Elasticsearch 映射类型

Elasticsearch是一个强大的分布式搜索引擎，广泛用于全文搜索、日志分析和数据可视化等场景。在Elasticsearch中，**映射（Mapping）**是定义索引结构的关键部分。映射决定了文档中的字段如何被存储和索引，以及如何被搜索。理解映射类型是掌握Elasticsearch的基础之一。

什么是映射类型？

在Elasticsearch中，映射类型（Mapping Type）是定义文档结构的方式。它类似于关系型数据库中的表结构，描述了文档中每个字段的数据类型、格式和索引方式。Elasticsearch 7.x 版本之后，映射类型的概念被简化，每个索引只能有一个映射类型（通常为 _doc），但映射的核心功能仍然存在。

映射类型的主要作用是：

定义字段的数据类型（如 text、keyword、date 等）。
控制字段是否被索引和搜索。
设置字段的分析器（Analyzer）和分词器（Tokenizer）。
定义字段的存储方式（如是否存储原始值）。

映射类型的基本结构

映射类型由字段（Field）和字段属性（Field Properties）组成。以下是一个简单的映射示例：

json
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text"
      },
      "description": {
        "type": "text"
      },
      "created_at": {
        "type": "date"
      },
      "views": {
        "type": "integer"
      }
    }
  }
}

在这个示例中，我们定义了一个包含四个字段的映射：

title 和 description 是文本类型（text），适合全文搜索。
created_at 是日期类型（date），用于存储时间戳。
views 是整数类型（integer），用于存储数值。

常见的字段类型

Elasticsearch支持多种字段类型，以下是一些常见的类型及其用途：

字段类型	描述
`text`	用于全文搜索的文本字段，支持分词和分析。
`keyword`	用于精确匹配的字符串字段，不支持分词。
`date`	用于存储日期和时间。
`integer`	用于存储整数值。
`float`	用于存储浮点数值。
`boolean`	用于存储布尔值（`true` 或 `false`）。
`object`	用于存储嵌套的JSON对象。
`nested`	用于存储数组中的嵌套对象，支持独立的查询。

提示

在实际使用中，选择合适的字段类型非常重要。例如，如果你需要对一个字段进行全文搜索，应该使用 text 类型；如果你需要精确匹配（如ID或状态码），则应使用 keyword 类型。

动态映射与显式映射

Elasticsearch支持两种映射方式：动态映射（Dynamic Mapping） 和 显式映射（Explicit Mapping）。

动态映射

动态映射是Elasticsearch的默认行为。当你向索引中添加文档时，Elasticsearch会自动推断字段的类型并创建映射。例如：

json
PUT /my_index/_doc/1
{
  "title": "Elasticsearch Basics",
  "views": 100,
  "created_at": "2023-10-01T12:00:00Z"
}

Elasticsearch会自动为 title、views 和 created_at 创建映射。

显式映射

显式映射允许你手动定义字段的类型和属性。这种方式更适合需要精确控制索引结构的场景。例如：

json
PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text"
      },
      "views": {
        "type": "integer"
      },
      "created_at": {
        "type": "date"
      }
    }
  }
}

警告

动态映射虽然方便，但在生产环境中可能会导致意外的字段类型推断。建议在关键场景中使用显式映射。

实际案例：电商商品索引

假设我们正在为一个电商网站创建商品索引，以下是一个可能的映射定义：

json
PUT /products
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "category": {
        "type": "keyword"
      },
      "price": {
        "type": "float"
      },
      "in_stock": {
        "type": "boolean"
      },
      "tags": {
        "type": "keyword"
      },
      "description": {
        "type": "text"
      },
      "created_at": {
        "type": "date"
      }
    }
  }
}

在这个案例中：

name 和 description 使用 text 类型，支持全文搜索。
category 和 tags 使用 keyword 类型，适合精确匹配和聚合操作。
price 使用 float 类型，用于存储商品价格。
in_stock 使用 boolean 类型，表示库存状态。
created_at 使用 date 类型，记录商品添加时间。

总结

Elasticsearch的映射类型是定义索引结构的基础。通过合理选择字段类型和映射方式，你可以优化数据的存储和检索性能。在实际应用中，建议根据业务需求选择合适的映射策略，并在生产环境中优先使用显式映射。

备注

如果你想进一步学习Elasticsearch映射的高级特性，可以参考官方文档中的 Mapping 部分。

附加练习

创建一个新的索引，定义包含 text、keyword、date 和 integer 类型的字段。
尝试使用动态映射添加文档，观察Elasticsearch如何推断字段类型。
修改索引的映射，将一个字段从 text 类型改为 keyword 类型，并测试搜索行为的变化。

什么是映射类型？​

映射类型的基本结构​

常见的字段类型​

动态映射与显式映射​

动态映射​

显式映射​

实际案例：电商商品索引​

总结​

附加练习​