使用默认的setting、mapping，如果你有设定settings、mappings会覆盖默认的settings、mappings配置
# 创建索引并插入文档
post /kaka/_doc/1
{
"gongzhonghao":"123"
}
# 获取settings、mappings
get /kaka
以下这个配置，就是默认配置
# 返回的settings、mappings
{
"kaka" : {
"aliases" : { },
"mappings" : {
"properties" : {
"gongzhonghao" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
}
}
},
"settings" : {
"index" : {
"creation_date" : "1642080577305",
"number_of_shards" : "1",
"number_of_replicas" : "1",
"uuid" : "JJWsGYcrTam0foEQxuZqGQ",
"version" : {
"created" : "7010099"
},
"provided_name" : "kaka"
}
}
}
}
接下来创建一个自己的模板
# 设置一个只要是test开头的索引都能使用的模板，在这个模板中我们将字符串中得数字也转为了long类型，而非text
put /_template/kaka_tmp
{
"index_patterns":["test*"],
"order":1,
"settings":{
"number_of_shards":1,
"number_of_replicas":2
},
"mappings":{
# 让时间不解析为date类型，返回是text类型
"date_detection":false,
# 让双引号下的数字解析为long类型，而非text类型
"numeric_detection":true
}
}
创建索引
post /test_kaka/_doc/1
{
"name":"123",
"date":"2022/01/13"
}
get /test_kaka
返回结果
{
"test_kaka" : {
"aliases" : { },
"mappings" : {
"date_detection" : false,
"numeric_detection" : true,
"properties" : {
"date" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"name" : {
"type" : "long"
}
}
},
"settings" : {
"index" : {
"creation_date" : "1642081053006",
"number_of_shards" : "1",
"number_of_replicas" : "2",
"uuid" : "iCcaa_8-TXuymhfzQi31yA",
"version" : {
"created" : "7010099"
},
"provided_name" : "test_kaka"
}
}
}
}
“坚持学习、坚持写作、坚持分享是咔咔从业以来所秉持的信念。愿文章在偌大的互联网上能给你带来一点帮助，我是咔咔，下期见。
”