建立/修改字段(索引)

/*建立字段*/
alter table Client add Cli_No nvarchar(8) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL
alter table Stocks_Ask_Data add Edit_Id int NULL
alter table Stocks_Ask_Data add StkList_ID_Sell nvarchar(20) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL
alter table Stocks_Ask_Data add Trans_Fg tinyint NULL DEFAULT 1

/*更新字段值*/
update Product
set Pro_No=Pro_Code
where Pro_No is null

ALTER TABLE Product  ALTER COLUMN Pro_No nvarchar(20) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NOT NULL

/*删除唯一索引*/
ALTER TABLE [dbo].[Product]
drop constraint  [IX_Product]

/*创建唯一索引*/
ALTER TABLE [dbo].[Product] ADD
 CONSTRAINT [IX_Product] UNIQUE  NONCLUSTERED
 (
  [Pro_No]
 )  ON [PRIMARY]
GO

/*创建一般索引*/
 CREATE  INDEX [IX_Product_1] ON [dbo].[Product]([Pro_Name]) ON [PRIMARY]
GO


/*由于新建的Cli_No要改为不为空的字段 ,所以先赋值*/
update Client
set Cli_No=Cli_num
where Cli_No is null
/*在使Cli_No变为唯一索引之前,先修改Cli_No字段不为空*/
ALTER TABLE Client  ALTER COLUMN Cli_No nvarchar(8) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NOT NULL

ALTER TABLE Client  ALTER COLUMN Cli_addr nvarchar(80) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL
ALTER TABLE Client  ALTER COLUMN Cli_zip nvarchar(6) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL
ALTER TABLE Client  ALTER COLUMN Cli_lxr nvarchar(8) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL

ALTER TABLE Stocks  ALTER COLUMN Stock_Admin nvarchar(20) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL


/*删除唯一索引*/
ALTER TABLE [dbo].[Client]
drop constraint  [IX_Client]

/*创建唯一索引*/
ALTER TABLE [dbo].[Client] ADD
 CONSTRAINT [IX_Client] UNIQUE  NONCLUSTERED
 (
  [Cli_No]
 )  ON [PRIMARY]
GO

/*创建一般索引*/
 CREATE  INDEX [IX_Client_1] ON [dbo].[Client]([Cli_name]) ON [PRIMARY]
GO

 

============================================

/*删除主键*/
ALTER TABLE [dbo].[tab]
drop constraint [PK_tab]


/*删除唯一索引*/
ALTER TABLE [dbo].[tab]
drop constraint  [IX_tab_1]

/*删除索引*/
drop index [dbo].[tab].[IX_tab]

/*创建主键*/
ALTER TABLE [dbo].[tab] WITH NOCHECK ADD
 CONSTRAINT [PK_tab] PRIMARY KEY  CLUSTERED
 (
  [id]
 )  ON [PRIMARY]


/*创建唯一索引*/
ALTER TABLE [dbo].[tab] ADD
 CONSTRAINT [IX_tab_1] UNIQUE  NONCLUSTERED
 (
  [name]
 )  ON [PRIMARY]


/*创建索引*/
CREATE  UNIQUE  INDEX [IX_tab] ON [dbo].[tab]([kl]) ON [PRIMARY]

/*建立字段*/
alter table temptable add Cli_No nvarchar(8)

<think>首先,用户的问题是关于Elasticsearch的:"我想为Elasticsearch中的数组字段创建索引 请问Elasticsearch 数组字段 创建索引 方法"。我需要根据提供的引用和系统指令来回答。 关键系统指令: - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如[^1]。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 参考站内引用。 提供的引用: - [^1]: 关于Elasticsearch Painless脚本的指南。 - [^2]: 显示数组字段的mapping,类型为text。 - [^3]: 创建索引的mapping示例,使用keyword类型。 - [^4]: 数组类型的搜索示例。 - [^5]: 使用脚本添加值到数组字段。 用户的问题是为数组字段创建索引的方法。在Elasticsearch中,数组字段不需要特殊声明;任何字段都可以包含多个值,从而成为数组。 步骤: 1. **理解数组字段**:在Elasticsearch中,一个字段可以存储数组值,例如["apple", "banana", "cherry"]。索引会自动处理数组。 2. **创建索引**:用户需要定义mapping来指定字段的类型。 3. **引用相关部分**: - 从[^3]:创建索引的mapping示例,使用keyword类型。 - 从[^2]:字段可以是text类型。 - 从[^5]:脚本用于更新数组字段。 4. **方法**: - 使用PUT请求创建索引。 - 在mapping中定义字段类型。 - 字段类型可以是text, keyword, integer等;数组通过值自动处理。 - 插入数据时,直接提供数组值。 5. **示例**:提供代码示例。 6. **生成相关问题**:在回答结束时添加。 回答结构: - **引言**:解释Elasticsearch如何处理数组字段。 - **步骤**: 1. 创建索引和定义mapping。 2. 插入数组数据。 3. 查询数组字段。 - **示例**:基于引用提供具体代码。 - **引用**:在相关部分添加引用标识。 - **相关问题**:在最后生成相关问题。 确保使用中文。 生成相关问题: 1. 如何查询数组字段? 2. 如何更新数组字段? 3. 数组字段在搜索中的性能如何? 最终回答框架: - 解释数组字段索引。 - 步骤1:创建索引(参考[^3])。 - 步骤2:插入数据。 - 步骤3:查询示例(参考[^4])。 - 相关问题。</think>### Elasticsearch 数组字段创建索引方法 在 Elasticsearch 中,数组字段不需要显式声明为“数组类型”,因为任何字段(如 `text`、`keyword`、`integer` 等)都可以存储多个值,从而自动被视为数组。索引创建的核心在于定义字段的映射(mapping),确保数据正确存储和查询。下面我将逐步解释创建方法,并提供完整示例。所有步骤都基于 Elasticsearch 的 REST API 操作(使用 `curl` 或 Kibana Dev Tools),并参考了官方文档和实际应用场景[^1][^3]。 #### 步骤 1: 创建索引并定义字段映射 首先,通过 PUT 请求创建索引,并在 mappings 中指定字段类型。Elasticsearch 会自动处理数组值,无需额外配置数组类型。关键点: - **字段类型选择**:推荐使用 `keyword` 类型处理数组,因为它适合精确匹配(如字符串数组),而 `text` 类型更适合全文搜索但可能引入分词问题[^2][^3]。 - **映射定义**:在 mappings 的 `properties` 中定义字段,例如 `loves` 字段存储用户爱好数组。 示例代码(基于引用[^3]修改): ```json PUT /user_index { "mappings": { "properties": { "name": { "type": "keyword" // 单值字段示例 }, "loves": { "type": "keyword" // 数组字段:存储多个爱好值 } } } } ``` - **说明**:这里 `loves` 字段定义为 `keyword` 类型,插入数据时如果提供数组(如 `["篮球", "足球"]`),Elasticsearch 会自动将其索引为数组。索引创建成功后,您可以通过 `GET /user_index/_mapping` 验证映射结构[^2][^3]。 #### 步骤 2: 插入数组数据 插入文档时,直接在字段值中使用 JSON 数组格式。Elasticsearch 会自动索引每个元素。 示例代码(插入一条文档): ```json POST /user_index/_doc/1 { "name": "张三", "loves": ["篮球", "音乐", "旅行"] // 数组值,自动索引 } ``` - **说明**:数据插入后,Elasticsearch 会将 `loves` 字段拆分为多个词项(terms)并建立索引。例如,"篮球" 和 "音乐" 会单独存储,便于高效查询[^4]。 #### 步骤 3: 查询数组字段(可选验证) 创建索引后,您可以执行查询来验证数组字段索引效果。使用 `match` 或 `term` 查询进行精确匹配。 示例查询(基于引用[^4]): ```json GET /user_index/_search { "query": { "match": { "loves": "篮球" // 搜索包含"篮球"的文档 } } } ``` - **结果**:此查询会返回所有 `loves` 数组中包含 "篮球" 的文档(如步骤 2 插入的数据)。Elasticsearch 的倒排索引会高效处理数组元素,确保查询性能[^4]。 #### 注意事项 - **动态映射**:如果未预先定义映射,Elasticsearch 会根据插入的数据自动推断字段类型(可能导致意外行为,如数组被误判为 `text`)。建议显式定义映射以确保一致性[^1][^2]。 - **更新数组字段**:如果需要动态添加元素到现有数组,可以使用 Painless 脚本(参考引用[^5]): ```json POST /user_index/_update/1 { "script": { "source": "if (ctx._source.loves == null) { ctx._source.loves = [params.value] } else { ctx._source.loves.add(params.value) }", "params": { "value": "阅读" } } } ``` - **性能优化**:数组字段的查询性能取决于字段类型。`keyword` 类型在精确匹配时更快,而大型数组可能影响索引速度;合理设置 `ignore_above` 参数可以限制字段长度[^2][^4]。 通过以上步骤,您可以轻松为 Elasticsearch 中的数组字段创建索引。整个过程基于标准 REST API,无需额外插件或复杂配置[^1][^3][^4]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值