solr核心概念、配置文件
1 核心数据类型
1.1 字符串类型 - string(5.0以后不再支持)
(1) 使用示例:
PUT website
{
"mappings": {
"blog": {
"properties": {
"title": {"type": "string"}, // 全文本
"tags": {"type": "string", "index": "not_analyzed"} // 关键字, 不分词
}
}
}
}
(2) ES 5.6.10中的响应信息:
#! Deprecation: The [string] field is deprecated, please use [text] or [keyword] instead on [tags]
#! Deprecation: The [string] field is deprecated, please use [text] or [keyword] instead on [title]
{
"acknowledged": true,
"shards_acknowledged": true,
"index": "website"
}
(3) ES 6.6.0中的响应信息:
{
"error": {
"root_cause": [
{
"type": "mapper_parsing_exception",
"reason": "No handler for type [string] declared on field [title]"
}
],
"type": "mapper_parsing_exception",
"reason": "Failed to parse mapping [blog]: No handler for type [string] declared on field [title]",
"caused_by": {
"type": "mapper_parsing_exception",
"reason": "No handler for type [string] declared on field [title]"
}
},
"status": 400
}
可知string类型的field已经被移除了, 我们需要用text或keyword类型来代替string.
1.1.1 文本类型 - text
在Elasticsearch 5.4 版本开始, text取代了需要分词的string.
—— 当一个字段需要用于全文搜索(会被分词), 比如产品名称、产品描述信息, 就应该使用text类型.
text的内容会被分词, 可以设置是否需要存储:
"index": "true|false".
text类型的字段不能用于排序, 也很少用于聚合.
使用示例:
PUT website
{
"mappings": {
"blog": {
"properties": {
"summary": {"type": "text", "index": "true"}
}
}
}
}
1.1.2 关键字类型 - keyword
在Elasticsearch 5.4 版本开始, keyword取代了不需要分词的string.
—— 当一个字段需要按照精确值进行过滤、排序、聚合等操作时, 就应该使用keyword类型.
keyword的内容不会被分词, 可以设置是否需要存储:
"index": "true|false".
使用示例:
PUT website
{
"mappings": {
"blog": {
"properties": {
"tags": {"type": "keyword", "index": "true"}
}
}
}
}
text和keyword的总结：（ElasticSearch 5.0以后，字符串类型有重大变更，移除了string类型）string字段被拆分成两种新的数据类型： text和keyword,区别如下：
text：会分词，然后进行索引，用于全文搜索。
支持模糊、精确查询
不支持聚合
keyword：不进行分词，直接索引，keyword用于关键词搜索
支持模糊、精确查询
支持聚合
如果不指定类型，ElasticSearch字符串将默认被同时映射成text和keyword类型，会自动创建下面的动态映射(dynamic mappings)：
{
"foo": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
}
}
这就是造成部分字段还会自动生成一个与之对应的“.keyword”字段的原因。
可以手动指定类型：
PUT my_index
{
"mappings": {
"_doc": {
"properties": {
"name": {
"type": "text"
}
}
}
}
}
}
一个字符串字段可以映射为text字段用于全文本搜索，也可以映射为keyword字段用于排序或聚合，这时候需要用到fields设置多字段。如果业务关系中，需要该字段支持两种类型的查询，可以设置为如下形式：
PUT my_index
{
"mappings": {
"_doc": {
"properties": {
"name": {
"type": "text",
"fields": {
"raw": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}
}
}
name.raw字段是name字段的keyword版本。
拓展：fields多字段另一个应用场景是，设置不同的字段解析器
PUT my_index
{
"mappings": {
"_doc": {
"properties": {
"name": {
"type": "text",
"fields": {
"english": {
"type": "text",
"analyzer": "english"
}
}
}
}
}
}
}
text类型字段，解析器遇到空格时，会进行分词，比如“abc, def”会被分成[abc,def]，但是“abc,def”不会拆分
1.2 数字类型 - 8种
数字类型有如下分类:
| 类型 | 说明 |
|---|---|
| byte | 有符号的8位整数, 范围: [-128 ~ 127] |
| short | 有符号的16位整数, 范围: [-32768 ~ 32767] |
| integer | 有符号的32位整数, 范围: [−231−231 ~ 231231-1] |
| long | 有符号的64位整数, 范围: [−263−263 ~ 263263-1] |
| float | 32位单精度浮点数 |
| double | 64位双精度浮点数 |
| half_float | 16位半精度IEEE 754浮点类型 |
| scaled_float | 缩放类型的的浮点数, 比如price字段只需精确到分, 57.34缩放因子为100, 存储结果为5734 |
使用注意事项:
尽可能选择范围小的数据类型, 字段的长度越短, 索引和搜索的效率越高;
优先考虑使用带缩放因子的浮点类型.
使用示例:
PUT shop
{
"mappings": {
"book": {
"properties": {
"name": {"type": "text"},
"quantity": {"type": "integer"}, // integer类型
"price": {
"type": "scaled_float", // scaled_float类型
"scaling_factor": 100
}
}
}
}
}
1.3 日期类型 - date
JSON没有日期数据类型, 所以在ES中, 日期可以是:
- 包含格式化日期的字符串, "2018-10-01", 或"2018/10/01 12:10:30".
- 代表时间毫秒数的长整型数字.
- 代表时间秒数的整数.
如果时区未指定, 日期将被转换为UTC格式, 但存储的却是长整型的毫秒值.
可以自定义日期格式, 若未指定, 则使用默认格式:strict_date_optional_time||epoch_millis
(1) 使用日期格式示例:
// 添加映射
PUT website
{
"mappings": {
"blog": {
"properties": {
"pub_date": {"type": "date"} // 日期类型
}
}
}
}
// 添加数据
PUT website/blog/11
{ "pub_date": "2018-10-10" }
PUT website/blog/12
{ "pub_date": "2018-10-10T12:00:00Z" } // Solr中默认使用的日期格式
PUT website/blog/13
{ "pub_date": "1589584930103" } // 时间的毫秒值
(2) 多种日期格式:
多个格式使用双竖线
||分隔, 每个格式都会被依次尝试, 直到找到匹配的.
第一个格式用于将时间毫秒值转换为对应格式的字符串.
使用示例:
// 添加映射
PUT website
{
"mappings": {
"blog": {
"properties": {
"date": {
"type": "date", // 可以接受如下类型的格式
"format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
}
}
}
}
}
1.4 布尔类型 - boolean
可以接受表示真、假的字符串或数字:
- 真值: true, "true", "on", "yes", "1"...
- 假值: false, "false", "off", "no", "0", ""(空字符串), 0.0, 0
1.5 二进制型 - binary
二进制类型是Base64编码字符串的二进制值, 不以默认的方式存储, 且不能被搜索. 有2个设置项:
(1)
doc_values: 该字段是否需要存储到磁盘上, 方便以后用来排序、聚合或脚本查询. 接受true和false(默认);
(2)store: 该字段的值是否要和_source分开存储、检索, 意思是除了_source中, 是否要单独再存储一份. 接受true或false(默认).
使用示例:
// 添加映射
PUT website
{
"mappings": {
"blog": {
"properties": {
"blob": {"type": "binary"} // 二进制
}
}
}
}
// 添加数据
PUT website/blog/1
{
"title": "Some binary blog",
"blob": "hED903KSrA084fRiD5JLgY=="
}
注意: Base64编码的二进制值不能嵌入换行符
\n, 逗号(0x2c)等符号.
1.6 范围类型 - range
range类型支持以下几种:
| 类型 | 范围 |
|---|---|
| integer_range | −231−231 ~ 231−1231−1 |
| long_range | −263−263 ~ 263−1263−1 |
| float_range | 32位单精度浮点型 |
| double_range | 64位双精度浮点型 |
| date_range | 64位整数, 毫秒计时 |
| ip_range | IP值的范围, 支持IPV4和IPV6, 或者这两种同时存在 |
(1) 添加映射:
PUT company
{
"mappings": {
"department": {
"properties": {
"expected_number": { // 预期员工数
"type": "integer_range"
},
"time_frame": { // 发展时间线
"type": "date_range",
"format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
},
"ip_whitelist": { // ip白名单
"type": "ip_range"
}
}
}
}
}
(2) 添加数据:
PUT company/department/1
{
"expected_number" : {
"gte" : 10,
"lte" : 20
},
"time_frame" : {
"gte" : "2018-10-01 12:00:00",
"lte" : "2018-11-01"
},
"ip_whitelist": "192.168.0.0/16"
}
(3) 查询数据:
GET company/department/_search
{
"query": {
"term": {
"expected_number": {
"value": 12
}
}
}
}
GET company/department/_search
{
"query": {
"range": {
"time_frame": {
"gte": "208-08-01",
"lte": "2018-12-01",
"relation": "within"
}
}
}
}
查询结果：
{
"took": 26,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1,
"max_score": 1.0,
"hits": [
{
"_index": "company",
"_type": "department",
"_id": "1",
"_score": 1.0,
"_source": {
"expected_number": {
"gte": 10,
"lte": 20
},
"time_frame": {
"gte": "2018-10-01 12:00:00",
"lte": "2018-11-01"
},
"ip_whitelist" : "192.168.0.0/16"
}
}
]
}
}
2 复杂数据类型
2.1 数组类型 - array
ES中没有专门的数组类型, 直接使用[]定义即可;
数组中所有的值必须是同一种数据类型, 不支持混合数据类型的数组:
① 字符串数组: ["one", "two"];
② 整数数组: [1, 2];
③ 由数组组成的数组: [1, [2, 3]], 等价于[1, 2, 3];
④ 对象数组: [{"name": "Tom", "age": 20}, {"name": "Jerry", "age": 18}].
注意:
- 动态添加数据时, 数组中第一个值的类型决定整个数组的类型;
- 不支持混合数组类型, 比如[1, "abc"];
- 数组可以包含null值, 空数组[]会被当做missing field —— 没有值的字段.
2.2 对象类型 - object
JSON文档是分层的: 文档可以包含内部对象, 内部对象也可以包含内部对象.
(1) 添加示例:
PUT employee/developer/1
{
"name": "ma_shoufeng",
"address": {
"region": "China",
"location": {"province": "GuangDong", "city": "GuangZhou"}
}
}
(2) 存储方式:
{
"name": "ma_shoufeng",
"address.region": "China",
"address.location.province": "GuangDong",
"address.location.city": "GuangZhou"
}
(3) 文档的映射结构类似为:
PUT employee
{
"mappings": {
"developer": {
"properties": {
"name": { "type": "text", "index": "true" },
"address": {
"properties": {
"region": { "type": "keyword", "index": "true" },
"location": {
"properties": {
"province": { "type": "keyword", "index": "true" },
"city": { "type": "keyword", "index": "true" }
}
}
}
}
}
}
}
}
2.3 嵌套类型 - nested
嵌套类型是对象数据类型的一个特例, 可以让array类型的对象被独立索引和搜索.
2.3.1 对象数组是如何存储的
① 添加数据:
PUT game_of_thrones/role/1
{
"group": "stark",
"performer": [
{"first": "John", "last": "Snow"},
{"first": "Sansa", "last": "Stark"}
]
}
② 内部存储结构:
{
"group": "stark",
"performer.first": [ "john", "sansa" ],
"performer.last": [ "snow", "stark" ]
}
③ 存储分析:
可以看出, user.first和user.last会被平铺为多值字段, 这样一来, John和Snow之间的关联性就丢失了.
在查询时, 可能出现John Stark的结果.
2.3.2 用nested类型解决object类型的不足
如果需要对以最对象进行索引, 且保留数组中每个对象的独立性, 就应该使用嵌套数据类型.
—— 嵌套对象实质是将每个对象分离出来, 作为隐藏文档进行索引.
① 创建映射:
PUT game_of_thrones
{
"mappings": {
"role": {
"properties": {
"performer": {"type": "nested" }
}
}
}
}
② 添加数据:
PUT game_of_thrones/role/1
{
"group" : "stark",
"performer" : [
{"first": "John", "last": "Snow"},
{"first": "Sansa", "last": "Stark"}
]
}
③ 检索数据:
GET game_of_thrones/_search
{
"query": {
"nested": {
"path": "performer",
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "performer.first": "John" }},
{ "match": { "performer.last": "Snow" }}
]
}
},
"inner_hits": {
"highlight": {
"fields": {"performer.first": {}}
}
}
}
}
}
3 地理数据类型
3.1 地理点类型 - geo point
地理点类型用于存储地理位置的经纬度对, 可用于:
- 查找一定范围内的地理点;
- 通过地理位置或相对某个中心点的距离聚合文档;
- 将距离整合到文档的相关性评分中;
- 通过距离对文档进行排序.
(1) 添加映射:
PUT employee
{
"mappings": {
"developer": {
"properties": {
"location": {"type": "geo_point"}
}
}
}
}
(2) 存储地理位置:
// 方式一: 纬度 + 经度键值对
PUT employee/developer/1
{
"text": "小蛮腰-键值对地理点参数",
"location": {
"lat": 23.11, "lon": 113.33 // 纬度: latitude, 经度: longitude
}
}
// 方式二: "纬度, 经度"的字符串参数
PUT employee/developer/2
{
"text": "小蛮腰-字符串地理点参数",
"location": "23.11, 113.33" // 纬度, 经度
}
// 方式三: ["经度, 纬度"] 数组地理点参数
PUT employee/developer/3
{
"text": "小蛮腰-数组参数",
"location": [ 113.33, 23.11 ] // 经度, 纬度
}
(3) 查询示例:
GET employee/_search
{
"query": {
"geo_bounding_box": {
"location": {
"top_left": { "lat": 24, "lon": 113 }, // 地理盒子模型的上-左边
"bottom_right": { "lat": 22, "lon": 114 } // 地理盒子模型的下-右边
}
}
}
}
3.2 地理形状类型 - geo_shape
是多边形的复杂形状. 使用较少, 这里省略.
可以参考这篇文章: Elasticsearch地理位置总结
4 专门数据类型
4.1 IP类型
IP类型的字段用于存储IPv4或IPv6的地址, 本质上是一个长整型字段.
(1) 添加映射:
PUT employee
{
"mappings": {
"customer": {
"properties": {
"ip_addr": { "type": "ip" }
}
}
}
}
(2) 添加数据:
PUT employee/customer/1
{ "ip_addr": "192.168.1.1" }
(3) 查询数据:
GET employee/customer/_search
{
"query": {
"term": { "ip_addr": "192.168.0.0/16" }
}
}
4.2 计数数据类型 - token_count
token_count类型用于统计字符串中的单词数量.
本质上是一个整数型字段, 接受并分析字符串值, 然后索引字符串中单词的个数.
(1) 添加映射:
PUT employee
{
"mappings": {
"customer": {
"properties": {
"name": {
"type": "text",
"fields": {
"length": {
"type": "token_count",
"analyzer": "standard"
}
}
}
}
}
}
}
(2) 添加数据:
PUT employee/customer/1
{ "name": "John Snow" }
PUT employee/customer/2
{ "name": "Tyrion Lannister" }
(3) 查询数据:
GET employee/customer/_search
{
"query": {
"term": { "name.length": 2 }
}
}
参考资料
Elasticsearch 6.6 官方文档 - Field datatypes
转自：https://www.cnblogs.com/shoufeng/p/10692113.html最新文章
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