Elasticsearch 索引的映射配置详解

摘要：本文就从的索引映射如何配置开始讲起。信息格式的配置支持为每个字段指定信息格式，以满足通过改变字段被索引的方式来提高性能的条件。

Elasticsearch 与传统的 SQL数据库的一个明显的不同点是，Elasticsearch 是一个 非结构化 的数据库，或者说是一个 无模式 的数据库。Elasticsearch 中数据最重要的三要素当属：索引、类型、文档，其中索引这个概念非常重要，我们可以粗略地将其类比到传统SQL数据库中的 数据表。本文就从 Elasticsearch 的索引映射如何配置开始讲起。

注： 本文原载于  My Personal Blog，欢迎光临 小站 ！

本文内容脑图如下：文章共1540字，阅读本文大约需要5分钟 ！

创建索引时，可以自定义索引的结构，比如 创建一个保存用户信息数据的 users 索引，其典型的结构如下：

id：唯一表示符

name：姓名

birthday：出生日期

hobby：爱好

为此我们可以创建一个 json 格式的索引模式映射文件：users.json

{
    "mappings" : {
        "user" : {
            "properties" : {
                "id" : {
                    "type" : "long",
                    "store" : "yes"
                },
                "name" : {
                    "type" : "string",
                    "store" : "yes",
                    "index" : "analyzed"
                },
                "birthday" : {
                    "type" : "date",
                    "store" : "yes"
                },
                "hobby" : {
                    "type" : "string",
                    "store" : "no",
                    "index" : "analyzed"
                }
                
            }
        }
    }
}

上面的 json代码意义如下：

创建一个名称为 users的 Index

里面有一个名称为 user的 Type

而 user 有四个 field

且每个 field 都有自己的 属性 定义

然后我们来执行如下命令来新建一个索引：

curl -X PUT http://47.98.43.236:9200/users -d @users.json

结果如下，索引 users、类型 user、以及 四个字段 都已经顺利插入：

关于字段的 可选类型，有如下几种：

string：字符串

number：数字

date：日期

boolean：布尔型

binary：二进制

ip：IP地址

token_count类型

关于每种类型有哪些 属性，可参考官方文档，由于内容太多，此处不再赘述。

分析器是一种用于 分析数据 或者按照用户想要的方式 处理数据 的工具，对于 字符串类型 的字段，Elasticsearch 允许用户自定义分析器。

先来自定义一个分析器

{
  "settings" : {
    "index" : {
      "analysis" : {
        "analyzer" : {
          "myanalyzer" : {
            "tokenizer" : "standard",
            "filter" : [
              "asciifolding",
              "lowercase",
              "myFilter"
            ]
          }
        },
        "filter" : {
          "myFilter" : {
            "type" : "kstem"
          }
        }
      }

    }
  },
    "mappings" : {
        "user" : {
            "properties" : {
                "id" : {
                    "type" : "long",
                    "store" : "yes"
                },
                "name" : {
                    "type" : "string",
                    "store" : "yes",
                    "index" : "analyzed",
                    "analyzer" : "myanalyzer"
                },
                "birthday" : {
                    "type" : "date",
                    "store" : "yes"
                },
                "hobby" : {
                    "type" : "string",
                    "store" : "no",
                    "index" : "analyzed"
                }

            }
        }
    }
}

上述 json代码中，用户定义了一个名为 myanalyzer 的分析器，该分析器包含 一个分词器 + 三个过滤器，分别如下：

分词器：standard

过滤器：asciifolding

过滤器：lowercase

过滤器：myFilter（自定义过滤器，其本质是 kstem）

再来看如何测试和使用自定义的分析器

可以通过类似如下的 Restful接口来测试 analyze API 的工作情况：

curl -X GET "http://47.98.43.236:9200/users/_analyze?field=user.name" -d "Cars Trains"

可见我们输入的时一行字符串普通"Cars Trains"，而输出为：car 和 train，这说明短语 "Cars Trains" 被分成了两个词条，然后全部转为小写，最后做了词干提取的操作，由此证明我们上面自定义的分析器已然生效了！

Elasticsearch 允许为索引模式映射文件中的不同字段指定不同的 相似度得分 计算模型，其用法例析如下：

    "mappings" : {
        "user" : {
            "properties" : {
                "id" : {
                    "type" : "long",
                    "store" : "yes"
                },
                "name" : {
                    "type" : "string",
                    "store" : "yes",
                    "index" : "analyzed",
                    "analyzer" : "myanalyzer",
                    "similarity" : "BM25"
                },
                "birthday" : {
                    "type" : "date",
                    "store" : "yes"
                },
                "hobby" : {
                    "type" : "string",
                    "store" : "no",
                    "index" : "analyzed"
                }

            }
        }
    }

上述 json文件中，我们为 name 字段使用了 BM25 这种相似度模型，添加的方法是使用 similarity 属性的键值对，这样一来 Elasticsearch 将会为 name 字段使用 BM25 相似度计算模型来计算相似得分。

Elasticsearch 支持为每个字段指定信息格式，以满足通过改变字段被索引的方式来提高性能的条件。Elasticsearch 中的信息格式有如下几个：

default：默认信息格式，其提供了实时的对存储字段和词向量的压缩

pulsing：将 重复值较少字段 的信息列表 编码为词条矩阵，可加快 该字段的查询速度

direct：该格式在读过程中将词条加载到未经压缩而存在内存的矩阵中，该格式可以提升常用字段的性能，但损耗内存

memory：该格式将所有的数据写到磁盘，然后需要FST来读取词条和信息列表到内存中

bloom_default：默认信息格式的扩展，增加了把 bloom filter 写入磁盘的功能。读取时 bloom filter 被读取并存入内存，以便快速检查给定的值是否存在

bloom_pulsing：pulsing 格式的扩展，也加入 bloom filter 的支持

信息格式字段（postings_format）可以在 任何一个字段上 进行设置，配置信息格式的示例如下：

    "mappings" : {
        "user" : {
            "properties" : {
                "id" : {
                    "type" : "long",
                    "store" : "yes",
                    "postings_format" : "pulsing"
                },
                "name" : {
                    "type" : "string",
                    "store" : "yes",
                    "index" : "analyzed",
                    "analyzer" : "myanalyzer"
                },
                "birthday" : {
                    "type" : "date",
                    "store" : "yes"
                },
                "hobby" : {
                    "type" : "string",
                    "store" : "no",
                    "index" : "analyzed"
                }

            }
        }
    } 

在该例子之中，我们手动配置改变了 id 字段的信息格式为 pulsing，因此可加快该字段的查询速度。

文档值 这个字段属性作用在于：其允许将给定字段的值被写入一个更高内存效率的结构，以便进行更加高效的排序和搜索。我们通常可以将该属性加在 需要进行排序 的字段上，这样可以 提效。

其配置方式是 通过属性 doc_values_format 进行，有三种常用的 doc_values_format 属性值，其含义从名字中也能猜个大概：

default：默认格式，其使用少量的内存但性能也不错

disk：将数据存入磁盘，几乎无需内存

memory：将数据存入内存

举个栗子吧：

    "mappings" : {
        "user" : {
            "properties" : {
                "id" : {
                    "type" : "long",
                    "store" : "yes"
                },
                "name" : {
                    "type" : "string",
                    "store" : "yes",
                    "index" : "analyzed",
          "analyzer" : "myanalyzer"
                },
                "birthday" : {
                    "type" : "date",
                    "store" : "yes"
                },
                "hobby" : {
                    "type" : "string",
                    "store" : "no",
                    "index" : "analyzed"
                },
                "age" : {
                    "type" : "integer",
                    "doc_values_format" : "memory"
                 }
            }
        }
    }

上述 json配置中，我们给类型 user 添加了一个 age 字段，假如我们想对年龄字段进行排序，那么给该字段设置文档值格式的属性是可以提升效率的。

由于能力有限，若有错误或者不当之处，还请大家批评指正，一起学习交流！

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