ElasticSearch 的 mapping 参数 - fields

概要

在 es 中,一个字段可能运用于不同的场景,但是某个字段类型的使用场景是有局限的

下面,我们先来看一段 es 查询语句:

复制代码
$must = [
            "bool" => [
                "should" => [
                    [
                        "range" => [
                            "user_id.raw" => [
                                "gt" => 0
                            ]
                        ]
                    ],
                    [
                        "bool" => [
                            "filter" => [
                                [
                                    "term" => [
                                        'user_id' => 0
                                    ]
                                ],
                                ...
                            ]
                        ]
                    ],
                ],
                "minimum_should_match" => 1
            ]
        ];

由上面的 es 查询语句可以看到,user_id 用于不同的过滤规则,我们看下 es 索引中关于此字段的定义:

Fields 的作用

在 es 中,一个字段可能运用于不同的场景,但是某个字段类型的使用场景是有局限的。这就是 mapping 参数 - fields 的设计用途所在。

fields:多字段特性 让一个字段拥有多个子字段类型,使得一个字段能够被多个不同的索引方式进行索引。

例一:

复制代码
PUT index_name
{
  "mappings": {         # 设置 mappings
    "properties": {     # 属性,固定写法
      "city": {         # 字段名
        "type": "text", # city 字段的类型为 text
        "fields": {     # 多字段域,固定写法
          "raw": {      # 子字段名称
            "type":  "keyword"  # 子字段类型
          }
        }
      }
    }
  }
}

说明:fields 可以让同一文本有多种不同的索引方式,比如上面所示一个 String 类型的字段 city,可以使用 text 类型做全文检索,使用 keyword 类型做聚合和排序。

例二:

复制代码
PUT index_name
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {               # 字段名称
        "type": "text",        # 字段类型
        "analyzer": "english", # 字段分词器
        "fields": {            # 多字段域,固定写法
          "std": {             # 子字段名称
            "type": "text",    # 子字段类型
            "analyzer": "standard"  # 子字段分词器
           }
        }
      }
    }
  }
}

例三:

PUT index_name
{
  "mappings": {         # 设置 mappings
    "properties": {     # 属性,固定写法
      "user_id": {         # 字段名
        "type": "keyword", # user_id 字段的类型为 keyword
        "fields": {     # 多字段域,固定写法
          "raw": {      # 子字段名称
            "type":  "integer"  # 子字段类型
          }
        }
      }
    }
  }
}

说明:fields 可以让同一文本有多种不同的索引方式,比如上面所示一个 String 类型的字段 user_id,可以使用 keyword 类型做聚合和排序,使用 integer 来做范围查询,又由于 integer 作为范围较小的数据类型, 字段的长度也相对较短,使用它可以提高索引和搜索的效率。

相关推荐
ApacheSeaTunnel11 分钟前
AI 让 SeaTunnel 读源码和调试过时了吗?
大数据·ai·开源·数据集成·seatunnel·技术分享·数据同步
TDengine (老段)11 分钟前
MNode 内部机制深度解析 — SDB、事务引擎与 DDL 处理全链路
大数据·数据库·物联网·时序数据库·iot·tdengine·涛思数据
白鲸开源17 分钟前
杀疯了!SeaTunnel AI CLI 解锁数据集成新玩法
大数据·人工智能·github
Elastic 中国社区官方博客30 分钟前
在 Elasticsearch 中使用利润率与流行度加权来优化电商搜索
大数据·数据库·elasticsearch·搜索引擎·全文检索
随缘而动,随遇而安1 小时前
第九十八篇 工程落地视角:Session/Cookie/Token 原理辨析与大数据实战
大数据·spark·token·cookie·session
实习僧企业版2 小时前
从“抢人”到“识人”,回归匹配本质
大数据·人工智能·雇主品牌·招聘技巧
SEO_juper2 小时前
谷歌本地 GEO 权重拆解,全域 SEO 落地实操
大数据·网络·ai·seo·跨境电商·geo·跨境电商独立站
Irene19913 小时前
大数据开发面试常问的 Linux 命令 总结
大数据·linux
GIOTTO情3 小时前
大数据技术应用:媒介投放全域舆情风控与数据优化解决方案
大数据
跨境卫士苏苏3 小时前
经营变量持续增加之下跨境团队如何减少月度计划偏差
大数据·人工智能·内容运营·亚马逊·跨境