Dynamic templates(動態模板) · my-elasticsearch-cn

# Dynamic templates(動態模板) 動態模板允許你定義可以用于動態添加的字段的自定義映射： * 由Elasticsearch中的match_mapping_type檢測到數據類型。 * 字段的名稱可以是match(匹配)和unmatch(不匹配)或match_pattern(模式匹配)。 * 全點路徑的字段可以是path_match(路徑匹配)和path_unmatch(不匹配路徑)。原始字段名稱{name}和檢測導的數據類型{dynamic_type}模板變量可以在映射規范中用作占位符。 Tips 僅當字段包含具體值（不為空或空數組）時才添加動態字段映射。這意味著如果在dynamic_template中使用null_value選項，只能在該字段具有的具體值已被索引第一個文檔之后才會應用該值。動態模板是指定為命名對象的一個數組： | `"dynamic_templates"``: [` `{` `"my_template_name"``: {?????????????????``#1` `... match conditions ...?????????????``#2` `"mapping"``: { ... }????????????????????``#3` `}` `},` `...` `]` | | 1 | 模板名稱可以是任意字符串。 | | 2 | 匹配條件可以包括以下任何一種：match_mapping_type(匹配映射類型),match(匹配),match_pattern(模式匹配),unmatch(不匹配),path_match(路徑匹配),path_unmatch(取消路徑匹配)。 | | 3 | 匹配字段應該使用的映射。 | 模板按順序進行處理-第一個匹配模板達到要求。可以使用PUT mapping API將新的模板附加到列表的尾部。如果新的模板與現有的模板同名，它將會替換舊的版本。 #### **`match_mapping_type（匹配映射類型）`** match_mapping_type通過動態字段映射檢測數據類型的匹配，換句話說，就是Elasticsearch認為該字段應該具有的數據類型。只能自動檢測以下數據類型：boolean(布爾類型),date(日期),double(浮點型),long(長整型),object(對象類型),string(字符類型)。同時，它也接受*來匹配所有數據類型。例如，如果我們要將所有整數字段映射為integer(整型)而不是long(長整型),并且所有string(字符串類型)字段都是text(文本)和keyword(關鍵詞),我們可以使用以下模板： | `PUT my_index` `{` `"mappings"``: {` `"my_type"``: {` `"dynamic_templates"``: [` `{` `"integers"``: {` `"match_mapping_type"``:?``"long"``,` `"mapping"``: {` `"type"``:?``"integer"` `}` `}` `},` `{` `"strings"``: {` `"match_mapping_type"``:?``"string"``,` `"mapping"``: {` `"type"``:?``"text"``,` `"fields"``: {` `"raw"``: {` `"type"``:??``"keyword"``,` `"ignore_above"``: 256` `}` `}` `}` `}` `}` `]` `}` `}}` `PUT my_index``/my_type/1``{` `"my_integer"``: 5,?????????????????``#1` `"my_string"``:?``"Some string"`?`}?????``#2` | | 1 | my_integer字段被映射為integer(整數類型)。 | | 2 | my_string字段被映射為text(文本類型),并且是keword(關鍵字)多字段。 | #### **`match`?and?`unmatch（匹配和不匹配）`** match(匹配)參數使用模式匹配字段名稱，而unmatch(不匹配)使用模式排除match(匹配)的字段。以下示例匹配名稱為long_開頭(除了以_text結尾的字段字符串除外)的所有string(字符串類型)字段，并將其映射為long(長整型)字段： | `PUT my_index` `{` `"mappings"``: {` `"my_type"``: {` `"dynamic_templates"``: [` `{` `"longs_as_strings"``: {` `"match_mapping_type"``:?``"string"``,` `"match"``:???``"long_*"``,` `"unmatch"``:?``"*_text"``,` `"mapping"``: {` `"type"``:?``"long"` `}` `}` `}` `]` `}` `}}` `PUT my_index``/my_type/1``{` `"long_num"``:?``"5"``,??????????????``#1` `"long_text"``:?``"foo"`?`}??????????``#2` | | 1 | long_num字段被映射為long(長整型)。 | | 2 | long_text字段使用默認的string(字符串類型)映射。 | #### **`match_pattern（模式匹配）`** match_pattern參數調整match參數的行為，使其在字段名稱上支持匹配完整的Java正則表達式，而不是簡單的通配符，例如： | `"match_pattern"``:?``"regex"``,` `"match"``:?``"^profit_\d+$"` | #### **`path_match`?and?`path_unmatch(路徑匹配和不匹配路徑)`** path_match和path_unmatch參數的工作方式與match和unmathc相同，但是字段運行在完整的路徑上，而不僅僅是最終的名稱，例如：some_object.*.some_field。此示例將name對象中的任何字段的值復制到頂級full_name字段，但middle字段除外： | `PUT my_index` `{` `"mappings"``: {` `"my_type"``: {` `"dynamic_templates"``: [` `{` `"full_name"``: {` `"path_match"``:???``"name.*"``,` `"path_unmatch"``:?``"*.middle"``,` `"mapping"``: {` `"type"``:???????``"text"``,` `"copy_to"``:????``"full_name"` `}` `}` `}` `]` `}` `}}` `PUT my_index``/my_type/1``{` `"name"``: {` `"first"``:??``"Alice"``,` `"middle"``:?``"Mary"``,` `"last"``:???``"White"`??`}}` | #### **`{name}`?and?`{dynamic_type}`** 在映射中{name}和{dynamic_type}占位符會被替換為字段名稱和檢測到的動態類型。以下示例將所有的字符串類型設置為使用與該字段名稱相同的analyzer(分析器)，并禁用所有非字符串字段的doc_values： | `PUT my_index` `{` `"mappings"``: {` `"my_type"``: {` `"dynamic_templates"``: [` `{` `"named_analyzers"``: {` `"match_mapping_type"``:?``"string"``,` `"match"``:?``"*"``,` `"mapping"``: {` `"type"``:?``"text"``,` `"analyzer"``:?``"{name}"` `}` `}` `},` `{` `"no_doc_values"``: {` `"match_mapping_type"``:``"*"``,` `"mapping"``: {` `"type"``:?``"{dynamic_type}"``,` `"doc_values"``:?``false` `}` `}` `}` `]` `}` `}}` `PUT my_index``/my_type/1``{` `"english"``:?``"Some English text"``,????????????``#1` `"count"``:?? 5 }?????????????????????????????``#2` | | 1 | english字段通過english分析器映射為string（字符串）字段。 | | 2 | count字段通過禁用的doc_values映射為long（長整型）字段。 | #### Template examples（模板示例）以下是一些可能有用的動態模板示例： ##### Structured search（結構化搜索）默認情況下，elasticsearch將字符串字段映射為具有子keyword(關鍵字)字段的text(文本)字段。但是，如果你只想索引結構化內容，對全文檢索不感興趣，你可以使用elasticsearch將你的字段映射為“關鍵字”。請注意，這意味著為了搜索這些字段，你必須搜索與索引完全相同的值。 | `PUT my_index` `{?``"mappings"``: {` `"my_type"``: {` `"dynamic_templates"``: [` `{` `"strings_as_keywords"``: {` `"match_mapping_type"``:?``"string"``,` `"mapping"``: {` `"type"``:?``"keyword"` `}` `}` `}` `]` `}` `}}` | ##### `text`-only mappings for strings（字符串的純文字映射）與上一個例子相反，如果你唯一關心的字符串字段是全文檢索，并且如果你不打算在該字符串字段上運行聚合，排序或精確搜索，你可以告訴elasticsearch將它僅映射為文本字段(這是5.0之前的默認行為)： | `PUT my_index` `{` `"mappings"``: {` `"my_type"``: {` `"dynamic_templates"``: [` `{` `"strings_as_text"``: {` `"match_mapping_type"``:?``"string"``,` `"mapping"``: {` `"type"``:?``"text"` `}` `}` `}` `]` `}` `}}` | ##### **Disabled norms（禁用規范）** Norms(規范)是索引時評分的因子。如果你不關心評分，不按分數排序文檔，則可能會出現這種情況，你可以在索引中禁用這些評分因子的存儲，這樣能夠節省一些空間。 | `PUT my_index` `{` `"mappings"``: {` `"my_type"``: {` `"dynamic_templates"``: [` `{?``"strings_as_keywords"``: {` `"match_mapping_type"``:?``"string"``,` `"mapping"``: {` `"type"``:?``"text"``,` `"norms"``:?``false``,` `"fields"``: {` `"keyword"``: {` `"type"``:?``"keyword"``,` `"ignore_above"``: 256` `}` `}` `}` `}` `}` `]` `}` `}}` | 子keyword字段出現在此模板中，用以同動態映射的默認規則保持一致。當然，如果你不需要它們，你可以按上一節所述刪除它，因為你不需要在此字段上執行精確搜索或聚合。 ##### **Time-series（時間序列）** 當使用elasticsearch進行時間序列分析，通常你會經常聚合許多數字字段，但不會過濾。在這種情況下，你可以禁用這些字段上的索引來節省磁盤空間，同時可能獲得一些索引速度的提升： | `PUT my_index` `{` `"mappings"``: {` `"my_type"``: {` `"dynamic_templates"``: [` `{` `"unindexed_longs"``:{` `"match_mapping_type"``:?``"long"``,` `"mapping"``: {` `"type"``:?``"long"``,` `"index"``:?``false` `}` `}` `},` `{` `"unindexed_doubles"``: {` `"match_mapping_type"``:?``"double"``,` `"mapping"``: {` `"type"``:?``"float"``,??????``#1` `"index"``:?``false` `}` `}` `}` `]` `}` `}}` | | 1 | 像默認的動態映射規則一樣，doubles(雙精度)映射為floats(浮點),通常情況下是足夠準確的，但只需要一半的磁盤空間。 |