索引库操作

索引库就类似数据库表，mapping映射就类似表的结构，对索引库的操作就类似于对数据库表的操作（为便于理解，以下描述有一些是用数据库表来描述的）。

我们要向es中存储数据，必须先创建“库”和“表”，但需要注意的是：索引库一旦创建后，不可修改，只能添加字段，因为修改结构会导致索引失效。

创建索引库和映射（建表）

基本语法：

• 请求方式：PUT
• 请求路径：/索引库名（可以自定义）
• 请求参数：mapping映射

格式：

PUT /表名称
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "字段名":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "字段名2":{
        "type": "keyword",
        "index": "false"
      },
      "字段名3":{
        "properties": {
          "子字段": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

示例：

PUT /blog
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "author_id": {
        "type": "keyword"
      },
      "title": {
        "type": "text",
        "analyzer":"ik_max_word",
        "copy_to": "descriptive_content"
      },
      "description": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "copy_to": "descriptive_content"
      },
      "school_code": {
        "type": "integer"
      },
      "cover_image": {
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "create_time": {
        "type": "date"
      },
      // ...略
    }
  }
}

建表思路

创建索引库时，需要考虑细致一点，如果遗漏了一个参数，就可能要重新创建，创建时可以根据以下思路进行。

1. 先考虑字段类型，判断是字符串还是其他类型。

   1. 如果是字符串类型，则考虑是否需要分词。

      • 需要分词选text类型，并同时写好分词器。

      • 不需要分词的话，直接选keyword类型即可。

   2. 如果是非字符串类型，直接选择对应需要的类型，无需考虑分词器。

2. 再考虑该字段是否可能被用于查询时的过滤条件，比如用于搜索、判断等。

   1. 如果需要被作为查询条件，则index设置为true，但它默认就是true，所以也不用管。
   2. 如果不需要被作为查询条件，比如图片链接，则将index设置为false。

响应信息

Mapping属性映射（字段属性类型）

mapping是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括：

• type：字段数据类型，常见的简单类型有：
  • 字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址）
  • 数值：long、integer、short、byte、double、float、
  • 布尔：boolean
  • 日期：date
  • 对象：object
• index：是否创建索引（此索引非前面所说的索引库，），默认为true
• analyzer：使用哪种分词器
• properties：该字段的子字段

示例

例如下面的json文档：

{
    "age": 21,
    "weight": 50,
    "isMarried": false,
    "info": "stick",
    "email": "sticki@qq.com",
    "score": [99.1, 99.5, 98.9],
    "name": {
        "firstName": "stick",
        "lastName": "i"
    }
}

对应的每个字段映射（mapping）：

• age：类型为 integer；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
• weight：类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
• isMarried：类型为boolean；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
• info：类型为字符串，需要分词，因此是text；参与搜索，因此需要index为true；分词器可以用ik_smart
• email：类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；不参与搜索，因此需要index为false；无需分词器
• score：虽然是数组，但是我们只看元素的类型，类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
• name：类型为object，需要定义多个子属性
  • name.firstName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
  • name.lastName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器

IK分词器

IK分词器包含两种分词模式：

• ik_smart：最少切分

• ik_max_word：最细切分

查询索引库（查表）

基本语法：

• 请求方式：GET

• 请求路径：/索引库名

• 请求参数：无

格式：

GET /索引库名

示例：

GET /blog

响应信息

修改索引库（添加字段）

倒排索引结构虽然不复杂，但是一旦数据结构改变（比如改变了分词器），就需要重新创建倒排索引，这简直是灾难。因此索引库一旦创建，无法修改mapping。

虽然无法修改mapping中已有的字段，但是却允许添加新的字段到mapping中，因为不会对倒排索引产生影响。

基本语法：

• 请求方式：PUT

• 请求路径：/索引库名/_mapping

• 请求参数：properties

格式：

PUT /索引库名/_mapping
{
  "properties": {
    "新字段名":{
      "type": "integer"
    }
  }
}

示例：

PUT /blog/_mapping
{
  "properties": {
    "author_name": {
      "type": "keyword"
    }
  }
}

响应信息

删除索引库（删表）

基本语法：

• 请求方式：DELETE

• 请求路径：/索引库名

• 请求参数：无

格式：

DELETE /索引库名

示例：

（删除user表）

DELETE /blog

响应信息

跟上面的修改索引库一样

总结

• 创建索引库：PUT /索引库名
• 查询索引库：GET /索引库名
• 添加字段：PUT /索引库名/_mapping
• 删除索引库：DELETE /索引库名