ElasticSearch中Mapping的使用-ElasticSearch零基础到实战

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在Elasticsearch中，Mapping是将文档的字段映射到底层存储的过程。Mapping定义了每个字段的数据类型、分析器、索引选项等。正确使用Mapping可以提高搜索结果的准确性和速度。

在本文中，我们将探讨Elasticsearch Mapping的使用，并提供如何使用它来定义文档结构的示例。

**先决条件**

在开始之前，您需要在本地计算机或远程服务器上安装Elasticsearch。您可以从官方网站下载Elasticsearch，也可以使用像AWS Elasticsearch这样的云服务。一旦您安装并运行了Elasticsearch，您可以使用任何编程语言与Elasticsearch API交互。在本文中，我们将使用Python和Elasticsearch Python客户端库。

**定义Mapping**

要定义Mapping，我们可以使用Indices API的put_mapping()方法。put_mapping()方法允许我们指定字段的数据类型、分析器和索引选项。

以下是如何使用Elasticsearch Python客户端库定义Mapping的示例：
```asp
from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch()

index_name = 'my_index'
mapping = {
    'properties': {
        'title': {
            'type': 'text',
            'analyzer': 'standard'
        },
        'author': {
            'type': 'text',
            'analyzer': 'standard'
        },
        'published_date': {
            'type': 'date',
            'format': 'yyyy-MM-dd'
        },
        'price': {
            'type': 'float'
        }
    }
}

es.indices.put_mapping(index=index_name, body=mapping)

```
在上面的示例中，我们首先导入Elasticsearch库并创建到Elasticsearch的连接。我们还定义了索引名称和Mapping。Mapping指定了四个字段：title、author、published_date和price。每个字段都具有不同的数据类型、分析器和索引选项。

**使用Mapping**

一旦我们定义了Mapping，我们就可以使用它来创建、更新和查询文档。在创建文档时，Elasticsearch会自动将文档字段映射到指定的数据类型、分析器和索引选项。

以下是如何使用Elasticsearch Python客户端库创建一个使用定义Mapping的文档的示例：
```asp
from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch()

index_name = 'my_index'
doc_id = 1
doc = {
    'title': 'The Great Gatsby',
    'author': 'F. Scott Fitzgerald',
    'published_date': '1925-04-10',
    'price': 12.99
}

es.create(index=index_name, id=doc_id, body=doc)

```
在上面的示例中，我们使用create()方法创建一个名为“my_index”的索引，并将一个具有指定字段的文档添加到其中。

**更新Mapping**

如果我们需要更新Mapping，例如添加或删除字段，我们可以使用put_mapping()方法。

以下是如何使用Elasticsearch Python客户端库将名为“my_index”的索引中的Mapping添加一个新字段的示例：
```asp
from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch()

index_name = 'my_index'

mapping = {
    'properties': {
        'title': {
            'type': 'text',
            'analyzer': 'standard'
        },
        'author': {
            'type': 'text',
            'analyzer': 'standard'
        },
        'published_date': {
            'type': 'date',
            'format': 'yyyy-MM-dd'
        },
        'price': {
            'type': 'float'
        },
        'category': {
            'type': 'keyword'
        }
    }
}

es.indices.put_mapping(index=index_name, body=mapping)

```
在上面的示例中，我们将category字段添加到索引的Mapping中。

**查询Mapping**

我们可以使用get_mapping()方法获取索引的Mapping信息。

以下是如何使用Elasticsearch Python客户端库获取名为“my_index”的索引的Mapping信息的示例：

```asp
from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch()

index_name = 'my_index'

result = es.indices.get_mapping(index=index_name)

print(result)

```
在上面的示例中，我们使用get_mapping()方法获取名为“my_index”的索引的Mapping信息，并将其打印到控制台上。

**小结：**

在本文中，我们介绍了如何使用Elasticsearch Mapping来定义文档结构，并提供了如何使用Elasticsearch Python客户端库执行这些操作的示例。正确使用Mapping可以提高搜索结果的准确性和速度。

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