Esノート---新規esインデックス

Esのインデックスに対する操作はrestful apiで行われています.パラメータはjsonの山で、1年前に調べながら書いたことがあります.今回は移行しました.esは6.0バージョンになりました.ずいぶん変わりました.メモを書いて記録してください.
esインデックスを作成するのは簡単で、putリクエストです.

PUT /my_index
{
    "settings": { ... any settings ... },
    "mappings": {
        "type_one": { ... any mappings ... },
    },
  "aliases" : {...}
}

settings mappingsとaliasesを含むインデックスを新規作成します.settingsはスライスなどのパラメータを設定し、mappingsはインデックスの各typeをどのように処理するかを設定し、aliasesは以前使ったことがなく、あまり使えないように見えますが、こちらは記録しません.
settings
こちらには設定できるパラメータがたくさんありますが、公式には修正はお勧めしません.よくあるのは直す必要があるのは2人だけだ.

number_of_shardsインデックスごとのプライマリスライス数は、デフォルト値は5です.この構成はインデックス作成後に変更できません.

number_of_replicasの各プライマリスライスのコピー数は、デフォルト値は1です.この構成は、アクティブなインデックス・ライブラリの場合、いつでも変更できます.

PUT /my_temp_index
{
    "settings": {
        "number_of_shards" :   3,
        "number_of_replicas" : 2
    }
}

インデックスにsettings値を設定する

PUT /my_temp_index/_settings
{
    "number_of_replicas": 1
}

settings値の変更
mappings
各ドキュメントにはtypeがあり、各typeには独自のmappingがあります.mappingはtypeのfield、各fieldのデータ型、およびesがこれらのfieldをどのように処理するかを定義します.
1つのmappingsでは複数のtypeが推奨されず、es 6以降のバージョンでは複数のtypeが許可されない可能性が高いことに注意してください.
公式の計画では、es 7-es 9は徐々にtypeを削除します.
各indexには1つのtypeしかないことをお勧めします.1つのindexの各typeのフィールドは完全に独立していないため、1つのindexの複数のtypeはいくつかの浪費をもたらします.
経由可能/mappingは、es内の1つ以上のインデックスの1つ以上のmappingを表示します.
データ型(field)

文字列string

text

keyword

数字

long integer short byte double float half_float scaled_float

ブール型boolean

日付date

range

integer_range

float_range

long_range

double_range

date_range

array

object

私が使わないタイプはたくさんあります.
新しいfieldを含むドキュメントをインデックスすると、esはダイナミックマッピングを使用し、JSONの基本データ型からfieldタイプを推測しようとします.
一般的には、デフォルトのマッピングで十分です.Esは123のようにinteger、123.123のようにdoubleに自動的にマッピングしますが、多くの場合、カスタムマッピング、特にstringタイプが必要です.
カスタムマッピングでは、次のことができます.

全文文字列と正確な文字列(nameフィールドなど)

特定言語アナライザ

を使用

...

1つのfieldの最も主要な属性はtypeであり、ほとんどのfieldではtypeを設定するだけでよいのが一般的です.

{
    "number_of_clicks": {
        "type": "integer"
    }
}

range

PUT range_index
{
  "mappings": {
    "my_type": {
      "properties": {
        "expected_attendees": {
          "type": "integer_range"
        },
        "time_frame": {
          "type": "date_range", 
          "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
        }
      }
    }
  }
}

書式設定

PUT range_index/my_type/1
{
  "expected_attendees" : { 
    "gte" : 10,
    "lte" : 20
  },
  "time_frame" : { 
    "gte" : "2015-10-31 12:00:00", 
    "lte" : "2015-11-01"
  }
}

検索形式

POST range_index/_search
{
  "query" : {
    "range" : {
      "time_frame" : { 
        "gte" : "2015-10-31",
        "lte" : "2015-11-01",
        "relation" : "within" 
      }
    }
  }
}

この部分は比較的簡単で細かく展開されていない.
string
stringタイプについては、以前はstringのみでしたが、現在はkeywordとtextの2種類に分かれています.
text
textはまずアナライザを経てインデックスされ、descのようなフィールドはtextを使用する必要があります.次の重要なフィールドがあります.
analyzer
アナライザは、このstringをどのように処理するかを指定することができます.例えば、htmlのタグをすべて削除してから、単語を分けて、無駄な停止を削除して、残りのtokenをインデックスしたいと思っています.デフォルトのstandardアナライザを使用するか、別の内蔵アナライザを指定できます.プラグインにインストールされているikなどの3番目のアナライザを使用するか、アナライザをカスタマイズすることもできます.
アナライザは使いやすい

{
    "desc": {
        "type":     "string",
        "analyzer": "ik_smart"
    }
}

そのうちik_smartはすでにインストールされているサードパーティのアナライザです.
index
検索可能に設定するかどうか、boolean
norm
採点時にいくつかの標準化処理を行うかどうか、追加のリソースが必要だと理解しています.
fields
このフィールドは面白いです.まず例を見てみましょう

"filename":{  
  "type":"text",
  "norms":false,
  "fields":{  
     "raw":{  
        "type":"keyword",
        "ignore_above":256
     }
  }
},

filenameのフィールドで、こちらはtypeがtextで、分詞検索ができます.しかし、正確なマッチングが必要な場合があります.filenameを使用することができます.raw.挿入時にfilenameを入力するだけで、esに保存されているのは2部、filenameとfilenameです.raw.
keyword
textとは異なり、keywordはアナライザを通過せず、検索時に正確に一致します.
index fields
この2つのパラメータはtextと同じです
ignore_above
一定の長さを超える文字列を削除
マッピング操作
新規マッピング

PUT /index_name
{
  "mappings": {
    "person" : {
      "properties" : {
        "desc" : {
          "type" :    "string",
          "analyzer": "ik_smart"
        },
        "birth" : {
          "type" :   "date"
        },
        "name" : {
          "type" :   "string",
          "index" : "not_analyzed"
        },
        "user_id" : {
          "type" :   "long"
        }
      }
    }
  }
}

新しいindex、descフィールドはik分詞インデックス、birthはログ、nameフィールドの正確なインデックス、user_idはlong型に設定されています.
マッピングの更新

PUT /index_name/_mapping/person
{
  "properties" : {
    "tag" : {
      "type" :    "string",
      "index":    "not_analyzed"
    }
  }
}

tagフィールドを追加します.