Elasticsearch mapping 之性能相关配置

ES 常见类型

通用类型:

二进制: binary

布尔型: boolean

字符串: keyword, constant_keyword, wildcard, text

别名: alias

对象: object, flattened, nested, join

结构化数据类型: Range, ip, version, murmur3

空间数据类型: geo_point, geo_shape, point, shape

性能相关参数

_all

_all 字段的索引方式是将所有其他字段的值作为一个大字符串索引的,通过include_in_all参数指定哪些字段的内容放入_all 字段,_all 字段在v6.0+已经废弃,v7.0正式移除,但是可以通过copy_to来实现_all相同功能.

PUT /test_index
{"mappings": {"properties": {"field1": {"type": "text","copy_to": "field_all"},"field2": {"type": "text","copy_to": "field_all"},"field_all": {"type": "text"}}}
}POST /test_index/_doc/1
{"field1": "smith","field2": "John@example.com"
}GET /test_index/_search
{"query": {"match": {"field_all": "smith"}}
}

现在field_all存的是[“smith”, “John@example.com”].

优点: 当我们想要查询field1或者field2中包含“smith”的时候,只要查询field_all字段就行. 不需要从两个字段的倒排索引中查询两遍.

缺点: 我们不清楚“smith”是在field1还是field2, 需要按照字段或者“smith”在字段中的占比算score的时候就不支持了. 额外需要硬盘空间存储field_all字段内容.

_source

_source 字段用于存储 post 到 ES 的原始 json 文档。为什么要存储原始文档呢？因为 ES 采用倒排索引对文本进行搜索，而倒排索引无法存储原始输入文本。一段文本交给ES后，首先会被分析器(analyzer)打散成单词，为了保证搜索的准确性，在打散的过程中，会去除文本中的标点符号，统一文本的大小写，甚至对于英文等主流语言，会把发生形式变化的单词恢复成原型或词根，然后再根据统一规整之后的单词建立倒排索引，经过如此一番处理，原文已经面目全非。因此需要有一个地方来存储原始的信息，以便在搜到这个文档时能够把原文返回给查询者。和所有被存储的字段一样， _source 字段在被写入磁盘之前先会被压缩。

那么一定要存储原始文档吗？不一定！如果没有取出整个原始 json 结构体的需求，可以在 mapping 中关闭 source 字段或者只在 source 中存储部分字段（使用store）。但是这样做有些负面影响：

（1）不能获取到原文

（2）无法reindex：如果存储了 source，当 index 发生损坏，或需要改变 mapping 结构时，由于存在原始数据，ES可以通过原始数据自动重建index，如果不存 source 则无法实现

（3）无法在查询中使用script：因为 script 需要访问 source 中的字段

（4）如果没有 _source 字段，部分 update 请求不会生效。

如果不需要如上功能,可以禁用_source,减少空间或者指定字段储存到_source, 一般不建议禁用_source,可以通过设置best_compression高压缩比来代替禁用_source.

PUT test_index
{"mappings": {"_source": {"enabled": false}}
}PUT /test_index
{"mappings": {"_source": {"includes": ["field1"],"excludes": ["field2"]}}
}

store

store 决定一个字段是否要被单独存储。大家可能会有疑问，_source 里面不是已经存储了原始的文档嘛，为什么还需要一个额外的 store 属性呢？原因如下：

（1）如果禁用了 _source 保存，可以通过指定 store 属性来单独保存某个或某几个字段，而不是将整个输入文档保存到 _source 中。

（2）如果 _source 中有长度很长的文本（如一篇文章）和较短的文本（如文章标题），当只需要取出标题时，如果使用 _source 字段，ES需要读取整个 _source 字段，然后返回其中的 title，由此会引来额外的IO开销，降低效率。此时可以选择将 title 的 store 设置为true，在 _source 字段外单独存储一份。读取时不必在读取整 _source 字段了。但是需要注意，应该避免使用 store 查询多个字段，因为 store 的存储在磁盘上不连续，ES在读取不同的 store 字段时，每个字段的读取均需要在磁盘上进行查询操作，而使用 _source 字段可以一次性连续读取多个字段。

PUT /test_index
{"mappings": {"properties": {"field1": {"type": "text","copy_to": "field_all","store": true},"field2": {"type": "text","copy_to": "field_all"},"field_all": {"type": "text","store": true}},"_source": {"enabled": false}}
}GET /test_index/_search
{"stored_fields": ["field1", "field_all"]
}

doc_values

倒排索引可以提供全文检索能力，但是无法提供对排序和数据聚合的支持。当A字段关闭doc_values时, 聚合A字段流程如下:

通过倒排索引查询到匹配的docId列表
根据docId列表去各个分片获取到Doc的_source字段
解压缩_source字段获取json字符串里面的A字段
统一在内存中进行A字段的聚合

doc_values 本质上是一个序列化的列式存储结构，适用于聚合（aggregations）、排序（Sorting）、脚本（scripts access to field）等操作。当A字段开启doc_values时, 聚合A字段流程如下:

通过倒排索引查询到匹配的docId列表
根据docId列表去各个分片获取到Doc的doc_values里面的A字段, 由于doc_values是列存储,A字段在内存中是连续的,获取方便
统一在内存中进行A字段的聚合

默认情况下，ES几乎会为所有类型的字段存储doc_value，但是 text 或 text_annotated 等可分词字段不支持 doc values 。如果不需要对某个字段进行排序或者聚合，则可以关闭该字段的doc_value存储（doc_values: false）。

PUT /test_index
{"mappings": {"properties": {"field1": {"type": "keyword","copy_to": "field_all","store": true},"field2": {"type": "keyword","copy_to": "field_all","doc_values": false},"field_all": {"type": "text","store": true}},"_source": {"enabled": false}}
}GET /test_index/_search
{"query": {"match_all": {}},"aggregations": {"terms_field2": {"terms": {"field": "field1"}}}
}

index

控制倒排索引，用于标识指定字段是否需要被索引。默认情况下是开启的，如果关闭了 index，则该字段的内容不会被 analyze 分词，也不会存入倒排索引，即意味着该字段无法被搜索。

PUT /test_index
{"mappings": {"properties": {"field1": {"type": "keyword","copy_to": "field_all","store": true,"index": false},"field2": {"type": "keyword","copy_to": "field_all","doc_values": false},"field_all": {"type": "text","store": true}},"_source": {"enabled": true}}
}GET /test_index/_search
{"query": {"match": {"field1": "smith"}}
}