使用Elasticsearch在同一索引中区分不同类型的文档

在使用Elasticsearch时,有时我们需要在同一个索引中存放不同类型的文档,并且这些文档的字段可能不一致。在早期版本中,我们可以使用types来实现,但在Elasticsearch 7.x及更高版本中,types概念已被弃用。本文将介绍如何在新的版本中使用标识字段和索引别名来实现这一需求。

一、创建索引和添加映射

首先,我们需要创建一个索引,并定义映射以包含不同类型文档的字段。

json 复制代码
PUT /my_test_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "doc_type": { "type": "keyword" },
      "field1": { "type": "text" },
      "field2": { "type": "integer" },
      "fieldA": { "type": "text" },
      "fieldB": { "type": "date" }
    }
  }
}

参考官方文档:Mapping - Elasticsearch

二、添加文档

接下来,我们添加一些文档,并在每个文档中使用doc_type字段来标识文档类型。以下是一些包含假数据的文档示例:

json 复制代码
POST /my_test_index/_doc/1
{
  "doc_type": "type1",
  "field1": "值1",
  "field2": 10
}

POST /my_test_index/_doc/2
{
  "doc_type": "type2",
  "fieldA": "值A",
  "fieldB": "2023-06-16"
}

POST /my_test_index/_doc/3
{
  "doc_type": "type1",
  "field1": "值2",
  "field2": 20
}

POST /my_test_index/_doc/4
{
  "doc_type": "type2",
  "fieldA": "值B",
  "fieldB": "2023-06-17"
}

参考官方文档:Create Index - Elasticsearch

三、使用标识字段进行查询

在创建别名之前,我们可以直接使用doc_type字段进行查询:

查询类型为type1的文档:

json 复制代码
GET /my_test_index/_search
{
  "query": {
    "term": { "doc_type": "type1" }
  }
}

查询类型为type2的文档:

json 复制代码
GET /my_test_index/_search
{
  "query": {
    "term": { "doc_type": "type2" }
  }
}

参考官方文档:Query DSL - Elasticsearch

四、创建索引别名并添加过滤器

为了方便查询,我们可以为索引创建别名,并为别名添加过滤器,这样可以在逻辑上将一个索引分成多个"虚拟索引"。

json 复制代码
POST /_aliases
{
  "actions": [
    {
      "add": {
        "index": "my_test_index",
        "alias": "type1_index",
        "filter": { "term": { "doc_type": "type1" } }
      }
    },
    {
      "add": {
        "index": "my_test_index",
        "alias": "type2_index",
        "filter": { "term": { "doc_type": "type2" } }
      }
    }
  ]
}

参考官方文档:Index Aliases - Elasticsearch

五、查询文档

我们可以使用别名来查询不同类型的文档,这样可以有效地区分和管理不同类型的数据。

查询类型为type1的文档:

json 复制代码
GET /type1_index/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

查询类型为type2的文档:

json 复制代码
GET /type2_index/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}
六、对比新的做法和老的做法

在Elasticsearch 6.x及之前版本中,我们可以使用types来区分不同类型的文档:

json 复制代码
PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "type1": {
      "properties": {
        "field1": { "type": "text" },
        "field2": { "type": "integer" }
      }
    },
    "type2": {
      "properties": {
        "fieldA": { "type": "text" },
        "fieldB": { "type": "date" }
      }
    }
  }
}

然而,在Elasticsearch 7.x中,types概念被移除了,推荐使用标识字段和索引别名的方式来管理和区分不同类型的文档。

老的做法: 使用多个types在同一个索引中区分文档。优点是直观且易于管理,但已被弃用。

新的做法: 使用标识字段和索引别名来管理不同类型的文档。优点是符合最新的Elasticsearch版本,灵活性更高,但需要在文档设计和查询时额外注意区分。

如果对你有帮助的话点个赞呗~

相关推荐
武子康1 小时前
大数据-258 离线数仓 - Griffin架构 配置安装 Livy 架构设计 解压配置 Hadoop Hive
java·大数据·数据仓库·hive·hadoop·架构
lucky_syq2 小时前
Flume和Kafka的区别?
大数据·kafka·flume
AI_NEW_COME3 小时前
构建全方位大健康零售帮助中心:提升服务与体验
大数据·人工智能
VinciYan3 小时前
基于Jenkins+Docker的自动化部署实践——整合Git与Python脚本实现远程部署
python·ubuntu·docker·自动化·jenkins·.net·运维开发
it噩梦3 小时前
es 中 terms set 使用
大数据·elasticsearch
中科岩创3 小时前
中科岩创边坡自动化监测解决方案
大数据·网络·物联网
DolphinScheduler社区5 小时前
作业帮基于 Apache DolphinScheduler 3_0_0 的缺陷修复与优化
大数据
SeaTunnel5 小时前
京东科技基于 Apache SeaTunnel 复杂场景适配 #数据集成
大数据
喝醉酒的小白6 小时前
Elasticsearch 配置文件
大数据·elasticsearch·搜索引擎
一只敲代码的猪6 小时前
Llama 3 模型系列解析(一)
大数据·python·llama