elasticsearch索引index之Mapping实现关系结构示例

下面我来详细讲解“Elasticsearch索引index之Mapping实现关系结构示例”的完整攻略。

什么是Elasticsearch索引index之Mapping

在Elasticsearch中，Mapping是用于定义数据结构、字段类型、分词器等属性的一种方式。它类似于关系型数据库中的表结构，可以定义索引内部的数据结构，以便更好地进行搜索和分析。Mapping可以帮助我们更好地优化搜索性能，正确地定义数据类型和分析器等属性，是Elasticsearch中重要的概念。

Mapping的实现

我们可以通过以下几个步骤来实现Mapping：

1. 创建索引。首先需要创建一个索引，我们可以通过PUT请求来创建一个名为“test_index”的索引：

PUT /test_index
{
  "settings": {
    "index": {
      "number_of_shards":1,
      "number_of_replicas":0
    }
  }
}

1. 设置Mapping。接下来需要设置索引的Mapping，我们可以通过PUT请求来设置Mapping。在Mapping中需要定义属性的名称、类型、分析器等：

PUT /test_index/_mapping
{
  "properties": {
    "name": {
      "type": "text"
    },
    "age": {
      "type": "integer"
    }
  }
}

上面的Mapping定义了两个属性：name、age，其中name的类型为text，age的类型为integer。Mapping中还可以定义很多其他的属性。

1. 插入文档。最后需要向索引中插入数据，可以通过PUT请求来插入一条数据：

PUT /test_index/_doc/1
{
  "name": "张三",
  "age": 20
}

上面的请求向索引中插入了一条数据，其中name为“张三”，age为20。

Mapping实现关系结构示例

下面我们来看一个实现关系结构的示例，首先我们需要创建两个不同的索引，一个为“user_index”，一个为“order_index”。

用户索引

首先创建“user_index”，并设置Mapping。在此Mapping中，我们需要定义一个user字段和一个orderIds字段，其中orderIds字段类型为nested，表示它是一个嵌套对象类型。

PUT /user_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "user": {
        "type": "text"
      },
      "orderIds": {
        "type": "nested",
        "properties": {
          "orderId": {"type": "keyword"}
        }
      }
    }
  }
}

上面的Mapping设置了user字段的类型为text，orderIds字段的类型为nested，在orderIds中也定义了一个orderId字段，类型为keyword。

然后向用户索引中插入一些数据：

PUT /user_index/_bulk
{"index": {"_id": "1"}}
{"user": "张三", "orderIds": [{"orderId": "1001"}, {"orderId": "1002"}]}
{"index": {"_id": "2"}}
{"user": "李四", "orderIds": [{"orderId": "1003"}]}
{"index": {"_id": "3"}}
{"user": "王五", "orderIds": [{"orderId": "1002"}, {"orderId": "1003"}]}

上面的数据中，每个用户都有一个user属性和多个orderIds，orderIds中包含了多个orderId。

订单索引

然后创建“order_index”，并设置Mapping。在此Mapping中，我们需要定义一个orderId字段、一个productId字段和一个price字段，其中productId字段类型为text，price字段类型为float。

PUT /order_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "orderId": {"type": "keyword"},
      "productId": {"type": "text"},
      "price": {"type": "float"}
    }
  }
}

然后向订单索引中插入一些数据：

PUT /order_index/_bulk
{"index": {"_id": "1001"}}
{"orderId": "1001", "productId": "1001", "price": 10}
{"index": {"_id": "1002"}}
{"orderId": "1002", "productId": "1001", "price": 20}
{"index": {"_id": "1003"}}
{"orderId": "1003", "productId": "1002", "price": 30}

上面的数据中，每个订单都有一个orderId、一个productId和一个price。

查询数据

最后我们可以来查询一些数据，例如查询用户张三的订单：

GET /user_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "user": "张三"
    }
  },
  "inner_hits": {
    "highlight": {},
    "size": 10,
    "from": 0,
    "name": "orders",
    "path": "orderIds",
    "query": {
      "nested": {
        "path": "orderIds",
        "query": {
          "match": {
            "orderIds.orderId": "1001"
          }
        }
      }
    }
  }
}

上面的请求中使用了inner_hits来查询用户张三的订单，查询结果包含了用户张三的信息以及他的订单信息。查询结果中用inner_hits的方式返回用户张三的每个订单信息。

另外一个示例是查询订单1003对应的用户，可以使用下面的请求：

GET /user_index/_search
{
  "query": {
    "nested": {
      "path": "orderIds",
      "query": {
        "match": {
          "orderIds.orderId": "1003"
        }
      },
      "inner_hits": {
        "_source": "user",
        "highlight": {},
        "size": 10,
        "from": 0,
        "name": "users"
      }
    }
  }
}

上面的请求中查询了orderId为1003的订单对应的用户信息，查询结果中用inner_hits的方式返回了订单1003对应的用户信息。

以上就是“Elasticsearch索引index之Mapping实现关系结构示例”的完整攻略。