正文
:
"工程师"
,
"desc"
:
"数据库管理"
}
同一个 Index 里面的 Document,不要求有相同的结构(scheme),但是最好保持相同,这样有利于提高搜索效率。
Document 可以分组,比如weather这个 Index 里面,可以按城市分组(北京和上海),也可以按气候分组(晴天和雨天)。这种分组就叫做 Type,它是虚拟的逻辑分组,用来过滤 Document。
不同的 Type 应该有相似的结构(schema),举例来说,id字段不能在这个组是字符串,在另一个组是数值。这是与关系型数据库的表的一个区别。性质完全不同的数据(比如products和logs)应该存成两个 Index,而不是一个 Index 里面的两个 Type(虽然可以做到)。
下面的命令可以列出每个 Index 所包含的 Type。
$ curl 'localhost:9200/_mapping?pretty=true'
根据规划,Elastic 6.x 版只允许每个 Index 包含一个 Type,7.x 版将会彻底移除 Type。
新建 Index,可以直接向 Elastic 服务器发出 PUT 请求。下面的例子是新建一个名叫weather的 Index。
$ curl -X PUT 'localhost:9200/weather'
服务器返回一个 JSON 对象,里面的acknowledged字段表示操作成功。
{
"acknowledged":true,
"shards_acknowledged":true
}
然后,我们发出 DELETE 请求,删除这个 Index。
$ curl -X DELETE 'localhost:9200/weather'
首先,安装中文分词插件。这里使用的是 ik,也可以考虑其他插件(比如 smartcn)。
$ ./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v5.5.1/elasticsearch-analysis-ik-5.5.1.zip
上面代码安装的是5.5.1版的插件,与 Elastic 5.5.1 配合使用。
接着,重新启动 Elastic,就会自动加载这个新安装的插件。
然后,新建一个 Index,指定需要分词的字段。这一步根据数据结构而异,下面的命令只针对本文。基本上,凡是需要搜索的中文字段,都要单独设置一下。
$ curl -X PUT 'localhost:9200/accounts' -d '
{
"mappings": {
"person": {
"properties": {
"user": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_max_word"
},
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_max_word"
},
"desc": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
}
}'
上面代码中,首先新建一个名称为accounts的 Index,里面有一个名称为person的 Type。person有三个字段。
这三个字段都是中文,而且类型都是文本(text),所以需要指定中文分词器,不能使用默认的英文分词器。
Elastic 的分词器称为 analyzer。我们对每个字段指定分词器。
"user": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_max_word"
}
上面代码中,analyzer是字段文本的分词器,search_analyzer是搜索词的分词器。ik_max_word分词器是插件ik提供的,可以对文本进行最大数量的分词。
向指定的 /Index/Type 发送 PUT 请求,就可以在 Index 里面新增一条记录。比如,向/accounts/person发送请求,就可以新增一条人员记录。
$ curl -X PUT 'localhost:9200/accounts/person/1' -d '
{
"user": "张三",