环境

• Elasticsearch 8.1
• Kibana 8.1
• MacOS 10.14.6

简介

首先我们还是先了解一下，什么是字段别名？大家可能听说过索引别名，通过索引的别名可以轻松的切换所需的数据来源与哪一个索引，那么什么是字段别名呢？所谓字段别名，就是索引mapping定义时的备用字段，通过字段别名可以替换搜索请求中的目标字段，字段别名可以用于搜索，排序，聚合，高亮，docvalue_fields，stored_fields，suggestions，下面我们一起来看一下字段别名的详细使用过程

使用

定义字段别名规范

• 必须是一个明确的字段，不能是一个对象或者指向另一个字段别名
• 在创建字段别名时，字段别名指向的目标字段必须已经存在
• 如果定义了嵌套的对象，则字段别名必须具有同样的嵌套范围

字段别名只能指向一个字段，不能同时指向多个字段；

但是可以通过修改mapping中的字段别名设置指向另一个新字段

不支持使用字段别名的API

• 首先是不能在写入数据的时候使用字段别名，因为本身字段别名是虚拟的，不存在的，所以不支持写入，同样也不能用于 copy_to
• 因为字段的别名是不存在 _source中的，所以搜索请求时的过滤字段也是不会生效的

测试

• 创建索引，定义字段别名

  其中创建了索引blog1和blog2,各自定义了两个字段别名public_count和public_content,在blog1索引中，public_count指向doc.count,public_content指向doc.content;在blog2索引中，public_count指向doc_count,public_content指向doc_content;

  PUT blog1
  {
    "mappings": {
      "properties": {
        "doc": {
          "properties": {
            "count": {
              "type": "long"
            },
            "content": {
              "type": "text",
              "fields": {
                "keyword": {
                  "type": "keyword"
                }
              }
            }
          }
        },
        "creater": {
          "type": "keyword"
        },
        "public_count": {
          "type": "alias",
          "path": "doc.count"
        },
        "public_content": {
          "type": "alias",
          "path": "doc.content"
        }
      }
    }
  }
  
  
  PUT blog2
  {
    "mappings": {
      "properties": {
        "doc_count": {
          "type": "long"
        },
        "doc_content": {
          "type": "text",
          "fields": {
            "keyword": {
              "type": "keyword"
            }
          }
        },
        "creater": {
          "type": "keyword"
        },
        "public_count": {
          "type": "alias",
          "path": "doc_count"
        },
        "public_content": {
          "type": "alias",
          "path": "doc_content"
        }
      }
    }
  }
  

• 插入测试数据

  POST _bulk
  { "index":{"_index":"blog1","_id":"1"}}
  {"creater":"zuiyu1","doc.count":"100","doc.content":"zuiyu elasticsearch "}
  { "index":{"_index":"blog1","_id":"2"}}
  {"creater":"zuiyu2","doc.count":"200","doc.content":"zuiyu vue"}
  { "index":{"_index":"blog1","_id":"3"}}
  {"creater":"zuiyu3","doc.count":"300","doc.content":"java demo"}
  { "index":{"_index":"blog1","_id":"4"}}
  {"creater":"zuiyu4","doc.count":"300","doc.content":"java demo plus"}
  { "index":{"_index":"blog1","_id":"5"}}
  {"creater":"zuiyu5","doc.count":"300","doc.content":"java pro and elasticsearch"}
  { "index":{"_index":"blog2","_id":"1"}}
  {"creater":"zuiyu1","doc_count":"10","doc_content":"醉鱼ES小白入门课"}
  { "index":{"_index":"blog2","_id":"2"}}
  {"creater":"zuiyu2","doc_count":"550","doc_content":"醉鱼前端 vue 小白入门课"}
  { "index":{"_index":"blog2","_id":"3"}}
  {"creater":"zuiyu3","doc_count":"60","doc_content":"醉鱼java小白入门课"}
  { "index":{"_index":"blog2","_id":"4"}}
  {"creater":"zuiyu4","doc_count":"60","doc_content":"醉鱼MySQL8.0小白入门课"}
  { "index":{"_index":"blog2","_id":"5"}}
  {"creater":"zuiyu5","doc_count":"60","doc_content":"醉鱼Redis小白入门课"}
  
  

• 搜索测试、聚合、排序、高亮、建议

  目标是实现搜索索引blog1和blog2中content内容中包含java的文档,因为两个索引的mapping结构完全不一样，所以使用定义的相同名称的public_count和public_content

  • 聚合

    使用public_count字段搜索索引blog1和blog2中public_count 大于100的文档，对public_count进行聚合分桶

    GET blog*/_search?size=0
    {
      "query": {
        "range": {
          "public_count": {
            "gte": 100
            }
        }
      },
      "aggs": {
        "all_agg": {
          "terms": {
            "field": "public_count"
          }
        }
      }
    }
    

  • 排序

    使用public_count字段搜索索引blog1和blog2中public_count结果大于100的文档,对public_count进行降序输出

    GET blog*/_search
    {
      "query": {
        "range": {
          "public_count": {
            "gte": 100
            }
        }
      },
      "sort": [
        {
          "public_count": {
            "order": "desc"
          }
        }
      ]
    }
    

  • 高亮

    使用public_content字段搜索索引blog1和blog2中包含java的，高亮输出，结果前后加上em标签

    GET blog*/_search
    {
      "query": {
        "wildcard": {
          "public_content": {
            "value": "*java*"
          }
        }
      },
      "highlight": {
        "fields": {
          "public_content": {
            "pre_tags": [
              "<em>"
            ],
            "post_tags": [
              "</em>"
            ]
          }
        }
      }
    }
    

  • 建议

    使用public_count字段搜索索引blog1和blog2中搜索public_content中包含java的文档，输入一个错误单词jave,建议返回java

    GET blog*/_search
    {
      "query": {
        "wildcard": {
          "public_content": {
            "value": "*java*"
          }
        }
      },
      "suggest": {
        "YOUR_SUGGESTION": {
          "text": "jave",
          "term": {
            "field": "public_content"
          }
        }
      }
    }
    

  • _source测试

    使用_source测试返回字段public_count，public_content，因为字段别名是虚拟的，所以此时是没有返回结果的

    GET blog*/_search
    {
      "query": {
        "wildcard": {
          "public_content": {
            "value": "*java*"
          }
        }
      },
      "_source": [
        "public_count",
        "public_content"
      ]
    }
    

  • 使用docvalue_fields请求字段获取

    GET blog*/_search
    {
      "query": {
        "wildcard": {
          "public_content": {
            "value": "*java*"
          }
        }
      },
       "docvalue_fields": [
        "public_count"
      ]
    }
    

使用场景

简单总结一下字段别名的使用场景：

• 文中的例子，可以对同一个人在不同博客网站上写的内容进行统计
• 获取采集的日志信息，不同的数据源，索引的日志mapping不一样，统计时就可以使用字段别名进行统一的统计