【Elasticsearch】Mapping概述

以下是Elasticsearch中提到的关于Mapping的各模块概述：

 

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1.Dynamic mapping（动态映射）

动态映射是指Elasticsearch在索引文档时，自动检测字段类型并创建字段映射的过程。当你首次索引一个文档时，Elasticsearch会根据字段的值类型（如字符串、数字、日期等）自动推断字段的映射类型。例如：

• 字符串字段会被自动映射为`text`或`keyword`类型。

• 数字字段会被映射为`integer`、`long`等类型。

• 日期字段会被映射为`date`类型。

动态映射的优点是方便快捷，但缺点是可能导致意外的字段类型推断，因此在生产环境中通常建议显式定义映射。

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2.Explicit mapping（显式映射）

显式映射是指在索引创建时，手动定义字段的映射类型和参数。通过显式映射，你可以精确控制字段的存储方式、分析器、是否可搜索等属性。例如：

```json

PUT /my_index

{

  "mappings": {

    "properties": {

      "name": { "type": "text" },

      "age": { "type": "integer" },

      "created_at": { "type": "date" }

    }

  }

}

```

显式映射适用于需要对字段进行精细控制的场景，例如自定义分词器、设置字段是否存储等。

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3.Runtime fields（运行时字段）

运行时字段是一种在查询时动态计算的字段，而不是在索引时存储的字段。运行时字段可以基于已有的字段进行计算或转换，例如：

• 将字符串字段转换为日期格式。

• 根据多个字段的值计算一个新字段。

运行时字段的优点是灵活性高，但可能会对查询性能产生一定影响，因为每次查询都需要动态计算字段值。

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4.Field data types（字段数据类型）

字段数据类型定义了字段可以存储的数据格式和行为。Elasticsearch支持多种数据类型，包括：

• 核心数据类型：如`text`、`keyword`、`integer`、`float`、`date`等。

• 复杂数据类型：如`object`、`nested`、`geo_point`等。

• 特殊数据类型：如`ip`、`binary`、`completion`等。

选择合适的数据类型对于优化存储和查询性能至关重要。

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5.Metadata fields（元数据字段）

元数据字段是Elasticsearch自动为每个文档添加的特殊字段，用于存储文档的元信息。常见的元数据字段包括：

• `_id`：文档的唯一标识符。

• `_index`：文档所属的索引