创建/查看/删除索引库
PUT /goods # 添加索引
GET /goods # 查看索引
HEAD goods # 查看索引是否存在
DELETE /goods # 删除索引创建字段映射
PUT /索引库名/_mapping/typeName
{
"properties":{
"字段名":{
"type": "类型",
"index": true,
"store": true,
"analyzer": "分词器"
}
}
}- 类型名称：就是前面将的type的概念，类似于数据库中的表字段名：任意填写，下面指定许多属性，例如：
- type：类型，可以是text、keyword、long、short、date、integer、object等
- index：是否索引，默认为true
- store：是否存储，默认为false
- analyzer：分词器，这里的 ik_max_word 即使用ik分词器
查看映射关系
GET /索引库名/_mapping映射属性详解
1）type
一级分类 | 二级分类 | 具体类型 | 使用 |
核心类型 | 字符串类型 | text,keyword | 结构化搜索，全文文本搜索、聚合、排序等 |
整数类型 | integer,long,short,byte | 字段的长度越短，索引和搜索的效率越 高。 | |
浮点类型 | double,float,half_float,scaled_float | | |
逻辑类型 | boolean | | |
日期类型 | date | | |
范围类型 | range | | |
二进制类型 | binary | 该 binary 类型接受二进制值作为 Base64 编码的字符串。该字段默认情况下不存储(store) ，并且不可搜索 | |
复合类型 | 数组 类型 | array | |
对象类型 | object | 用于单个 JSON 对象 | |
嵌套类型 | nested | 用于 JSON 对象数组 | |
地理类型 | 地理坐标类型 | geo_point | 纬度 / 经度积分 |
地理地图 | geo_shape | 用于多边形等复杂形状 | |
特殊类型 | IP 类型 | ip | 用于 IPv4 和 IPv6 地址 |
范围类型 | completion | 提供自动完成建议 | |
令牌计数类型 | token_count | 计算字符串中令牌的数量 |
说几个关键的：
- String类型，又分两种：
- text：使用文本数据类型的字段，它们会被分词，文本字段不用于排序，很少用于聚合，如文章标题、正文。
- keyword：关键字数据类型，用于索引结构化内容的字段，不会被分词，必须完整匹配的内容，如邮箱，身份证号。支持聚合
- 这两种类型都是比较常用的，但有的时候，对于一个字符串字段，我们可能希望他两种都支持，此时，可以利用其多字段特性
"properties": {
"title":{
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"fields": {
"sort":{
"type": "keyword"
}
},
"index": true
}
}- Numerical：数值类型，分两类
- 基本数据类型：long、interger、short、byte、double、float、half_float
- double 双精度64位
- float 单精度32位
- half_float 半精度16位
- 浮点数的高精度类型：scaled_float
- 带有缩放因子的缩放类型浮点数，依靠一个 long 数字类型通过一个固定的( double 类型)缩放因数进行缩放.
- 需要指定一个精度因子，比如10或100。elasticsearch会把真实值乘以这个因子后存储，取出时再还原。
- Date：日期类型
- elasticsearch可以对日期格式化为字符串存储，但是建议我们存储为毫秒值，存储为long，节省空间。
- Array：数组类型
- 进行匹配时，任意一个元素满足，都认为满足
- 排序时，如果升序则用数组中的最小值来排序，如果降序则用数组中的最大值来排序
- 字符串数组：["one", "two"]
- 整数数组：[1,2]
- 数组的数组：[1, [2, 3]]，等价于[1,2,3]
- 对象数组：[ { "name": "Mary", "age": 12 }, { "name": "John", "age": 10 }]
2 ） index
- index影响字段的索引情况。
- true：字段会被索引，则可以用来进行搜索过滤。默认值就是true，只有当某一个字段的index值设置为true时，检索ES才可以作为条件去检索。
- false：字段不会被索引，不能用来搜索
index的默认值就是true，也就是说你不进行任何配置，所有字段都会被索引。
但是有些字段是我们不希望被索引的，比如商品的图片信息（URL），就需要手动设置index为false。
3 ） store
是否将数据进行 额外 存储。
在学习 lucene 时，我们知道如果一个字段的 store 设置为 false ，那么在文档列表中就不会有这个字段的值，用户的搜索结果中不会显示出来。
但是在 Elasticsearch 中，即便 store 设置为 false ，也可以搜索到结果。
原因是 Elasticsearch 在创建文档索引时，会将文档中的原始数据备份，保存到一个叫做 _source 的属性中。而且我们可以通过过滤 _source 来选择哪些要显示，哪些不显示。
而如果设置 store 为 true ，就会在 _source 以外额外存储一份数据，多余，因此一般我们都会将 store 设置为false ，事实上， store 的默认值就是 false 。
在某些情况下，这对 store 某个领域可能是有意义的。例如，如果您的文档包含一个 title ，一个date 和一个非常大的 content 字段，则可能只想检索 the title 和 the date 而不必从一个大 _source字段中提取这些字段：
PUT my_index
{
"mappings": {
"_doc": {
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"store": true
},
"date": {
"type": "date",
"store": true
},
"content": {
"type": "text"
}
}
}
}
}
4 ） boost
网站权重:网站权重是指搜索引擎给网站（包括网页）赋予一定的权威值，对网站（含网页）权威的评估评价。一个网站权重越高，在搜索引擎所占的份量越大，在搜索引擎排名就越好。提高网站权重，不但利于网站（包括网页）在搜索引擎的排名更靠前，还能提高整站的流量，提高网站信任度。所以提高网站的权重具有相当重要的意义。 权重即网站在SEO中的重要性，权威性。英文：Page Strength。1、权重不等于排名 2、权重对排名有着非常大的影响 3、整站权重的提高有利于内页的排名。
权重，新增数据时，可以指定该数据的权重，权重越高，得分越高，排名越靠前。
PUT my_index
{
"mappings": {
"_doc": {
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"boost": 2
},
"content": {
"type": "text"
}
}
}
}
}
title 字段上的匹配项的权重是字段上的匹配项的权重的两倍 content ，默认 boost 值为 1.0 。提升仅适用于 Term 查询（不 提升 prefix ， range 和模糊查询）。
一次创建索引库和类型
put /索引库名
{
"settings":{
"索引库属性名":"索引库属性值"
},
"mappings":{
"类型名":{
"properties":{
"字段名":{
"映射属性名":"映射属性值"
}
}
}
}
}例如：
PUT /lagou2 {
"settings": {},
"mappings": {
"goods": {
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
}
}kibana对文档操作
新增并随机生成id：
语法：
POST /索引库名/类型名
{
"key":"value"
}
示例：
POST /lagou/goods/
{
"title":"小米手机",
"images":"http://image.lagou.com/12479122.jpg",
"price":2699.00
}响应：
可以看到结果显示为： created ，应该是创建成功了。另外，需要注意的是，在响应结果中有个 _id 字段，这个就是这条文档数据的 唯一标示 ，以后的增删改
查都依赖这个 id 作为唯一标示。 可以看到id 的值为： PVquG3UBSeWHnsgdVFAg , 这里我们新增时没有指定 id ，所以是 ES 帮我们随机生成的id 。
查看文档：
GET /lagou/goods/PVquG3UBSeWHnsgdVFAg
- _source ：源文档信息，所有的数据都在里面。
- _id ：这条文档的唯一标示
- 自动生成的id,长度为20个字符，URL安全，base64编码，GUID（全局唯一标识符）,分布式系统并行生成时不可能会发生冲突
- 在实际开发中不建议使用ES生成的ID，太长且为字符串类型，检索时效率低。建议：将数据表中唯一的ID，作为ES的文档ID
新增文档并自定义id ：
如果我们想要自己新增的时候指定 id ，可以这么做：
语法：
POST /索引库名/类型/id值
{ ... }
示例：
POST /lagou/goods/2
{
"title":"大米手机",
"images":"http://image.lagou.com/12479122.jpg",
"price":2899.00
}修改数据：
- PUT：修改文档
- POST：新增文档
- 把刚才新增的请求方式改为PUT，就是修改了。不过修改必须指定id，
- id对应文档存在，则修改
- id对应文档不存在，则新增
比如，我们把使用 id 为 3 ，不存在，则应该是新增：
PUT /lagou/goods/3
{
"title":"超米手机",
"images":"http://image.lagou.com/12479122.jpg",
"price":3899.00,
"stock": 100,
"saleable":true
}结果：
可以看到是 created ，是新增。
我们再次执行刚才的请求，不过把数据改一下：
可以看到结果是： updated ，显然是更新数据
删除数据：
删除使用DELETE请求，同样，需要根据id进行删除
语法：DELETE /索引库名/类型名/id值
示例：
智能判断：
刚刚在新增数据时，添加的字段都是提前在类型中定义过的，如果添加的字段并没有提前定义过，能够成功吗？
事实上 Elasticsearch 非常智能，你不需要给索引库设置任何 mapping 映射，它也可以根据你输入的数据来判断类型，动态添加数据映射。
测试一下：
PUT /lagou/goods/3
{
"title":"超米手机",
"images":"http://image.lagou.com/12479122.jpg",
"price":3899.00,
"stock": 200,
"saleable":true,
"subTitle":"大米"
}
我们额外添加了 stock 库存， saleable 是否上架， subtitle 副标题、 3 个字段。
结果：
在看下索引库的映射关系 :
stock 、 saleable 、 subtitle 都被成功映射了。
subtitle 是 String 类型数据， ES 无法智能判断，它就会存入两个字段。例如：
- subtitle：text类型
- subtitle.keyword：keyword类型
这种智能映射，底层原理是动态模板映射，如果我们想修改这种智能映射的规则，其实只要修改动态模板即可！
动态映射模板 ：
语法：
1 ）模板名称，随便起
2 ）匹配条件，凡是符合条件的未定义字段，都会按照这个规则来映射
3 ）映射规则，匹配成功后的映射规则
举例，我们可以把所有未映射的 string 类型数据自动映射为 keyword 类型：
PUT lagou3
{
"mappings": {
"goods": {
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
}
},
"dynamic_templates": [
{
"strings": {
"match_mapping_type": "string",
"mapping": {
"type": "keyword",
"index":false,
"store":true
}
}
}
]
}
}
}
在这个案例中，我们把做了两个映射配置：
- title字段：统一映射为text类型，并制定分词器
- 其它字段：只要是string类型，统一都处理为keyword类型。
这样，未知的 string 类型数据就不会被映射为 text 和 keyword 并存，而是统一以 keyword 来处理！ 我们试试看新增一个数据：
POST /lagou3/goods/1
{
"title":"超大米手机",
"images":"http://image.lagou.com/12479122.jpg",
"price":3299.00
}
我们只对 title 做了配置，现在来看看 images 和 price 会被映射为什么类型呢：
GET /lagou3/_mapping
结果：
{
"lagou3": {
"mappings": {
"goods": {
"dynamic_templates": [
{
"strings": {
"match_mapping_type": "string",
"mapping": {
"type": "keyword"
}
}
}
],
"properties": {
"images": {
"type": "keyword"
},
"price": {
"type": "float"
},
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
}
}
}
可以看到 images 被映射成了 keyword ，而非之前的 text 和 keyword并存，说明我们的动态模板生效了！
