Mappings in Elasticsearch

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　　虽然都是基于Lucene，Elasticsearch默认运行使用时，是不需要像Solr一样配置索引字段文件的，从开发者角度来看数据结构很灵 活，只需要向数据库提交任意格式的JSON就行了，实际上，Elasticsearh对Lucene的索引文档映射进行了封装，每次提交时都是在原有数据 结构上检查并增加，而且，并不是所有的数据结构改变都能对后续数据生效。这样一来，需要对数据结构进行更多灵活控制时，Elaticsearch远远比 Solr复杂。这篇文章将给大家介绍在Elasticsearch中Mappings的主要类型和工作原理，以及如何使用Shell和API进行操作。
　　Elasticsearch的Mappings分为两种类型，索引文件（index）的根级别Mapping、文档类型（type）级别的Mapping，类型Mapping下又分为预置默认的Fields和自定义源（source）的Fields.

Index Mapping
　　根级别的Mapping会被此索引文件下所有的文档继承，在操作中，使用 “_default_” 来识别。在创建Index时，可以同时创建默认的Mapping，注意的是，这个级别的Mapping只能在创建索引时指定才会生效。

curl -XPOST localhost:9200/myindex -d '{
"mappings" : {
"_default_" : {
"_source" : { "enabled" : false }
}
}
}'
　　使用JavaScript API创建默认Mapping

client.indices.create({
index:"myindex"}).then(function(body){var mapping ={"_default_":{"_source":{"enabled":"false"}}};
client.indices.putMapping({
index:"myindex",
body: mapping
}).then(function(body){
console.log("created");});});
　　查询定义的Mapping

http://localhost:9200/_mapping?pretty
　　可以看到输出

"myindex":{"mappings":{"_default_":{"_source":{"enabled":false}}}}

Type Mapping : Default Fields
　　默认的映射字段的命名都是以下划线开始，具体可以参考Elasticsearch Fields文档。需要特别提到的是_timestamp字段，它可以为每个索引文档自动创建时间戳，但默认这个字段并未启用，在MongoDB中，ID其实就是TimeStamp，看来Elasticsearch不是很重视时间序列。
　　如果需要启用_timestamp，必须在创建索引时指定Mapping，否则，即使以后更改，新的数据也是无法加上时间戳的。下面为索引中所有文档类型启用时间戳：

curl -XPOST localhost:9200/myindex -d '{
"mappings" : {
"_default_" : {
"_timestamp" : { "enabled" : true, "store" : true }
}
}
}'
　　其中的 “store” : true，如果对Lucene或Solr比较熟悉应该不陌生，启用store后索引文件中会保存原始值，如果只作查询范围不需要显示的话，可以让它保持默 认值false. 如果只需要为某个文档类型启用_timestamp，将上面的 “_default_” 改为文档类型名称即可，但依然需要在创建第一个文档之前指定。

client.indices.create({
index:"myindex"}).then(function(body){var mapping ={"mydoc":{"_timestamp":{"enabled":"true","store":"true"}}};
client.indices.putMapping({
index:"myindex",
type:"mydoc",
body: mapping
}).then(function(body){
console.log("created");});});
　　查询指定文档的Mapping

http://localhost:9200/myindex/mydoc/_mapping?pretty

"myindex":{"mappings":{"mydoc":{"_timestamp":{"enabled":true,"store":true},"properties":{}}}}
　　对于默认的字段，也需要在索引时指定其值，否则无法创建索引文档。

client.index({
index:'myindex',
type:'mydoc',
timestamp:newDate(),
body: req.body
}).then(function(body){
res.send(200,"ok");},function(error){});
　　查询_timestamp时需要在fileds中指定

http://localhost:9200/myindex/mydoc/1?pretty=1&fields=_source,_timestamp
　　默认类型是long

{"_index":"myindex","_type":"mydoc","_id":1,"_version":1,"found":true,"_source":{},"fields":{"_timestamp":1412329642820}}

Type Mapping : Custom Fields
　　自定义字段其实是全部放置在默认字段_source中的，在Mappings对应的是Properties节点。这类字段可以在任何时间进行更新，Elasticsearch可以处理类型冲突和合并。

$ curl -XPUT 'http://localhost:9200/myindex/mydoc/_mapping'-d '
{
"mydoc" : {
"properties" : {
"message" : {"type" : "string", "store" : true }
}
}
}
　　从这里我们可以看到，在数据结构上，即使是最灵活的Elasticsearch，也是需要预先对索引和文档类型级别的字段进行设计和定义，合并字段时是否需要重新索引，我并没有测试过，这点似乎还不及MongoDB的文档结构灵活