松哥原创的 Spring Boot 视频教程已经杀青,感兴趣的小伙伴戳这里-->Spring Boot+Vue+微人事视频教程
Elasticsearch Mapping用于定义文档。比如:文档所拥有的字段、文档中每个字段的数据类型、哪些字段需要进行索引等。本文将先后从mapping type、mapping parameter、mapping field和mapping explosion这四个维度展开。
1. ES 使用场景 ---- 给网站 / APP 添加搜索功能。 存储、分析数据。 管理、交互、分析空间信息,将 ES 用于 GIS。 2. ES 简介 ---- Elasticsearch 是一个
es提供了一个测试分词的 api 接口,方便验证分词效果,endpoint 是 _analyze
对性能要求⽐较苛刻。Elasticsearch 采⽤FST,FST 会被 ES 整个加载进内存, 速度很快。
ElasticSearch 的 mapping 该如何设计,才能保证检索的高效?想要回答这个问题,就需要全面系统地掌握 mapping 各种参数的含义以及其适用的场景。(ps:本文基于ElasticSearch 7.7.1)
前面我们聊了 Elasticsearch 的索引、搜索和分词器,今天再来聊另一个基础内容—— Mapping。
执行上述请求时,索引"data"不必预先创建,该API首先会自动创建索引data、类型映射_doc,其映射类型下包含字段count,其类型为long。自动根据文档的值推测其类型的过程,就是本文要重点描述的机制:动态类型映射机制。动态映射机制包含如下两种映射规则:
Elasticsearch 最重要的功能之一是它试图摆脱你的方式,让你尽快开始探索你的数据。 要索引文档,你不必首先创建索引,定义映射类型和定义字段 - 你只需索引文档,那么 index,type 和 field 将自动生效。比如:
官方文档 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.1/mapping-params.html ElasticSearch提供了丰富的映射参数对字段的映射进行参数设计,比如字段的分词器、字段权重、日期格式、检索模型等等。
Elasticsearch可广泛应用于日志分析、全文检索、结构化数据分析等多种场景,大幅度降低维护多套专用系统的成本,在开源社区非常受欢迎。然而Elasticsearch为满足多种不同的使用场景,底层组合使用了多种数据结构,部分数据结构对具体的用户使用场景可能是冗余的,从而导致默认情况下无法达到性能和成本最优化。
本篇文章主要讲解elasticsearch在业务中经常用到的字段类型,通过大量的范例来学习和理解不同字段类型的应用场景。范例elasticsearch使用的版本为7.17.5。
在使用 Elasticsearch 过程中,不免还会有 Mysql 等关系型数据库的使用痕迹,以下两个都是实战开发问到的问题:
Elasticsearch 映射如果不做特殊处理,默认 dynamic 为 true。dynamic 为 true 的确切含义是:根据导入的数据自定识别字段类型(有可能不精确),也就是说,可以提前不指定 Mapping,也能写入数据。
还没开始的同学,建议先读一下系列攻略目录:Springboot2.x整合ElasticSearch7.x实战目录
在实际的使用中,数据并不总是干净的。 根据产生方式的不同,数字可能会在 JSON 主体中呈现为真实的 JSON 数字,例如 5,但也可能呈现为字符串,例如 “5”。 或者,应将应为整数的数字呈现为浮点数,例如 5.0,甚至是 “5.0”。
这个几个概念分别指的是什么?有什么用处?如何配置它们?只有我们熟练地掌握了这些概念,我们才可以正确地使用它们。
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html
索引迁移工具esm 下载地址:https://github.com/medcl/esm 经过测试发现使用--copy_setting和--copymappings失败。而只用--copymappings也不起作用。 /bin/esm -s=http://192.168.3.206:9200 -d=http://localhost:9200 --copy_settings --copy_mappings -x=bestbuykaggle 手动创建索引,设置mapping和setting。数据导入导出没问
墨墨导读:本文介绍了ElasticSearch的必备知识:从入门、索引管理到映射详解。
前文已经把ElasticSearch的核心概念和关系数据库做了一个对比,索引(index)相当于数据库,类型(type)相当于数据表,映射(Mapping)相当于数据表的表结构。ElasticSearch中的映射(Mapping)用来定义一个文档,可以定义所包含的字段以及字段的类型、分词器及属性等等。
导读:本文介绍了ElasticSearch的必备知识:从入门、索引管理到映射详解。
1、在Kibana创建索引的时候报错,使用的elasticsearch版本是7.2.1版本。
使用Logstash迁移ES数据时发现有个索引数据无法迁移过来(其他索引正常),事先已经同步过mapping,settings,两边一致。
然后报错,Root mapping definition has unsupported parameters
elasticsearch-dump是一款开源的ES数据迁移工具, github地址: https://github.com/taskrabbit/elasticsearch-dump
注意:本教程提供的示例代码仅适用于腾讯云Elasticsearch 7.x版本,不确定是否适用于其他版本,其他版本的示例代码请参见官方文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.5/docs-index_.html
业务场景1:数据量非常大,需要进行索引生命周期管理,按日期划分索引,要求多个索引的Mapping一致,每次手动创建或者脚本创建都很麻烦! 怎么破?
本篇讲解Elasticsearch中非常重要的一个概念:Mapping,Mapping是索引必不可少的组成部分。
需要注意的是,在索引中定义太多字段可能会导致索引膨胀,出现内存不足和难以恢复的情况,下面有几个设置:
•Elasticsearch是用Java语言开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是一种流行的企业级搜索引擎
映射里包含了一个索引的文档中所有字段的定义,并告诉ES如何索引一篇文档的多个字段。例如,如果一个字段包含日期,可以定义哪种日期格式是可以接受的。映射的概念类似于DB中的表字段定义。
默认情况下,对字段值进行索引以使其可搜索,但不存储它们 (store)。 这意味着可以查询该字段,但是无法检索原始字段值。在这里我们必须理解的一点是: 如果一个字段的 mapping 中含有 store 属性为 true,那么有一个单独的存储空间为这个字段做存储,而且这个存储是独立于 _source 的存储的。它具有更快的查询。存储该字段会占用磁盘空间。如果需要从文档中提取(即在脚本中和聚合),它会帮助减少计算。在聚合时,具有store属性的字段会比不具有这个属性的字段快。 此选项的可能值为 false 和 true。
此问题为写入时报错,ES中默认限制单个索引1000个字段,因为索引中定义太多的字段会导致 mapping 的激增,从而引起内存的错误和难以恢复的情况。
在关系数据库中,需要事先创建数据库,然后在该数据库下创建数据表,并创建表字段、类型、长度、主键等,最后才能基于表插入数据。而Elasticsearch中不需要定义Mapping映射(即关系型数据库的表、字段等),在文档写入Elasticsearch时,会根据文档字段自动识别类型,这种机制称之为动态映射。 动态映射规则如下:
参考:https://www.cnblogs.com/clonen/p/6674888.html
上述报错是说索引现在的状态是只读模式(read-only),如果查看该索引此时的状态:
mapping元字段官网文档 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-fields.html#_document_source_meta_fields
Mapping,映射,相当于关系型数据库创建语句,定义文档字段及其类型、索引与存储方式。通常会涉及如下方面:
Elasticsearch 能够自动检测字段的类型并进行映射,例如引号内的字段映射为 String,不带引号的映射为数字,日期格式的映射为日期等等,这个机制方便了我们快速上手 ELK,但是后期我们经常需要对一些特定的字段进行定制,之前本人有一篇文章进行这方面的尝试Logstash中如何处理到ElasticSearch的数据映射,但对于默认映射规则没有介绍,本文就来探讨一些默认的动态映射规则。
在Elasticsearch中,处理倒排索引中的分词问题主要涉及两个方面:索引时的分词和查询时的分词。
1、在 composer.json 文件中引入 elasticsearch-php:
当elasticsearch返回true时,就代表着我们在elasticsearch中创建了一个名为test_index的索引已经成功,同时在创建索引时没有为该索引指定任何字段。
在使用logstash收集日志的时候,我们一般会使用logstash自带的动态索引模板,虽然无须我们做任何定制操作,就能把我们的日志数据推送到elasticsearch索引集群中,但是在我们查询的时候,就会发现,默认的索引模板常常把我们不需要分词的字段,给分词了,这样以来,我们的比较重要的聚合统计就不准确了: 举个例子,假如有10台需要的监控的机器,他们的机器名如下: Java代码 search-0-170 search-1-171 search-2-172 search-3-173
指定分词器。elasticsearch是一款支持全文检索的分布式存储系统,对于text类型的字段,首先会使用分词器进行分词,然后将分词后的词根一个一个存储在倒排索引中,后续查询主要是针对词根的搜索。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云