elasticsearch 创建索引

一、基本概念

索引：含有相同属性的文档的集合。　　　　　　　　　　　　　　　//可以想象成一个数据库 database

类型：索引可以定义一个或多个类型，文档必须属于一个类型。　　　//可以想象成数据库中的表 table

文档：文档是可以被索引的基本数据单位。　　　　　　　　　　　　//可以想象成数据库表中的一条数据

分片：每一个索引有多个分片，每个分片都是一个Lucene索引

备份：拷贝一份备份就完成了分片的备份

每创建一个所以默认会创建5个分片和一个备份，当主分片出问题时，备份可以代替工作；备份的分片还可以执行搜索操作

二、创建索引

索引分结构化索引和结构化索引，可以通过mappings来区分

1.创建非结构化索引，如图：

说明：看下图  master 粗框0是主分片，旁边较细的1是分片备份，而下面slave82中的细框0是粗框0的备份，以此类推2,3,4同理

2.创建结构化索引，此处使用工具postman 调用api进行创建

elasticsearch的api是http协议 restful 风格的，格式如下：

http://<ip>:<port>/<索引>/<类型>/<文档id>

创建结构化索引，如图：

执行成功后刷新 可在信息，索引信息中查看结构化信息，如图：

Elasticsearch 索引的映射配置详解

概述

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。

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本文内容脑图如下：文章共1540字，阅读本文大约需要5分钟 ！

索引模式映射

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。

分析器的使用

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：

1. 分词器：standard
2. 过滤器：asciifolding
3. 过滤器：lowercase
4. 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！

相似度模型的配置

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。

信息格式的配置

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。

文档值及其格式的配置

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。

后 记

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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今天关于通过mongodb river在Elasticsearch中创建索引中的映射未生效和mongodb in 索引的讲解已经结束，谢谢您的阅读，如果想了解更多关于elasticsearch 2.2.0支持的Elastic river-mongodb插件的替代方案是什么？、ElasticSearch NEST：通过指定json通过ElasticClient创建索引、elasticsearch 创建索引、Elasticsearch 索引的映射配置详解的相关知识，请在本站搜索。