1 type的作用

在Elasticsearch的索引(index)中, 通过标识元字段_type来区分不同的type, 所以我们可以把具有相同字段(field)的文档划分到同一个type下.

==> 因而_type也称作映射类型, 即每个type都有各自的mapping.

但即使是类似的数据, 也有可能存在不同的field, 比如:

商品中有电子商品有电压field;

服装商品有洗涤方式field;

生鲜商品有营养成分field… 这些不同的field要如何处理呢?

==> 在之前的博文中有提到过: 同一index的不同type中, 同名的field的映射配置必须相同. 这是为什么呢?

2 type的底层数据结构

Elasticsearch底层所使用的核心工具库——Lucene中并没有type的说法, 它在建立索引的时候, 会把所有field的值当做opaque bytes(不透明字节)类型来处理:

在存储document时, ES会将该document所属的type作为一个type字段进行存储;

在搜索document时, ES通过_type来进行过滤和筛选.

每个index中的所有type都是存储在一起的, 因此:

在Elasticsearch 6.0之前: 同一个index的不同type中, 同名的field的映射配置(_type)必须相同.

在Elasticsearch 6.0开始: 一个index中不能拥有多个type.

3 探究type的存储结构

说明: 从Elasticsearch 6.0开始, 不允许在一个index中创建多个type ——只能创建一个, 否则将发生错误:

{

  "error": {

    "root_cause": [

      {

        "type": "illegal_argument_exception",

        "reason": "Rejecting mapping update to [website] as the final mapping would have more than 1 type: [manager, writer]"

      }

    ],

    "type": "illegal_argument_exception",

    "reason": "Rejecting mapping update to [website] as the final mapping would have more than 1 type: [manager, writer]"

  },

  "status": 400

}

这里演示所用的版本是6.6.0, 特此说明.

3.1 创建索引并配置映射

PUT website

{

    "mappings": {      // Elasticsearch 6.0之后的版本中, 只添加这一个type

        "writer": {

            "properties": {

                "id": { "type": "long" },

                "name": { "type": "text" },

                "age": { "type": "integer" },

                "sex": { "type": "text", "index": false }

            }

        },

        "manager": {   // 省去此type

            "properties": {

                "id": { "type": "long" },

                "name": { "type": "text" },

                "age": { "type": "integer" },

                "sex": { "type": "text", "index": false },

                "authorize": { "type": "text", "index": false}

            }

        }

    }

}

3.2 添加数据

PUT website/writer/1

{

    "id": 1001,

    "name": "tester",

    "age": 18,

    "sex": "female"

}

// Elasticsearch 6.0之后的版本中, 不添加下述文档:

PUT website/manager/1

{

    "id": 1001,

    "name": "shou feng",

    "age": 20,

    "sex": "male",

    "authorize": "all"

}

3.3 查看存储结构

// 搜索所有数据

GET website/_search

// 搜索结果如下:

{

  "hits" : {

    "total" : 1,

    "max_score" : 1.0,

    "hits" : [

      {

        "_index" : "website",

        "_type" : "writer",    // _type是writer

        "_id" : "1",

        "_score" : 1.0,

        "_source" : {

          "id" : 1001,

          "name" : "tester",

          "age" : 18,

          "sex" : "female"

        }

      },

      {

        "_index": "website",

        "_type": "manager",			// _type为manager

        "_id": "1",

        "_score": 1,

        "_source": {

          "id": 1001,

          "name": "shou feng",

          "age": 20,

          "sex": "male",

          "authorize": "all"

        }

      }

    ]

  }

}

4 关于type的最佳实践

将结构类似的type存放在同一个index下 —— 这些type的大部分field应该是相同的.

如果将两个field完全不同的type存入同一个index下, 在Lucene底层存储时, 每个document中都将有一大部分field是空值, 这将导致严重的性能问题, 并且占用磁盘空间:

例如: 上述website/writer的每个document中, 都有"authorize"字段, 只是它们的值都为空.

—— 从这个角度出发, 大概就能猜出 ES限制一个index中只能有一个type 的原因了吧, 也就是更方便地组织文档数据、节省磁盘空间

巴特西

ES 14 - (底层原理) Elasticsearch内部如何处理不同type的数据