elasticsearch 的mapping定义

elasticsearch 的mapping

例子一:
订单号如：ATTS000928732 类型不分词。 index: not_analyzed
订单号是全部数据如： 63745345637 这样的分词是可以的。

PUT /Order_v5{  "settings": {     //设置10个分片，理解为类似数据库中的表分区中一个个分区的概念，不知道是否妥当     "number_of_shards": 10  },   "mappings": {    "trades": {      "_id": {        "path": "id"      },      "properties": {        "id": {         "type": "integer",        //id：自增数字        //要求：查询         "store" : true        },        "name": {        //名称：佳洁士,强生婴儿沐浴露，100w Led节能灯，户外多功能折叠椅等            //要求：抓住关键字，如:佳洁士+牙膏 or 牙刷；<span></span> 强生+沐浴露; led+节能+100W; 户外+折叠椅等        //结论： 如果分词，就意味着产品品牌名词可能被拆分，如 "佳洁士", 如果不分词就意味着对用户输入要求匹配度高。先默认分词，试试看看。         "type": "string"        },        "brand": { //品牌： PG，P&G,宝洁集团，宝洁股份，联想集团，联想电脑等           "type": "string"        },        "orderNo": { //订单号 ：如ATTS000928732          "type": "string",          "index":  "not_analyzed"        },        "description": {            //描述： 2015款玫瑰香型强生婴儿沐浴露，550ml，包邮            //搜索： 要求高亮所以设置store:true. 关键词权重：沐浴露 -> {强生+沐浴露 or 玫瑰花 + 沐浴露 or 550ml + 沐浴露 or 沐浴露 + 包邮-> {2015年 + 玫瑰香...}}            //设置：必须分词，而且要控制好              "type": "string"， <span></span>                             "sort": true},        "date": {          "type": "date"        },        "city": {          "type": "string"        },        "qty": { <span></span>              // index无效            "type": "float"        },        "price": {              //价格： float index无效             "type": "float"        }      }    }  }}

[b]例子二[/b]
定义mapping
在添加索引的mapping时就可以这样定义分词器
{
"page":{
"properties":{
"title":{
"type":"string",
"indexAnalyzer":"ik",
"searchAnalyzer":"ik"
},
"content":{
"type":"string",
"indexAnalyzer":"ik",
"searchAnalyzer":"ik"
}
}
}
}
indexAnalyzer为索引时使用的分词器，searchAnalyzer为搜索时使用的分词器。

java mapping代码如下：

XContentBuilder content = XContentFactory.jsonBuilder().startObject()
.startObject("page")
.startObject("properties")
.startObject("title")
.field("type", "string")
.field("indexAnalyzer", "ik")
.field("searchAnalyzer", "ik")
.endObject()
.startObject("code")
.field("type", "string")
.field("indexAnalyzer", "ik")
.field("searchAnalyzer", "ik")
.endObject()
.endObject()
.endObject()
.endObject()

测试分词可用调用下面api，注意indexname为索引名，随便指定一个索引就行了
http://localhost:9200/indexname/_analyze?analyzer=ik&text=测试elasticsearch分词器

[b]elasticsearch中的mapping映射配置与查询典型案例[/b]

elasticsearch中的mapping映射配置示例
比如要搭建个中文新闻信息的搜索引擎，新闻有"标题"、"内容"、"作者"、"类型"、"发布时间"这五个字段；
我们要提供"标题和内容的检索"、"排序"、"高亮"、"统计"、"过滤"等一些基本功能。
ES提供了smartcn的中文分词插件，测试的话建议使用IK分词插件。
内容中properties对应mapping里的内容，里面5个字段。
type指出字段类型、内容、标题字段要进行分词和高亮因此要设置分词器和开启term_vector。
{
"news": {
"properties": {
"content": {#内容
"type": "string", #字段类型
"store": "no", #是否存储
"term_vector": "with_positions_offsets",#开启向量，用于高亮
"index_analyzer": "ik",#索引时分词器
"search_analyzer": "ik"#搜索时分词器
},
"title": {
"type": "string",
"store": "no",
"term_vector": "with_positions_offsets",
"index_analyzer": "ik",
"search_analyzer": "ik",
"boost": 5
},
"author": {
"type": "string",
"index": "not_analyzed"#该字段不分词
},
"publish_date": {
"type": "date",
"format": "yyyy/MM/dd",
"index": "not_analyzed"#该字段不分词
},
"category": {
"type": "string",
"index": "not_analyzed"#该字段不分词
}
}
}
}

查询示例：内容包括几个部分：

分页:from/size、字段:fields、排序sort、查询:query、过滤:filter、高亮:highlight、统计:facet
{
"from": 0,
"size": 10,
"fields": [
"title",
"content",
"publish_date",
"category",
"author"
],
"sort": [
{
"publish_date": {
"order": "asc"
}
},
"_score"
],
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"term": {
"title": "中国"
}
},
{
"term": {
"content": "中国"
}
}
]
}
},
"filter": {
"range": {
"publish_date": {
"from": "2010/07/01",
"to": "2010/07/21",
"include_lower": true,
"include_upper": false
}
}
},
"highlight": {
"pre_tags": [
"<tag1>",
"<tag2>"
],
"post_tags": [
"</tag1>",
"</tag2>"
],
"fields": {
"title": {},
"content": {}
}
},
"facets": {
"cate": {
"terms": {
"field": "category"
}
}
}
}
结果包含需要的几个部分。
值得注意的是，facet的统计是命中的结果进行统计，filter是对结果进行过滤，filter不会影响facet，如果要统计filter掉的的就要使用filter facet。

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