如何設計一個高性能 Elasticsearch mapping
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作者 | lonely-wolf
來源 | urlify.cn/6NB7Fb
前言
在關系型數(shù)據(jù)庫設計當中，表的設計尤其重要，然而關系型數(shù)據(jù)庫更關注的表與表之間的關系，以及表的劃分是否合理，而 Elasticsearch 中卻更加關注字段類型的設計，一個好的字段類型設計可以更好的利用 Elasticsearch 的搜索分析特性。
mapping
如果說我們想要用好 Elasticsearch，那么就必須要先了解 mapping 什么是 mapping。一句話：mapping是定義如何存儲和索引文檔及其包含的字段的過程。
mapping 能做什么
前面我們提到，在 Elasticsearch 中，mapping 類似于傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫的表結構定義，主要做以下幾件事：
定義字段名稱和字段類型。
定義倒排索引相關的配置，比如是否被索引，是否可以被分詞等。
mapping 可以分為兩種：Dynamic mapping 和 Explicit mapping。
Dynamic mapping
Dynamic mapping 即：動態(tài)映射。動態(tài)映射顧名思義就是 mapping 會被動態(tài)創(chuàng)建，也就是說我們不需要定義 mapping 就可以往一個索引插入數(shù)據(jù)，插入索引數(shù)據(jù)之后，Elasticsearch 會根據(jù)插入的數(shù)據(jù)自動推測數(shù)據(jù)類型，進而動創(chuàng)建 mapping。
比如下面就是往一個不存在的索引 index_001 插入一條數(shù)據(jù)：
PUT index_001/_doc/1
{
"name":"lonely wolf",
"age": 18,
"create_date":"2021-05-19 20:45:11",
"update_date":"2021-05-23"
}
插入數(shù)據(jù)之后，執(zhí)行 GET index_001 來查詢一下索引信息：
可以發(fā)現(xiàn)，這時候索引已經(jīng)被自動創(chuàng)建了，而且 age 字段被 Elasticsearch 定義為 long 類型，update_date 被定義為 data 類型，其他兩個字段則被推測為 text 類型。
Elasticsearch 中自動映射類型規(guī)則可以通過 dynamic 參數(shù)進行配置，dynamic 類型有 4 種：
dynamic=true
默認值。當設置為 true 時，一旦有新字段插入文檔，則 mapping 會被同步更新。
我們在上面的文檔中再插入一個新文檔，新文檔新增一個 address 字段：
PUT index_001/_doc/2
{
"name":"lonely wolf2",
"age": 20,
"create_date":"2021-05-23 11:37:11",
"update_date":"2021-05-23",
"address":"廣東深圳"
}
然后再查看一下 mapping，可以看到 mapping 已經(jīng)新增了一個 address 字段，mapping 字段被更新意味著該字段會加入索引：
dynamic=runtime
這個類型和 true 類型非常相似，但是有一個非常大的區(qū)別就是，雖然加入新字段也會更新 mapping，但是新加入的字段不會被索引，也就是不會使得索引變大，不過雖然不被索引，但是新加入的字段依然可以被查詢，只是查詢的代價會更大。所以這種類型一般不建議用在經(jīng)常查詢的條件字段上，而更適合用在一些不確定數(shù)據(jù)結構的日志類索引中。
修改 dynamic 類型：
PUT index_001/_mapping
{
"dynamic": "runtime"
}
新增一個文檔，并加入一個新字段：
PUT index_001/_doc/3
{
"email":"[email protected]"
}
最后詢一下 mapping，可以看到字段屬性是 runtime，而且類型是 keyword：
下表就是自動創(chuàng)建 mapping 時，Elasticsearch 的映射關系：
| 插入數(shù)據(jù)類型 | dynamic=true | dynamic=runtime |
|---|---|---|
| null | 不會添加任何字段 | 不會添加任何字段 |
| true 或 false | boolean | boolean |
| double | float | double |
| integer | long | long |
| object | object | object |
| string（通過 date 校驗） | date | date |
| string（通過 numreic 校驗） | float 或 long | double 或 long |
| string（沒有通過 date 或 numreic 校驗） | text ，并且同時會創(chuàng)建一個 keyword 子域 | keyword |
| array | 取決于數(shù)組中第一個非 null 值 | 取決于數(shù)組中第一個非 null 值 |
PS：keyword 表示 不參與分詞。
dynamic=false
當設置為 false 時，新加入的字段不會被更新到 mapping，也就是說新字段不會被索引，故以這個字段為條件進行搜索時，無法被搜索到（這一點要注意和 runtime 類型進行區(qū)分），不過雖然無法被索引，但是該字段會出現(xiàn)在 _source 中。也就是說該字段不能作為查詢條件，但是能被查詢出來。
接下來我們將 dynamic 修改為 false，并新增一個字段來驗證，可以發(fā)現(xiàn)新增的字段會出現(xiàn)在 _source 中，但是無法作為條件被查詢出來：
dynamic=strict
這種類型最為嚴格，表示不允許新增一個不在 mapping 中的字段，一旦新增的字段不在 mapping 定義中，則直接報錯：
是否可以修改 mapping 中的數(shù)據(jù)類型
在 Elasticsearch 中，一旦一個字段被定義在了 mapping 中，是無法被修改的，因為一旦字段被修改了，就會無法被索引（新增字段除外），所以一般我們需要修改索引的話，都會重建索引，并采用 reindex 操作來遷移數(shù)據(jù)。
關閉 dynamic mapping
可以通過以下兩個配置來關閉 dynamic mapping，以下兩個屬性默認值均為 true，如果需要關閉，則需要修改為 false：
action.auto_create_index: true
index.mapper.dynamic: true
Explicit mapping
Explicit mapping 即：顯式映射。也就是說這時候我們需要顯示的定義字段類型。
Elasticsearch 中支持的字段類型很多，在這里就舉一些比較常用的字段類型：
text 類型
這是最常用的一種類型，存儲字符串，用于全文索引。當字段被定義為 text 類型時，默認不能用于聚合，排序等操作：
可以看到，用 text 類型字段排序匯報湊，如果想要允許這些操作，可以通過設置 fielddata=true，如下
PUT my-index-011/_mapping
{
"properties": {
"my_field": {
"type": "text",
"fielddata": true
}
}
}
field 字段存儲在堆內(nèi)存中，因為其涉及到的計算比較消耗性能，所以一般不建議設置 fielddata=true，而是通過建立一個 keyword 子域來實現(xiàn)（默認方式）：
PUT index_111
{
"mappings": {
"properties": {
"my_field": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}
}
這種定義方式我們可以將一個字段同時作為 text 和 keyword 類型使用，如果要用于聚合或者排序等操作則可以使用 字段名.keyword 來作為字段名來進行操作：
keyword 類型
這種類型也非常常用，該字段存儲的數(shù)據(jù)表示一個整體，不可被分詞，所以一般不會用來定義大本文的全文檢索字段，而是用來存儲一些結構化的字符串，比如：id，郵箱，標簽等。
keyword 類型一般用于聚合，排序等操作。除此之外，該字段還有兩種衍生類型：constant_keyword 和 wildcard。
constant_keyword：一般用于定義常量類型，比如一個索引中某一個字段全部為同一個值，可以定義為這種類型。wildcard：一般用于模糊匹配查詢或者正則匹配查詢。
如下就是一個模糊匹配查詢的示例（可以配合通配符使用，類似于關系型數(shù)據(jù)庫的 like 操作）：
GET index_112/_search
{
"query": {
"wildcard": {
"my_wildcard": {
"value": "*quite*lengthy"
}
}
}
}
date 類型
用于定義日期類型，定義日期類型的同時，可以通過 format 來指定日期的格式：
PUT index_113
{
"mappings": {
"properties": {
"date": {
"type": "date",
"format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
}
}
}
}
numeric 類型
Elasticsearch 中提供了比較多的格式用來表示不同長度的數(shù)字類型：
| 數(shù)字類型 | 長度 |
|---|---|
| long | 64 位有符號整數(shù)。范圍：-2 的 63 次方到 2 的 63 次方 -1 |
| integer | 32 位有符號整數(shù)。范圍：-2 的 31 次方到 2 的 31 次方 -1 |
| short | 16 位有符號整數(shù)。范圍：-32768 到 32767 |
| byte | 8 位有符號整數(shù)。范圍：-128 到 127 |
| double | 64 位雙精度小數(shù) |
| float | 32 位單精度小數(shù) |
| half_float | 16 位單精度小數(shù) |
| scaled_float | 帶有縮放因子的浮點數(shù)，一般適用于存放金額之類的數(shù)據(jù)。比如 18.88 元，縮放因子是 100，那么在索引時會被索引為 1888（即：原值 * 縮放因子） |
| unsigned_long | 64 位無符號整數(shù)。范圍：0 到 2 的 64 次方減 1 |
定義方式如下所示：
PUT index_002
{
"mappings": {
"properties": {
"number_of_bytes": {
"type": "integer"
},
"time_in_seconds": {
"type": "float"
},
"price": {
"type": "scaled_float",
"scaling_factor": 100
}
}
}
}
boolean 類型
布爾類型比較簡單，只有 true 和 false 兩種：
PUT index_001
{
"mappings": {
"properties": {
"is_published": {
"type": "boolean"
}
}
}
}
其他類型
除了上面介紹的一些比較常用的數(shù)據(jù)類型，Elasticsearch 中還有一些高級數(shù)據(jù)類型：如 Nested（嵌套類型），地理數(shù)據(jù)類型，ip 類型等。
總結
Elasticsearch 中支持動態(tài) mapping 和顯示 mapping 兩種，在使用中有時候可以先插入一條數(shù)據(jù)到臨時索引，等自動生成 mapping 之后，在對現(xiàn)有 mapping 進行修改調(diào)整，在字段上尤其要考慮好 text 類型和 keyword 類型的設置，如果需要支持全文搜索和分詞搜索，則需要使用 text 類型，需要支持關鍵字模糊搜索或者聚合排序等操作可以考慮使用 keyword 字段。
