制作介绍的网站模板,广州注册公司最新流程,购物网站html模板,抖音代运营考核标准以下是Elasticsearch中提到的关于Mapping的各模块概述#xff1a; ---
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动态映射是指Elasticsearch在索引文档时#xff0c;自动检测字段类型并创建字段映射的过程。当你首次索引一个文档时#xff0c;Elasticsearch会根…以下是Elasticsearch中提到的关于Mapping的各模块概述 ---
1.Dynamic mapping动态映射
动态映射是指Elasticsearch在索引文档时自动检测字段类型并创建字段映射的过程。当你首次索引一个文档时Elasticsearch会根据字段的值类型如字符串、数字、日期等自动推断字段的映射类型。例如
• 字符串字段会被自动映射为text或keyword类型。
• 数字字段会被映射为integer、long等类型。
• 日期字段会被映射为date类型。
动态映射的优点是方便快捷但缺点是可能导致意外的字段类型推断因此在生产环境中通常建议显式定义映射。
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2.Explicit mapping显式映射
显式映射是指在索引创建时手动定义字段的映射类型和参数。通过显式映射你可以精确控制字段的存储方式、分析器、是否可搜索等属性。例如
json
PUT /my_index
{ mappings: { properties: { name: { type: text }, age: { type: integer }, created_at: { type: date } } }
} 显式映射适用于需要对字段进行精细控制的场景例如自定义分词器、设置字段是否存储等。
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3.Runtime fields运行时字段
运行时字段是一种在查询时动态计算的字段而不是在索引时存储的字段。运行时字段可以基于已有的字段进行计算或转换例如
• 将字符串字段转换为日期格式。
• 根据多个字段的值计算一个新字段。
运行时字段的优点是灵活性高但可能会对查询性能产生一定影响因为每次查询都需要动态计算字段值。
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4.Field data types字段数据类型
字段数据类型定义了字段可以存储的数据格式和行为。Elasticsearch支持多种数据类型包括
• 核心数据类型如text、keyword、integer、float、date等。
• 复杂数据类型如object、nested、geo_point等。
• 特殊数据类型如ip、binary、completion等。
选择合适的数据类型对于优化存储和查询性能至关重要。
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5.Metadata fields元数据字段
元数据字段是Elasticsearch自动为每个文档添加的特殊字段用于存储文档的元信息。常见的元数据字段包括
• _id文档的唯一标识符。
• _index文档所属的索引名称。
• _type文档的类型在7.x及以后版本中已被废弃。
• _source存储原始JSON文档。
• _timestamp文档的创建时间戳。
这些字段通常用于管理和查询文档的元信息。
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6.Mapping parameters映射参数
映射参数是用于定义字段行为的额外配置。常见的映射参数包括
• index指定字段是否可搜索。
• store指定字段是否存储在索引中。
• analyzer指定字段使用的分词器。
• norms是否启用字段的规范化。
• copy_to将字段的值复制到另一个字段。
通过这些参数可以对字段的行为进行更细致的控制。
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7.Mapping limit settings映射限制设置
映射限制设置用于控制索引的映射复杂度以防止索引过大或过于复杂。常见的限制设置包括
• index.mapping.nested_fields.limit限制嵌套字段的数量。
• index.mapping.nested_objects.limit限制嵌套对象的深度。
• index.mapping.total_fields.limit限制索引中字段的总数。
• index.mapping.depth.limit限制字段嵌套的深度。
这些设置有助于优化索引性能和资源使用。
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8.Removal of mapping types移除映射类型
在Elasticsearch 7.x及以后版本中_type字段已被废弃并移除。在早期版本中_type用于区分同一索引中的不同文档类型但在新版本中Elasticsearch建议使用单独的索引来代替类型的概念。移除_type的主要原因是简化索引结构减少复杂性并提高性能。
Elasticsearch 的mapping映射是定义文档及其字段如何存储和索引的过程。它类似于传统数据库中的表结构定义但在 Elasticsearch 中映射更加灵活且具有动态性。以下是关于 Elasticsearch 映射的详细说明包括其核心概念、主要功能以及如何使用它来优化数据存储和查询性能。 ---
1.映射的作用 在 Elasticsearch 中映射定义了以下几个关键内容
• 字段的存储方式字段的数据类型如text、keyword、integer、date等。
• 字段的索引方式字段是否可搜索、是否存储原始值、是否进行分词等。
• 元数据字段如_source、_id、_index等用于管理文档的元信息。
• 字段的额外配置如是否启用规范化norms、是否支持多字段multi-fields等。 ---
2.映射的类型 Elasticsearch 提供了多种映射方式以满足不同的需求。 2.1 动态映射Dynamic Mapping 动态映射允许 Elasticsearch 自动检测字段的数据类型并创建映射。当你首次索引一个文档时Elasticsearch 会根据字段的值类型自动推断字段的映射类型。例如
• 字符串字段会被自动映射为text或keyword。
• 数字字段会被映射为integer或long。
• 日期字段会被映射为date。
优点
• 方便快捷适合快速开发和原型设计。
• 自动适应新字段无需手动定义。
缺点
• 可能导致意外的字段类型推断。
• 不适合对性能和存储有严格要求的场景。
动态模板Dynamic Templates 你可以通过动态模板定义自定义映射规则基于字段名称或数据类型匹配条件来应用特定的映射。例如
json PUT /my_index { mappings: { dynamic_templates: [ { strings_as_keywords: { match_mapping_type: string, mapping: { type: keyword } } } ] } }
在上述例子中所有字符串字段都会被自动映射为keyword类型。 ---
2.2 显式映射Explicit Mapping 显式映射允许你在索引创建时手动定义字段的映射类型和参数。这种方式提供了更高的灵活性和控制力。例如
json PUT /my_index { mappings: { properties: { name: { type: text }, age: { type: integer }, created_at: { type: date }, location: { type: geo_point } } } } 优点
• 精确控制字段的存储和索引方式。
• 避免动态映射可能导致的类型推断错误。
• 适合生产环境和对性能要求较高的场景。
缺点
• 需要提前定义字段不够灵活。 ---
2.3 运行时字段Runtime Fields 运行时字段是一种在查询时动态计算的字段而不是在索引时存储的字段。它们可以基于已有的字段进行计算或转换。例如
json PUT /my_index/_mapping { runtime: { day_of_week: { type: keyword, script: emit(doc[created_at].value.dayOfWeekEnum.getDisplayName(TextStyle.FULL, Locale.ROOT)) } } }
在上述例子中day_of_week字段会在查询时动态计算文档的created_at字段对应的星期几。
优点
• 灵活性高无需重新索引即可添加新字段。
• 可以基于已有字段进行复杂计算。
缺点
• 查询性能可能受到影响因为每次查询都需要动态计算字段值。 ---
3.映射的组件 Elasticsearch 的映射由以下几个关键组件组成 3.1 字段Fields 字段是文档的基本单元每个字段都有自己的数据类型。Elasticsearch 支持多种数据类型包括
• 核心数据类型text、keyword、integer、float、date、boolean等。
• 复杂数据类型object、nested、array等。
• 特殊数据类型geo_point、geo_shape、ip、completion等。 3.2 元数据字段Metadata Fields 元数据字段是 Elasticsearch 自动为每个文档添加的特殊字段用于存储文档的元信息。常见的元数据字段包括
• _id文档的唯一标识符。
• _index文档所属的索引名称。
• _source存储原始 JSON 文档。
• _timestamp文档的创建时间戳。 3.3 映射参数Mapping Parameters 映射参数是用于定义字段行为的额外配置。常见的映射参数包括
• index指定字段是否可搜索。
• store指定字段是否存储在索引中。
• analyzer指定字段使用的分词器。
• norms是否启用字段的规范化。
• copy_to将字段的值复制到另一个字段。 3.4 多字段Multi-Fields 多字段允许你将同一个字段以不同的方式索引。例如你可以将一个字符串字段同时索引为text和keyword以满足全文搜索和排序/聚合的需求。例如
json PUT /my_index { mappings: { properties: { name: { type: text, fields: { keyword: { type: keyword } } } } } }
在上述例子中name字段被索引为text类型同时通过fields添加了一个keyword多字段。 ---
4.映射的管理 Elasticsearch 提供了多种工具和 API 来管理映射。 4.1 创建索引和映射 在创建索引时可以显式定义映射
json PUT /my_index { mappings: { properties: { name: { type: text }, age: { type: integer } } } }
4.2 更新映射 使用Update Mapping API可以更新现有的映射。例如添加新字段
json PUT /my_index/_mapping { properties: { email: { type: keyword } } }
4.3 获取映射 使用Get Mapping API可以查看索引的映射定义
json GET /my_index/_mapping
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5.防止映射爆炸 在 Elasticsearch 中定义过多字段可能导致映射爆炸Mapping Explosion这可能会导致内存不足错误并且很难恢复。为了避免这种情况可以使用以下策略
• 限制字段数量通过设置index.mapping.total_fields.limit参数限制索引中字段的总数。
• 限制嵌套深度通过设置index.mapping.depth.limit参数限制字段嵌套的深度。
• 谨慎使用动态映射避免每条新文档都引入新字段尽量在索引创建时显式定义字段。 ---
6.移除映射类型Removal of Mapping Types 在 Elasticsearch 7.x 及更高版本中_type字段已被废弃并移除。在早期版本中_type用于区分同一索引中的不同文档类型但在新版本中Elasticsearch 建议使用单独的索引来代替类型的概念。移除_type的主要原因是简化索引结构减少复杂性并提高性能。 ---
7.映射的优化建议 为了优化 Elasticsearch 的映射可以遵循以下最佳实践
• 显式定义字段尽量使用显式映射避免动态映射可能导致的类型推断错误。
• 使用多字段根据需求将字段索引为多种类型以满足不同的查询需求。
• 限制字段数量避免过多字段导致映射爆炸。
• 选择合适的数据类型例如使用keyword而非text进行排序或聚合。
• 使用运行时字段在不重新索引的情况下进行模式更改。 ---
总结 Elasticsearch 的映射是定义文档结构和字段行为的核心机制。通过动态映射、显式映射和运行时字段你可以灵活地管理数据的存储和索引方式。合理设计映射
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