显式映射：掌握 Elasticsearch 数据建模的艺术

2023-09-19 10:32:27

前言

在浩瀚的数据海洋中，Elasticsearch 作为一款强大的搜索引擎，脱颖而出，为数据探索和分析提供了无与伦比的便利。而显式映射，则是我们构建 Elasticsearch 数据模型时的一把利器。通过显式映射，我们可以精确定义字段及其类型，从而为 Elasticsearch 提供结构化数据，提高查询和检索效率。

何谓显式映射？

显式映射，顾名思义，就是我们在创建索引时明确定义每个字段及其类型的过程。这与动态映射不同，动态映射允许 Elasticsearch 根据写入的数据自动推断字段类型。显式映射提供了一系列优势：

提高查询效率： 预先定义字段类型有助于 Elasticsearch 优化查询，从而缩短响应时间。
数据完整性： 显式映射强制执行数据类型，确保数据的一致性和完整性。
可预测性： 明确的字段定义消除了猜测，使数据建模更具可预测性。

显式映射的要素

定义显式映射时，需要考虑以下关键要素：

字段名称： 字段的唯一标识符，通常遵循驼峰命名法。
数据类型： 指定字段的值类型，如文本、数字、布尔值等。
索引： 确定字段是否在索引中存储，并可用于搜索。
分词器： 分析字段值时使用的分词器，对于文本字段至关重要。

案例场景

让我们通过一个实际案例来说明显式映射的应用。假设我们有一个名为 "products" 的索引，需要存储产品信息，包括名称、价格、类别等字段。显式映射如下：

{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text",
        "analyzer": "standard"
      },
      "price": {
        "type": "float"
      },
      "category": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}