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Mapping 映射

复杂数据类型

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Mapping 映射

精确匹配

必须和对应字段值安全一致才可查出

全文检索

缩写搜索全程、格式转换 大小写 同义词

全文检索核心原理

分词，初步的倒排索引的建立

重建倒排索引

时态转换、重复数的转换、同义词的转换、大小写的转换

分词器 analyzer

对单词：切分词语、正规化操作

目的是为了：Recall 召回率 增加返回结果

实现步骤：

1.Character 文本分词预处理解析内容

2.tokenizer 分词

3.token filter :过滤掉无用此内容加转化标准化词

       如中文了的呢 是无用词

建立倒排索引

内置分词器

更多分词器可去官网查看

Standard analyzer 标准分词器  standard

Simple analyzer 简单分词器

特定语言分词器

测试分词器

get /_analyze

{ "analyzer":"standard",

  "text":" Text to  analyze 70"

}

Mapping回顾总结

往es 插入数据 es 会自动建立索引，同时建立对应的mapping动态映射

Mapping中定义类每个 字段的数据类型

不同的数据类型有不同的检索方式 全文检索 准确检索

准确的值倒排索引会全值进入，全文检索，会先分词，再到倒排索引分别检索

Es 还可以自己建立mapping 动态映射，索引行为、分词器等

核心数据类型   

String 、byte、short number object geo-print/素组等、更多的看官方文档

动态映射推测规则

True -》boolean

123 -> long

“xxx” - > text/keyword

2019-01-01 -> date

查看 mapping

Get /text/_mapping

手动创建索引映射(定义分词器、数据类型、时间格式化)

delete book put book #keyword 不进行分词准确查询 put book/_mapping {   "properties":{     "name":{       "type":"text",       "analyzer":"english",       "search_analyzer":"english"     },"pic":{       "type":"keyword"     },"timestamp":{       "type":"date",       "format":"yyyy-MM-dd"     }   } } put /book/_doc/4 {"name":"text hello word","pic":"998s"   ,"timestamp":"2023-02-01" } get /book/_doc/3 get /book/_search?q=name:text

新增映射mapping

put book/_mapping {   "properties":{     "new_filed":{       "type":"text"     }   } }

复杂数据类型

数组

空数据

对象

ok

持续更新