背景：检索信息存储系统：elastic search 索引index: eventlist 类型type: event原有的需求：用户前端填入工单信息，其中有一个字段（工单号——workOrderNum）的类型在建立索引时定义为long，在用户前端输入的时候也是数字类型的。同时，有一个实体bean（后台是Spring Boot）对应着输入的信息。新的需求： 这个工单号不一定是数字，有可能是字符+数
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2023-10-20 18:25:00
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# 使用Java修改Elasticsearch字段信息的指南
Elasticsearch（ES）是一款基于Lucene构建的搜索引擎，它支持分布式实时搜索。在现代应用中，Elasticsearch通常作为数据存储和搜索引擎，广泛用于全文搜索、日志分析等场景。随着数据维护的需要，您可能会遇到修改字段信息的情境。本文将详细介绍如何使用Java程序来修改Elasticsearch中的字段信息，并附上相
在处理“java es 修改字段”相关的问题时，我们需要一套详细的步骤来确保修改过程既高效又稳定。本博文将带你走过从环境配置到部署方案的每一个环节，确保你能够顺利完成任务。
```mermaid
mindmap
root
环境配置
- JDK 11
- Elasticsearch 7.x
- Maven
```
*在上述配置中，确保你已安装JDK
一、Es报MapperParsingException异常线上功能报错，一看日志是往es中添加数据报错，错误日志如下：org.elasticsearch.index.mapper.MapperParsingException: failed to parse field [categoryId] of type [integer] in document with id '162899354056
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2023-11-02 09:54:19
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本人小白一枚，最近在做Elasticsearch相关的项目，由于其中涉及到Mapping映射及索引数据迁移的相关任务，于是花了点时间琢磨了一下，一连翻操作之后总结到些许经验，特记录于此，供来者借鉴，不喜勿喷。项目场景：在Es运行过程中，随着业务的变动，修改Mapping的字段属性配置必不可少，以下场景得以说明。场景1：某个Index使用了一段时间后需要修改某
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2024-01-20 22:37:11
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# 如何在 Java 中修改 Elasticsearch 字段类型
在使用Elasticsearch (ES) 进行数据存储和处理时，可能会需要修改某些字段的类型。比如说，从 `text` 类型更改为 `keyword` 类型。但是在Elasticsearch中，字段类型一旦设定就不能直接修改，这就需要我们先准备一个新的索引，然后将数据从旧索引复制到新索引。下面是具体步骤和代码示例。
## 流
一、需求当es字段类型无法支撑业务需求，需要修改到字段类型的时候。例如修改字段类型从Integer变成double，这种情况下，是没办法修改es的字段的type的。原因是一个字段的类型进行修改之后，ES会重新建立对这个字段的索引信息，ElasticsSearch的底层是Lucene库，字段类型修改会涉及到分词方式，相关度，TF/IDF等倒排的生成 ， 所以是没办法修改的了。这种情况下，如何能兼容旧
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2023-07-20 15:04:13
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# ES Java修改字段值的全流程
当我们使用Elasticsearch（ES）与Java进行交互时，可能会需要修改文档中的字段值。本文将带你完成这一任务，展示从理解流程到具体代码实现的每一步。
## 整体流程
以下是修改ES中字段值的整体流程：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
| -------- | ------------------------
PUT /index/type/id 创建文档&替换文档，就是一样的语法一般对应到应用程序中，每次的执行流程基本是这样的：1、应用程序发起一个get请求，获取到document，展示到前台界面，供用户查看和修改2、用户在前台界面修改数据，发送到后台3、后台代码会将用户修改的数据在内存中进行执行，然后封装好修改后的全量数据4、然后发送PUT请求到es中，进行全量替换5、es将老的docume
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2024-02-18 23:54:34
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# 使用Java更新Elasticsearch中的字段信息
Elasticsearch（ES）是一个开源的搜索和数据分析引擎，广泛用于处理海量的结构化和非结构化数据。随着业务的发展，有时我们需要更新ES中存储的数据。在本篇文章中，我们将深入探讨如何使用Java更新Elasticsearch中的字段信息，并提供代码示例。
## 1. Elasticsearch基础知识
在进入代码之前，首先对E
原创
2024-09-21 07:36:13
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动态mapping 文章目录动态mapping动态mapping规则语法规则`match_mapping_type``match` and `unmatch``match_pattern``path_match` and `path_unmatch``{name}` and `{dynamic_type}`使用场景只进行全文检索不考虑检索评分情况时序数据 field和 mapping类型在使用之前
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2023-12-14 03:01:55
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这篇文章主要介绍 Mapping、Dynamic Mapping 以及 ElasticSearch 是如何自动判断字段的类型，同时介绍 Mapping 的相关参数设置。首先来看下什么是 Mapping：什么是 Mapping？在一篇文章带你搞定 ElasticSearch 术语中，我们讲到了 Mapping 类似于数据库中的表结构定义 schema，它有以下几个作用：定义索引中的字段
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2024-05-15 07:41:02
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Mapping类似数据库中的表结构定义，主要作用如下：定义Index下的字段名（Field Name）定义字段的类型，比如数据型、字符串型、布尔型等定义倒排索引相关配置，比如是否索引、记录position等自定义mapping：Mapping中字段类型一旦设定后，禁止直接修改（Lucene实现的倒排索引生成后不允许修改） 重新建立新的索引，然后做reindex操作 允许新增字段 通过dyna
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2024-02-19 20:12:05
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# 如何在 Java 中使用 Elasticsearch 修改指定字段值
在本篇文章中，我们将学习如何在 Java 中使用 Elasticsearch 修改指定字段的值。Elasticsearch 是一个基于 Lucene 构建的分布式搜索引擎，它可以被视为一种 NoSQL 数据库，主要用于全文搜索和数据分析。
首先，我们将概述整个流程，接着逐步详细解说每一步所需的代码。
## 流程概述
原创
2024-10-12 06:28:41
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# Elasticsearch中的Java修改索引字段类型
在使用Elasticsearch（ES）时，我们可能需要根据需求的变化而修改索引的字段类型。在Java中，虽然直接修改字段类型是不被允许的，但我们可以通过重建索引的方式来实现。本文将介绍如何使用Java进行这一操作，并提供相应的代码示例。
## 什么是重建索引？
重建索引即将旧索引的数据复制到一个新索引中，同时在新索引中定义新的字段
原创
2024-08-31 03:25:19
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# 使用Java实现Elasticsearch字段值修改
## 引言
Elasticsearch（简称ES）是一个基于Lucene构建的分布式搜索引擎，它提供了强大的全文搜索功能和灵活的数据存储能力。随着大数据时代的到来，Elasticsearch作为数据检索和分析的利器，被越来越多的企业和开发者所青睐。然而，如何有效地修改已有文档的字段值仍然是一个常见的操作。本文将以Java为例，展示如何实
# 使用Java和Elasticsearch修改单个字段的指南
在当今的数据驱动世界中，搜索引擎已经成为信息获取的重要工具。Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎，广泛应用于日志分析、全文搜索等场景。在开发过程中，可能需要对已经存储的数据进行修改，尤其是单个字段的更新。本文将详细介绍如何使用Java来实现这些功能，并结合具体的代码示例进行详细讲解。
## 学习目标
通过本篇文章
原创
2024-09-15 03:18:11
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ElasticSearch 常用字段类型及增删改查ES常用的数据类型可分为3大类核⼼数据类型复杂数据类型专⽤数据类型核心数据类型（1）字符串text ⽤于全⽂索引，搜索时会自动使用分词器进⾏分词再匹配keyword 不分词，搜索时需要匹配完整的值（2）数值型整型： byte，short，integer，long浮点型： float, half_float, scaled_float，double（
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2024-05-15 07:48:38
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目录：场景一：修改 ElasticSearch 的字段（Field）的类型 场景二：添加/新增 ElasticSearch 的字段（Field） 场景三：ElasticSearch 根据某个字段模糊查询场景一：需要修改ElasticSear
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2023-12-10 13:47:43
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介绍之前首先看一下es的字段类型：核心数据类型： text、byte、short、integer、long、float、double、boolean、date复合数据类型 array、object注意：新版本es不支持string类型,支持textindex_ml：索引（相当于关系数据库中的数据库
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2024-05-21 21:09:49
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