1 前言

Elasticsearch的mapping字段类型非常丰富, 字段类型还有很多参数可设置, 知晓这些参数, 可以优化提高ES存储空间和性能.
在学习mapping的参数配置前, 先大致了解下正排索引和倒排索引.

我水平有限, 可参考大佬的博客Doc Values and Fielddata

2 正排索引

说到正排索引, 我们就想到MySQL, 一般ID为主键, 根据ID可以直接查询到对应文档.

如果根据非主键查数据,在不考虑索引时, MySQL会全表扫描, 找出匹配的数据, 效率低.

正排索引, 他结构比较简单, 根据ID能快速查询到数据.

举例:
查找name包含"king"的数据
正排索引会遍历所以的3条数据, 找出匹配的结果是ID=1和3的文档

根据age排序
正排索引会遍历所以的3条数据, 然后根据age排序

3 倒排索引

倒排索引以词为关键字进行索引, 如下图:第一列是上面表格内容拆分后的词, 第二列是文档ID

• 在真实ES内部,倒排索引第二列还维护词的词频, 位置, 偏移量信息
• 从下表可分析,数据量一旦很大, 这个倒排索引表还是很复杂的, 内容也会很巨大
• 它的好处是, 根据词来查询时, 能直接获取文档ID, 找到文档, 不用全表扫描, 效率很高
• 倒排索引擅长检索, 不擅长做聚合和排序, 所以有了doc_values
• doc_values是列式存储结构, 它擅长聚合和排序

4 doc_values

为了加快排序、聚合操作，在建立倒排索引的时候，额外增加一个列式存储映射，是一个空间换时间的做法。默认是开启的，对于确定不需要聚合或者排序的字段可以关闭。

• 在ES保持文档,构建倒排索引的同时doc_values就被生成了, doc_values数据太大时, 它存储在电脑磁盘上.
• doc_values是列式存储结构, 它擅长做聚合和排序
• 对于非分词字段, doc_values默认值是true(开启的), 如果确定某字段不参与聚合和排序,可以把该字段的doc_values设为false
• 例如SessionID, 它是keyword类型, 对它聚合或排序毫无意义, 需要把doc_values设为false, 节约磁盘空间
• 分词字段不能用doc_values

实验: 创建index, session_id的doc_values为false

PUT pigg_test_docvalues
{
    
    
    "mappings":{
    
    
        "properties":{
    
    
            "status_code":{
    
    
                "type":"keyword"
            },
            "session_id":{
    
    
                "type":"keyword",
                "doc_values":false
            }
        }
    }
}
# 插入下面2个文档
PUT pigg_test_docvalues/_doc/1
{
    
    
  "status_code": "200",
  "session_id": "aaa"
}

PUT pigg_test_docvalues/_doc/2
{
    
    
  "status_code": "500",
  "session_id": "bbb"
}

测试对session_id进行检索

GET pigg_test_docvalues/_search
{
    
    
  "query": {
    
    
    "term": {
    
    
      "session_id": {
    
    
        "value": "aaa"
      }
    }
  }
}
返回有数据
    "hits" : [
      {
    
    
        "_index" : "pigg_test_docvalues",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.6931471,
        "_source" : {
    
    
          "status_code" : "200",
          "session_id" : "aaa"
        }
      }
    ]

测试对session_id排序

GET pigg_test_docvalues/_search
{
    
    
  "sort": [
    {
    
    
      "session_id": {
    
    
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}
返回报错
"caused_by" : {
    
    
  "type" : "illegal_argument_exception",
  "reason" : "Can't load fielddata on [session_id] because fielddata is unsupported on fields of type [keyword]. Use doc values instead."
}

测试对session_id聚合

GET pigg_test_docvalues/_search
{
    
    
  "aggs": {
    
    
    "terms_by_sessionId": {
    
    
      "terms": {
    
    
        "field": "session_id"
      }
    }
  }
}
返回报错
"caused_by" : {
    
    
  "type" : "illegal_argument_exception",
  "reason" : "Can't load fielddata on [session_id] because fielddata is unsupported on fields of type [keyword]. Use doc values instead."
}

5 fielddata

• fielddata默认false, 用在text类型的字段上, fielddata存在内存里
• doc_values是不支持text字符串字段的, doc_values存在磁盘上
• 例如某个text类型字段, 它是分词的, 正常是不能对text字段进行聚合和排序的
• 但是text字段的fielddata设为true后, 就可以对text字段进行聚合和排序
• 与 doc values 不同，fielddata 构建和管理 100% 在内存中，常驻于JVM内存堆
• fielddata是延迟加载的。如果你从来没有聚合一个分析字符串，就不会加载 fielddata 到内存中，是在查询时候构建的
• 文档很多时, fielddata非常占内存, 所以不建议在分词的字段上进行聚合和排序

实验: 插入index

PUT pigg_test_fielddata
{
    
    
  "mappings": {
    
    
    "properties": {
    
    
      "field_one": {
    
    
        "type": "text"
      },
      "field_two": {
    
    
        "type": "text",
        "fielddata": true
      }
    }
  }
}

PUT pigg_test_fielddata/_doc/1
{
    
    
  "field_one": "我不能排序和聚合",
  "field_two": "我能排序和聚合"
}

根据fielddata=false的字段排序,会报错
GET pigg_test_fielddata/_search
{
    
    
  "sort": [
    {
    
    
      "field_one": {
    
    
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

返回的错误说的很清楚, 建议用keyword字段, 或者设置text字段fielddata=true(很耗内存)
"caused_by" : {
    
    
 "type" : "illegal_argument_exception",
 "reason" : "
Text fields are not optimised for operations that require per-document field data like aggregations and sorting,

so these operations are disabled by default. 

Please use a keyword field instead. 

Alternatively, set fielddata=true on [field_one] in order to load field data by uninverting the inverted index.

Note that this can use significant memory."
}

根据fielddata=true的字段排序,会返回正确

GET pigg_test_fielddata/_search
{
    
    
  "sort": [
    {
    
    
      "field_two": {
    
    
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

返回:
"hits" : [
      {
    
    
        "_index" : "pigg_test_fielddata",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : null,
        "_source" : {
    
    
          "field_one" : "我不能排序和聚合",
          "field_two" : "我能排序和聚合"
        },
        "sort" : [
          "能"
        ]
      }
    ]

6 coerce

coerce: 是否开启自动数据类型转换功能, 默认是true(开启)
例如:

• 字符串"10"自动转数字10
• 浮点数10.0自动转整型10

实验: 创建一个index
field_one默认coerce为true
field_two设置coerce为false

PUT pigg_test_coerce
{
    
    
  "mappings": {
    
    
    "properties": {
    
    
      "field_one": {
    
    
        "type": "integer"
      },
      "field_two": {
    
    
        "type": "integer",
        "coerce": false
      }
    }
  }
}

# 执行成功
PUT pigg_test_coerce/_doc/1
{
    
    
  "field_one": "10"
}
# 执行报错: failed to parse field [field_two] of type [integer] in document
PUT pigg_test_coerce/_doc/2
{
    
    
  "field_two": "10"
}

7 enabled

• enabled默认值是true(开启)
• enabled只用于mapping中的object字段类型。当设置为false时，其作用是使es不去解析该字段
• 默认情况下,ES会给所有字段进行索引操作, 这样就可以根据该字段检索文档
• 但是当不需要索引某个字段时(例如session信息), 只需要在文档里返回该字段, 可设置enabled=false
• 设置enabled=false的字段可以存任意类型的值, 包括JSON对象

实验如下:

PUT pigg_test_enabled
{
    
    
  "mappings": {
    
    
    "properties": {
    
    
      "name": {
    
    "enabled": false}
    }
  }
}

插入多种格式的值

PUT pigg_test_enabled/_doc/1
{
    
    
  "name": "winter"
}

PUT pigg_test_enabled/_doc/2
{
    
    
  "name": {
    
    
    "first_name": "wang",
    "last_name": "dong"
  }
}

GET pigg_test_enabled/_search

返回发现: 不同的值都可以存入
 "hits" : [
      {
    
    
        "_index" : "pigg_test_enabled",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
    
    
          "name" : "winter"
        }
      },
      {
    
    
        "_index" : "pigg_test_enabled",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
    
    
          "name" : {
    
    
            "first_name" : "wang",
            "last_name" : "dong"
          }
        }
      }
    ]
    
# 查看mapping
GET pigg_test_enabled/_mapping

返回如下: name类型是object, 并不会解析name在其下面添加first_name和last_name子字段
{
    
    
  "pigg_test_enabled" : {
    
    
    "mappings" : {
    
    
      "properties" : {
    
    
        "name" : {
    
    
          "type" : "object",
          "enabled" : false
        }
      }
    }
  }
}

在enable=false的字段上检索文档, 是查询不到数据的

GET pigg_test_enabled/_search
{
    
    
  "query": {
    
    
    "term": {
    
    
      "name": {
    
    
        "value": "winter"
      }
    }
  }
}

返回没有数据

8 index

• index默认是true
• 当设置为false，表明该字段不能被被检索, 不构建倒排索引，如果查询会报错。但是可以被store。
• 如果对字段进行term、terms 查询，聚合(aggregations)操作，脚本(script)操作以及用来排序(sort), 需要设为true。
• 和上面enabled有区别, index不能用在object类型上, enabled只能用在object类型上
  实验: 创建一个索引, 其中words字段index=false

PUT pigg_test_index
{
    
    
  "mappings": {
    
    
    "properties": {
    
    
      "name": {
    
    
        "type": "keyword"
      },
      "words": {
    
    
        "type": "keyword",
        "index": false
      }
    }
  }
}

#插入如下数据
PUT pigg_test_index/_doc/1
{
    
    
  "name": "亚瑟王",
  "words": "死亡骑士, 不是死掉的骑士"
}

PUT pigg_test_index/_doc/2
{
    
    
  "name": "扁鹊",
  "words": "命长的是赢家"
}

查询文档, _source是有words的

 "hits" : [
      {
    
    
        "_index" : "pigg_test_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
    
    
          "name" : "亚瑟王",
          "words" : "死亡骑士, 不是死掉的骑士"
        }
      },
      {
    
    
        "_index" : "pigg_test_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
    
    
          "name" : "扁鹊",
          "words" : "命长的是赢家"
        }
      }
    ]

在index=false的字段上检索文档

GET pigg_test_index/_search
{
    
    
  "query": {
    
    
    "term": {
    
    
      "words": {
    
    
        "value": "命长的是赢家"
      }
    }
  }
}

该查询会报错:

"caused_by" : {
    
    
    "type" : "illegal_argument_exception",
    "reason" : "Cannot search on field [words] since it is not indexed."
}

最喜欢玩老亚瑟

9 norms

• 不分词的字段,默认 false
• Norms 存储各种用于在查询时计算查询条件的相关性得分的标准化因子。
• 虽然norms 在计算相关性得分时非常有用, 但是同样需要消耗大量内存。
• norms 的配置应该在字段和 索引的设置上保持一致

PUT my_index/_mapping/_doc
{
    
    
  "properties": {
    
    
    "title": {
    
    
      "type": "text",
      "norms": false
    }
  }
}