Elasticsearch索引操作

索引操作

创建索引

es创建索引的请求方式如下：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

PUT /<index>

• 请求的方法用PUT。
• /后面直接跟索引的名称即可。
• 索引的设置和字段都放在Body中。

比如我们创建一个名字叫组织机构的索引，这个索引只有两个字段，一个id，一个name。并且这个索引设置为2个分片，2个副本。

我们使用Postman发送请求，如下：

http://localhost:9200/orgnization

请求的方法选择PUT。然后在请求体（Body）中，写上索引的字段名称，索引的分片数和副本数，如下：

{
    "settings":{
        "number_of_shards":2,
        "number_of_replicas":2
    },
    "mappings":{
        "properties":{
            "id":{
                "type":"long"
            },
            "name":{
                "type":"text"
            }
        }
    }
}

我们观察一下，请求体中分为两个部分：settings和mappings。在settings中，我们设置了分片数和副本数。

• number_of_shards：分片的数量；
• number_of_replicas：副本的数量；

在mappings中，我们设置索引的字段，在这里，我们只设置了id和name，id的映射类型是long，name的映射类型是text。

请求体写完后，我们点击发送，es返回的结果如下：

{
    "acknowledged": true,
    "shards_acknowledged": true,
    "index": "orgnization"
}

说明索引创建成功，索引的名字正是我们在请求中设置的orgnization。

然后，我们通过elasticsearch-head插件观察一下刚才创建的索引

我们可以看到索引orgnization已经创建好了，它有2个分片，分别是0和1，并且每个分片都是两个副本。如果我们仔细观察这个图，可以看出node-chun节点中的0分片，和node-yao节点中的1分片，它们的边框是加粗的，这说明它们是主节点，而边框没有加粗的节点是从节点，也就是我们说的副本节点。

查看索引

如果我们要查看一个索引的设置，可以通过如下请求方式： 

GET /<index>

在我们的例子中，查看orgnization索引的设置，我们在Postman中发送如下的请求：

{
    "orgnization": {
        "aliases": {},
        "mappings": {
            "properties": {
                "id": {
                    "type": "long"
                },
                "name": {
                    "type": "text"
                }
            }
        },
        "settings": {
            "index": {
                "routing": {
                    "allocation": {
                        "include": {
                            "_tier_preference": "data_content"
                        }
                    }
                },
                "number_of_shards": "2",
                "provided_name": "orgnization",
                "creation_date": "1636182188268",
                "number_of_replicas": "2",
                "uuid": "93U8-D3FSf2ZsVveV6uPUw",
                "version": {
                    "created": "7100299"
                }
            }
        }
    }
}

我们可以看到索引的具体设置，比如：mapping的设置，分片和副本的设置。这些和我们创建索引时候的设置是一样的。

修改索引

索引一旦创建，我们是无法修改里边的内容的，不如说修改索引字段的名称。但是我们是可以向索引中添加其他字段的，添加字段的方式如下：

PUT /<index>/_mapping

然后在我们的请求体中，写好新添加的字段。比如，在我们的例子当中，新添加一个type字段，它的类型我们定义为long，请求如下：

http://localhost:9200/orgnization/_mapping

请求类型要改为PUT，请求体如下：

{
  "properties": {
    "type": {
      "type": "long"
    }
  }
}

添加索引字段成功，我们再使用GET查看一下索引，如图：

{
    "orgnization": {
        "aliases": {},
        "mappings": {
            "properties": {
                "id": {
                    "type": "long"
                },
                "name": {
                    "type": "text"
                },
                "type": {
                    "type": "long"
                }
            }
        },
        "settings": {
            "index": {
                "routing": {
                    "allocation": {
                        "include": {
                            "_tier_preference": "data_content"
                        }
                    }
                },
                "number_of_shards": "2",
                "provided_name": "orgnization",
                "creation_date": "1636182188268",
                "number_of_replicas": "2",
                "uuid": "93U8-D3FSf2ZsVveV6uPUw",
                "version": {
                    "created": "7100299"
                }
            }
        }
    }
}

我们可以成功的查询到新添加的索引字段了。

删除索引

如果我们要删除一个索引，请求方式如下：

DELETE /<index>

假如我们要删除刚才创建的orgnization索引，我们只要把请求的方法改成DELETE，然后访问我们索引就可以

http://localhost:9200/orgnization

关闭索引

如果索引被关闭，那么关于这个索引的所有读写操作都会被阻断。索引的关闭也很简单，请求方式如下：

POST /<index>/_close

在我们的例子中，如果要关闭索引，将请求方法改成POST，然后发送如下请求：

http://localhost:9200/orgnization/_close

打开索引

与关闭索引相对应的是打开索引，请求方式如下：

POST /<index>/_open

在我们的例子中，如果要打开索引，将请求方法改成POST，然后发送如下请求：

http://localhost:9200/orgnization/_open

冻结索引

冻结索引和关闭索引类似，关闭索引是既不能读，也不能写。而冻结索引是可以读，但是不能写。冻结索引的请求方式如下：

POST /<index>/_freeze

对应我们的例子当中：

http://localhost:9200/orgnization/_freeze

解冻索引

与冻结索引对应的是解冻索引，方式如下：

POST /<index>/_unfreeze

对应我们的例子：

http://localhost:9200/orgnization/_unfreeze

Setting配置

setting为ES索引的配置属性，索引的配置项按是否可以更改分静态(static)属性与动态配置。

静态配置即索引创建后不能修改，静态配置只能在创建索引时或者在状态为 closed index的索引（闭合的索引）上设置。

索引静态配置

index.number_of_shards 主分片数，默认为5。只能在创建索引时设置，不能修改。

index.shard.check_on_startup 是否在索引打开前检查分片是否损坏，当检查到分片损坏将禁止分片被打开。可选值：false：不检测；checksum：只检查物理结构；true：检查物理和逻辑损坏，相对比较耗CPU；fix：类同与false，7.0版本后将废弃。默认值：false。

index.codec 数据存储的压缩算法，默认算法为LZ4，也可以设置成best_compression，best_compression压缩比较好，但存储性能比LZ4差。

index.routing_partition_size 路由分区数，默认为 1，只能在索引创建时设置。此值必须小于index.number_of_shards，如果设置了该参数，如果设置了该参数，其路由算法为： (hash(_routing) + hash(_id) % index.routing_parttion_size ) % number_of_shards。如果该值不设置，则路由算法为 hash(_routing) % number_of_shardings，_routing默认值为_id。

索引动态配置

index.refresh_interval 执行刷新操作的频率，这使得索引的最近更改可以被搜索。默认为 1s。可以设置为 -1 以禁用刷新。

index.max_result_window 用于索引搜索的 from+size 的最大值。默认为 10000。

index.max_docvalue_fields_search 一次查询最多包含开启doc_values字段的个数，默认为100。

index.number_of_replicas 每个主分片的副本数，默认为 1，该值必须大于等于0

index.auto_expand_replicas 基于可用节点的数量自动分配副本数量,默认为 false（即禁用此功能）

index.blocks.read_only 设置为 true 使索引和索引元数据为只读，false 为允许写入和元数据更改。

index.max_rescore_window 在搜索此索引中 rescore 的 window_size 最大值

index.blocks.read_only_allow_delete 与index.blocks.read_only基本类似，唯一的区别是允许删除动作。

index.blocks.write 设置为 true 可禁用对索引的写入操作。

index.blocks.read 设置为 true 可禁用对索引的读取操作

index.blocks.metadata 设置为 true 可禁用索引元数据的读取和写入。

index.max_refresh_listeners 索引的每个分片上可用的最大刷新侦听器数。

对于已存在的索引，我们想要修改它的动态配置，可以使用_settings方法。

PUT  /test_setting/_settings
{
    "number_of_replicas": "0"              
}

mapping配置

通常索引的 Mapping 结构可以在创建索引时由 ElasticSearch 帮我们自动构建，字段类型由 ElasticSearch 自动推断，但这样做有一些问题，比如字段类型推断不准确，默认所有字段都会构建倒排索引等，自定义Mapping就可以解决上述这些问题。

我们创建了索引，在创建索引的时候，我们指定了mapping属性，mapping属性中规定索引中有哪些字段，字段的类型是什么。在mapping中，我们可以定义如下内容：

• 类型为String的字段，将会被全文索引；
• 其他的字段类型包括：数字、日期和geo（地理坐标）；
• 日期类型的格式；
• 动态添加字段的映射规则；

字段的可用类型如下：

• 简单的类型，比如：text（分词），keyword（不分词），date，long，double，boolean，ip。我们可以看到，类型当中没有String，字符串的类型是text，所有text类型的字段都会被全文索引。数字类型有两个，long（长整型）和double（浮点型）。
• JSON的层级类型：Object（对象）和Nested（数组对象）。Object类型时，该字段可以存储一个JSON对象；Nested类型时，该字段可以存储一个数组对象。
• 复杂的类型：包括 geo_point、geo_shape和completion。

索引的创建需要配置mapping与setting两部分。基本格式：

{
    "mappings":{
		"_all":{
			"enabled":false  #默认情况，ElasticSarch自动使用_all所有的文档的域都会被加到_all中进行索引。可以使用"_all" : {"enabled":false} 开关禁用它。如果某个域不希望被加到_all中，可以使用"include_in_all":false关闭
		},
		"properties":{
			"uuid":{
				"type":"text",
				"copy_to":"_search_all", #对应_search_all字段，可以对其进行全文检索
				"fields":{
					"keyword":{
						"type":"keyword",  
						"ignore_above":150  #ignore_above 默认值是256，当字段文本的长度大于指定值时，不做倒排索引。
					}
				}
			},
			"name":{
				"type":"text",
				"copy_to":"_search_all",
				"analyzer":"ik_max_word",  # ik_max_word 插件会最细粒度分词
				"search_analyzer":"ik_smart",  # ik_smart 粗粒度分词
				"fields":{
					"keyword":{
						"type":"keyword",
						"ignore_above":150
					}
				}
			},
			"dt_from_explode_time":{
				"type":"date",
				"copy_to":"_search_all",
				"format":"strict_date_optional_time||epoch_millis"
			},
			"_search_all":{
				"type":"text"
			}
		},
		"date_detection":false,  #关闭日期自动检测，如果开启，会对于设置为日期格式的字段进行判断
		"dynamic_templates":[   #用于自定义在动态添加field的时候自动给field设置的数据类型
			{
				"strings":{
					"match_mapping_type":"string",
					"mapping":{
						"type":"text",
						"copy_to":"_search_all",
						"fields":{
							"keyword":{
								"type":"keyword",
								"ignore_above":150
							}
						}
					}
				}
			}
		]
        
    },
    "settings":{
        "index":{
            "number_of_shards":6, #分片数量
            "number_of_replicas":1  #副本数量
        }
    }
}

常用数据类型

text、keyword、number、array、range、boolean、date、geo_point、ip、nested、object。

• text：默认会进行分词，支持模糊查询（5.x之后版本string类型已废弃，请大家使用text）。 
• keyword：不进行分词，默认开启doc_values来加速聚合排序操作，占用了大量磁盘io 如非必须可以禁用doc_values。
• number：如果只有过滤场景 用不到range查询的话，使用keyword性能更佳，另外数字类型的doc_values比字符串更容易压缩。
• range：对数据的范围进行索引，目前支持 number range、date range 、ip range。
• array：es不需要显示定义数组类型，只需要在插入数据时用’[]‘表示即可。[]中的元素类型需保持一致。
• boolean: 只接受true、false，也可以是字符串类型的“true”、“false”。
• date：支持毫秒、根据指定的format解析对应的日期格式，内部以long类型存储。
• geo_point：存储经纬度数据对。
• ip：将ip数据存储在这种数据类型中，方便后期对ip字段的模糊与范围查询。
• ested：嵌套类型，一种特殊的object类型，存储object数组，可检索内部子项。
• object：嵌套类型，不支持数组。

{
  "mappings": {
    "properties": {
      "price": {
        "type": "long"
      },
      "color": {
        "type": "keyword"
      },
      "brand": {
        "type": "keyword"
      },
      "sold_date": {
        "type": "date"， // 使用date类型时要指定format，否则在使用range查询+时间表达式now/d等时，会特别坑爹
        "format":"yyyyMMdd"
      }
    }
  }
}

其他参数：

"field": {  
	 "type":  "text", //文本类型  ，指定类型
   
	 "index": "false"// ，设置成false，字段将不会被索引  
	 
	 "analyzer":"ik"//指定分词器  
	 
	 "boost":1.23//字段级别的分数加权  
	 
	 "doc_values":false//对not_analyzed字段，默认都是开启，analyzed字段不能使用，对排序和聚合能提升较大性能，节约内存,如果您确定不需要对字段进行排序或聚合，或者从script访问字段值，则可以禁用doc值以节省磁盘空间：
	 
	 "fielddata":{"loading" : "eager" }//Elasticsearch 加载内存 fielddata 的默认行为是 延迟 加载 。 当 Elasticsearch 第一次查询某个字段时，它将会完整加载这个字段所有 Segment 中的倒排索引到内存中，以便于以后的查询能够获取更好的性能。
	 
	 "fields":{"keyword": {"type": "keyword","ignore_above": 256}} //可以对一个字段提供多种索引模式，同一个字段的值，一个分词，一个不分词  
	 
	 "ignore_above":100 //超过100个字符的文本，将会被忽略，不被索引
	   
	 "include_in_all":ture//设置是否此字段包含在_all字段中，默认是true，除非index设置成no选项  
	 
	 "index_options":"docs"//4个可选参数docs（索引文档号） ,freqs（文档号+词频），positions（文档号+词频+位置，通常用来距离查询），offsets（文档号+词频+位置+偏移量，通常被使用在高亮字段）分词字段默认是position，其他的默认是docs  
	 
	 "norms":{"enable":true,"loading":"lazy"}//分词字段默认配置，不分词字段：默认{"enable":false}，存储长度因子和索引时boost，建议对需要参与评分字段使用 ，会额外增加内存消耗量  
	 
	 "null_value":"NULL"//设置一些缺失字段的初始化值，只有string可以使用，分词字段的null值也会被分词  
	 
	 "position_increament_gap":0//影响距离查询或近似查询，可以设置在多值字段的数据上火分词字段上，查询时可指定slop间隔，默认值是100  
	 
	 "store":false//是否单独设置此字段的是否存储而从_source字段中分离，默认是false，只能搜索，不能获取值  
	 
	 "search_analyzer":"ik"//设置搜索时的分词器，默认跟ananlyzer是一致的，比如index时用standard+ngram，搜索时用standard用来完成自动提示功能  
	 
	 "similarity":"BM25"//默认是TF/IDF算法，指定一个字段评分策略，仅仅对字符串型和分词类型有效  
	 
	 "term_vector":"no"//默认不存储向量信息，支持参数yes（term存储），with_positions（term+位置）,with_offsets（term+偏移量），with_positions_offsets(term+位置+偏移量) 对快速高亮fast vector highlighter能提升性能，但开启又会加大索引体积，不适合大数据量用  
   }

常用的有： 

• type：field的类型。
• index：该field是否会被索引。
• analyzer：指定的分词器。
• doc_values：开启后对聚合入分组或排序有增益，默认开启。

mapping之date date_nanos

JSON没有date数据类型，但我们可以把以下类型的数据作为日期时间存入ES。

在ES的内部，这些数据都是按照毫秒数（长整型）存储的，只是它们展现形式有如下多种。 

类型	说明
字符串	日期格式的字符串，如"2015-01-01"或"2015/01/01 12:10:30"
长整型	从开始纪元（1970-01-01 00:00:00 UTC）开始的毫秒数
整型	从开始纪元（1970-01-01 00:00:00 UTC）开始的秒数

上面的UTC(Universal Time Coordinated) 叫做世界统一时间，中国大陆和 UTC 的时差是 + 8 ,也就是 UTC+8。在ES内部，时间以毫秒数的UTC存储。

1、日期格式

date的格式可以被指定的，如果没有特殊指定，默认格式是"strict_date_optional_time||epoch_millis"

这段话可以理解为格式为strict_date_optional_time或者epoch_millis

（1）什么是epoch_millis？

epoch_millis就是从开始纪元（1970-01-01 00:00:00 UTC）开始的毫秒数-长整型。

如下图，2020/8/31 14:57:56是我们常用的日期格式，它距离1970-01-01 00:00:00 有 1598857076000豪秒。所以可以用长整型1598857076000表示2020/8/31 14:57:56。

（2）什么是strict_date_optional_time？

strict_date_optional_time是date_optional_time的严格级别，这个严格指的是年份、月份、天必须分别以4位、2位、2位表示，不足两位的话第一位需用0补齐。

常见的格式有如下：

• yyyy
• yyyyMM
• yyyyMMdd
• yyyyMMddHHmmss
• yyyy-MM
• yyyy-MM-dd
• yyyy-MM-ddTHH:mm:ss
• yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.SSS
• yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.SSSZ

工作常见到是"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"，但是ES是不支持这格式的，需要在dd后面加个T，这个是固定格式。上面最后一个里大写的"Z"表示时区。

你就是想用yyyy-MM-dd HH:mm:ss？

date类型，还支持一个参数format，它让我们可以自己定制化日期格式。

比如format配置了“格式A||格式B||格式C”，插入一个值后，会从左往右匹配，直到有一个格式匹配上。

 

{
    "mappings":{
        "properties":{
            "birthday":{
                "type":"date",
                "format":"yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
            }
        }
    }
}

（3）date_nanos类型，支持纳秒

date类型支持到毫秒，如果特殊情况下用到纳秒得用date_nanos这个类型。

为索引自定义Mapping

语法结构：

{
    "mappings": {
        "properties": {
            "age": {
                "type": "integer"
            },
            "email": {
                "type": "keyword"
            },
            "name": {
                "type": "text"
            }
        }
    }
}

PUT http://localhost:9200/users。请求的方法我们要使用PUT，路径是我们的索引名称，请求体当中是我们为索引添加的字段和字段的类型。

最佳实践

我们可以完全参考手册编写 Mapping ，但不建议这样做，容易出错，调试也麻烦，可以通过创建一个测试索引并插入测试文档，然后查看ElasticSearch为这个索引自动创建的Mapping，基于这个Mapping进行修改来构建我们自己的 Mapping。

在存在的映射中添加字段

正如上面所示，我们在一个索引中添加了字段，但是现在我们要补充额外的字段，这时，我们要怎么做呢？

PUT /users/_mapping
{
  "properties": {
    "employee-id": {
      "type": "keyword",
      "index": false
    }
  }
}

我们使用PUT方法，后面跟随我们的索引名称，再接上_mapping，请求体中是我们新添加的映射字段，我们指定了字段的类型为keyword，index索引为false，说明这个字段只用于存储，不会用于搜索，搜索这个字段是搜索不到的。

我们在更新字段时候，是不能修改字段的类型的。如果我们要修改字段的类型，最好是新建一个新的字段，指定正确的类型，然后再更新索引，以后我们只需要查询这个新增的字段就可以了。

查看索引中的字段映射

如果我们要查看已知索引的字段映射，可以向ES发送如下的请求：

GET /users/_mapping

请求的方法是GET，请求的路径是我们索引的名称my-index，再加上一个_mapping，得到的返回结果如下：

返回的结果中，我们可以看到索引的名称users，还有我们添加的字段，也包括后续补充的employee-id字段。  

修改mapping中的字段类型

mapping中字段类型一旦设定后禁止直接修改。因为lucene实现的倒排索引生成后不允许修改，除非重建索引映射，然后做reindex操作。

以上面例子的索引orgnization为例。

（1）创建一个备份索引orgnization_bak

{
    "settings":{
        "number_of_shards":2,
        "number_of_replicas":2
    },
    "mappings":{
        "properties":{
            "id":{
                "type":"long"
            },
            "name":{
                "type":"text"
            }
        }
    }
}

（2） reindex操作 

POST http://localhost:9200/_reindex

请求体：

{
  "source": {"index":"旧索引"},
  "dest": {"index":"备份索引"}
}

其中旧索引就是orgnization，备份索引是orgnization_bak。

（3）删除旧索引orgnization

（4）创建新索引orgnization，重新指定字段类型

{
    "settings":{
        "number_of_shards":2,
        "number_of_replicas":2
    },
    "mappings":{
        "properties":{
            "id":{
                "type":"long"
            },
            "name":{
                "type":"keyword"
            }
        }
    }
}

（5）再reindex操作 

POST http://localhost:9200/_reindex

请求体为：

{
  "source": {"index":"备份索引"},
  "dest": {"index":"新索引"}
}

此时的备份索引是orgnization_bak，新索引就是我们刚刚创建的orgnization。