# 映射改变
原文链接 : [https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.0/breaking_50_mapping_changes.html](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.0/breaking_50_mapping_changes.html)
译文链接 : [http://www.apache.wiki/pages/viewpage.action?pageId=4260763](http://www.apache.wiki/pages/viewpage.action?pageId=4260763)
贡献者 : [片刻](/display/~jiangzhonglian)
## string字段替换为text / keyword 字段
string字段数据类型已替换为全文分析内容的text字段,以及未分析精确字符串值的keyword字段。 出于向后兼容的目的,在5.x系列期间:
* 5.0之前的索引上的string字段将像以前一样工作。
* 新的string字段可以像以前一样添加到5.0之前的索引。
* text和keyword字段也可以添加到5.0之前的索引。
* 当将string字段添加到新索引时,如果可能,字段映射将重写为text或keyword字段,否则将抛出异常。 使用string字段可能的某些配置不再适用于 text / keyword 字段,例如在未分析的keyword字段上启用term_vectors。
## 默认字符串映射
字符串映射现在具有以下默认映射:
```
{
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
}
```
这允许对原始字段名称执行全文搜索,并在子关键字字段上对聚合进行排序和运行。
## 数字字段
数字字段现在用完全不同的数据结构(称为BKD树)索引,预期需要更少的磁盘空间,并且对于范围查询比之前索引数字的方式更快。
术语查询现在将返回常数分数,而由于文档频率的贡献,它们用于返回较高分数的罕见术语,这种新的BKD结构不记录。 如果需要评分,那么建议将数字字段映射为[`keyword`](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.0/keyword.html)。
请注意,此 [`keyword`](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.0/keyword.html "Keyword datatype") 映射不需要替换数字映射。 例如,如果您需要在数字字段上同时排序和评分,则可以使用 `[fields](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.0/multi-fields.html "fields") `将其映射为number和keyword:
```
PUT my_index
{
"mappings": {
"my_type": {
"properties": {
"my_number": {
"type": "long",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}
}
}
```
此外,precision_step参数现在不相关,并且将在5.0之后或之后创建的索引上被拒绝。
## geo_point字段
像数值字段一样,地理点字段现在使用新的BKD树结构。由于此结构基本上设计用于多维空间数据,因此不再需要或支持以下字段参数:geohash,geohash_prefix,geohash_precision,lat_lon。从API角度仍然支持Geohash,仍然可以使用.geohash字段扩展访问,但它们不再用于索引地理点数据。
## _timestamp和_ttl
_timestamp和_ttl字段已弃用,现在已删除。作为_timestamp的替代品,您应该使用应用程序端的当前时间戳填充常规日期字段。对于_ttl,您应该在适用时使用基于时间的索引,或者在时间戳字段上使用范围查询cron删除查询
## index 属性
在所有字段数据类型(除了已弃用的字符串字段)中,index属性现在只接受true / false,而不接受not_analyzed / no。字符串字段仍接受analyze / not_analyzed / no。
## 未索引字段上的文档值
以前,将字段设置为index:no也会禁用doc值。现在,除非将doc_values设置为false,否则会始终对数字和布尔字段启用文档值。
## 浮点使用float而不是double
当动态映射包含浮点数的字段时,该字段现在默认使用float而不是double。 推理是浮点在大多数情况下应该足够了,但会显着降低存储要求。
## norms
norms现在采用布尔而不是对象。 这个布尔值是norms.enabled的替换。 没有norms.loading的替代,因为迫切的加载规范是不再有用了,现在规范是基于磁盘的。
## fielddata.format
在用于在字段上隐式启用文档值的映射中设置fielddata.format:doc_values。 这不再有效:启用或停用文档值的唯一方法是使用映射的doc_values属性。
## fielddata.filter.regex
正则表达式过滤器不再受支持,将在升级时删除。
## 源变换已删除
源变换要素已删除。 相反,使用ingest管道。
## 字段映射限制
为了防止映射爆炸,以下限制应用于在5.x中创建的索引:
* 索引中的最大字段数限制为1000。
* 字段的最大深度(1加上对象或嵌套父对象的数量)限制为20。
* 索引中嵌套字段的最大数量限制为50。
有关更多信息,请参阅“[防止映射爆炸的设置](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.0/mapping.html#mapping-limit-settings)”一节。
## _parent字段不再索引
父文档和子文档之间的联接不再依赖于索引字段,因此从5.0.0开始,_parent字段不再索引。为了查找引用特定父标识的文档,可以使用新的parent_id查询。 GET响应和搜索响应内的命中仍包括_parent键下的父标识。
## 源format选项
_source映射不再支持format选项。在升级到5.0之前创建的索引仍然可以被接受,以实现向后兼容性,但是它没有效果。在5.0之前或之后创建的指数将拒绝此选项。
## 对象符号
核心类型不再支持对象符号,用于提供每个文档的提升如下:
```
{
"value": "field_value",
"boost": 42
}
```
## 提高对_all的查询的准确性
_all上的每字段增强现在压缩为单个字节,而不是先前使用的4个字节。 虽然这将使索引更具空间效率,但这也意味着索引时间提升将不太准确地编码。
## _ttl和_timestamp不能被创建
您不能再使用_ttl或_timestamp创建索引。 在5.0之前创建的启用的索引将继续工作。
您应该在新索引中替换_timestamp,方法是在生成数据的应用程序中或使用如下所示的ingest pipline向源中添加字段:
```
PUT _ingest/pipeline/timestamp
{
"description" : "Adds a timestamp field at the current time",
"processors" : [ {
"set" : {
"field": "timestamp",
"value": "{{_ingest.timestamp}}"
}
} ]
}
PUT newindex/type/1?pipeline=timestamp
{
"example": "data"
}
GET newindex/type/1
```
哪个生产
```
{
"_source": {
"example": "data",
"timestamp": "2016-06-21T18:48:55.560+0000"
},
...
}
```
如果您有使用2.x创建的旧索引已启用_timestamp,那么您可以将其迁移到具有reindex的源中的时间戳字段的新索引:
```
POST _reindex
{
"source": {
"index": "oldindex"
},
"dest": {
"index": "newindex"
},
"script": {
"lang": "painless",
"inline": "ctx._source.timestamp = ctx._timestamp; ctx._timestamp = null"
}
}
```
可以使用基于时间的索引名称(首选)替换_ttl,或者通过添加在源文档中的时间戳字段上运行按查询删除的cron作业。如果你有这样的文件:
```
POST index/type/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"example": "data", "timestamp": "2016-06-21T18:48:55.560+0000" }
{"index":{"_id":2}}
{"example": "data", "timestamp": "2016-04-21T18:48:55.560+0000" }
```
然后,您可以从6月1日之前删除所有文档:
```
POST index/type/_delete_by_query
{
"query": {
"range" : {
"timestamp" : {
"lt" : "2016-05-01"
}
}
}
}
```
请记住,从索引中删除文档与删除整个索引相比非常昂贵。这就是为什么推荐基于时间的索引超过这种事情,为什么_ttl首先被废弃。
## 不支持空字段名称
在5.0之后不允许在映射中出现空字段名称。
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- Inner hits
- Search After
- Field Collapsing 字段折叠
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- Multi Search 模板
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- Suggesters
- Completion Suggester
- Context Suggester
- Phrase Suggester
- Term suggester
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- Profiling Queries
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- Profiling Considerations
- Aggregations
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- 地理位置查询
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- Span Term 查询
- Span Multi Term 查询
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- Mapping(映射)
- 字段类型
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- Binary
- Range
- Boolean
- Date
- Geo-point datatype
- String
- Text
- Token数
- 渗滤型
- KeyWord
- Nested
- Object
- Numeric
- Meta-Fields(元字段)
- _all field
- _field_names field
- _id field
- _index field
- _meta field
- _parent field
- _routing field
- _source field
- _type field
- _uid field
- Mapping parameters(映射参数)
- analyzer(分析器)
- normalizer(归一化)
- boost(提升)
- Coerce(强制类型转换)
- copy_to(合并参数)
- doc_values(文档值)
- dynamic(动态设置)
- enabled(开启字段)
- fielddata(字段数据)
- format (日期格式)
- ignore_above(忽略超越限制的字段)
- ignore_malformed(忽略格式不对的数据)
- include_in_all(_all 查询包含字段)
- index_options(索引设置)
- index (索引)
- fields(字段)
- Norms (标准信息)
- null_value(空值)
- position_increment_gap(短语位置间隙)
- properties (属性)
- search_analyzer (搜索分析器)
- similarity (匹配方法)
- store(存储)
- Term_vectors(词根信息)
- Dynamic Mapping(动态映射)
- default mapping(mapping中的_default_)
- Dynamic field mapping(动态字段映射)
- Dynamic templates(动态模板)
- Override default template(覆盖默认模板)
- Mapping(映射)
- Analysis
- Tokenizers(分词器)
- Standard Tokenizer(标准分词器)
- Letter Tokenizer
- Lowercase Tokenizer (小写分词器)
- Whitespace Analyzer
- 停止分析器
- UAX URL Email Tokenizer
- Classic Tokenizer
- Thai Tokenizer(泰语分词器)
- NGram Tokenizer
- Keyword Analyzer
- Path Hierarchy Tokenizer(路径层次分词器)
- Pattern Tokenizer
- Token Filters(词元过滤器)
- Apostrophe Token Filter(撇号/单引号过滤器)
- ASCII Folding Token Filter(ASCII Folding 词元过滤器)
- CJK Bigram Token Filter(CJK Bigram词元过滤器)
- CJK Width Token Filter(CJK宽度过滤器)
- Classic Token Filter(经典过滤器)
- Common Grams Token Filter(近义词词元过滤器)
- Compound Word Token Filter(复合词过滤器)
- Decimal Digit Token Filter(十进制数字过滤器)
- Delimited Payload Token Filter(Delimited Payload词元分析器)
- Edge NGram Token Filter(Edge NGram 词元过滤器)
- Elision Token Filter(Elision词元过滤器)
- Fingerprint Token Filter(指纹过滤器)
- Flatten Graph Token Filter(Flatten Graph 词元过滤器)
- Hunspell Token Filter(Hunspell 词元过滤器)
- Keep Types Token Filter(保留指定类型过滤器)
- Keep Words Token Filter(保留字过滤器)
- Keyword Marker Token Filter(Keyword Marker 词元过滤器)
- Keyword Repeat Token Filter(Keyword Repeat 词元过滤器)
- KStem Token Filter(KStem 词元过滤器)
- Length Token Filter(长度词元过滤器)
- Limit Token Count Token Filter(限制词元数量过滤器)
- Lowercase Token Filter(Lowercase 词元过滤器)
- Minhash Token Filter(Minhash过滤器)
- NGram Token Filter(NGram词元过滤器)
- Normalization Token Filter(标准化词元过滤器)
- Pattern Capture Token Filter(模式匹配词元过滤器)
- Pattern Replace Token Filter(模式替换词元过滤器)
- Phonetic Token Filter(Phonetic 词元过滤器)
- Porter Stem Token Filter(Porter Stem 词元过滤器)
- Reverse Token Filteredit(反向词元过滤器)
- Shingle Token Filter(Shingle 词元过滤器)
- Snowball Token Filter(Snowball 词元过滤器)
- Standard Token Filters(标准词元过滤器)
- Stemmer Override Token Filter(Stemmer Override 词元过滤器)
- Stemmer Token Filter(Stemmer 词元过滤器)
- Stop Token Filter(Stop 词元过滤器)
- Synonym Graph Token Filter(Synonym Graph 词元过滤器)
- Synonym Token Filter(Synonym 词元过滤器)
- Trim Token Filter(Trim词元过滤器)
- Truncate Token Filter(截断词元过滤器)
- Unique Token Filter(唯一词元过滤器)
- Uppercase Token Filter(Uppercase词元过滤器)
- Word Delimiter Token Filter(Word Delimiter 词元过滤器)
- Character Filters(字符过滤器)
- md Strip Character Filter
- Mapping Character Filter
- Pattern Replace Character Filter
- Anatomy of an analyzer(分析器的分析)
- Testing analyzers(测试分析器)
- Analyzers(分析器)
- Configuring built-in analyzers(配置内置分析器)
- Standard Analyzer(标准分析器)
- Simple Analyzer(简单分析器)
- 空白分析器
- Stop Analyzer
- 指纹分析器
- 模式分析器
- 自定义分析器
- 语言分析器
- 模块
- Indices(索引)
- Circuit breakers(熔断器)
- Fielddata cache(列数据缓存)
- indexing buffer(索引写入缓冲)
- indices Recovery(索引恢复)
- NetWork Setting(网络配置)
- Node Query Cache(节点查询缓存)
- Shard request cache(分片请求缓存)
- 脚本
- Groovy 脚本语言
- Painless 脚本语言
- Painless 语法
- Painless 调试
- Lucene表达式语言
- 原生(Java)脚本
- 高级文本评分脚本
- 快照和还原
- 线程池
- 传输
- HTTP
- Tribe Node (部落节点)
- 跨集群搜索
- Cluster(集群)
- Disk-based Shard Allocation ( 基于磁盘的分片分配 )
- Shard Allocation Awareness ( 分片分配意识 )
- 群集级别分片分配
- Node
- 插件
- Index Modules(索引模块)
- Analysis(分析)
- 索引分片分配
- 分片分配过滤
- 节点丢失时的延迟分配
- 索引恢复的优先级
- 每个节点的总分片数
- Mapper(映射)
- Merge(合并)
- Similarity module(相似模块)
- Slow log(慢日志)
- Store
- 预加载数据到文件系统缓存
- Translog(事务日志)
- Ingest Node(预处理节点)
- Pipeline Definition(管道定义)
- Ingest APIs
- Put Pipeline API
- Get Pipeline API
- Delete Pipeline API
- Simulate Pipeline API(模拟管道 API)
- Accessing Data in Pipelines(访问管道中的数据)
- Handling Failures in Pipelines(处理管道中的故障)
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- Append Processor(追加处理器)
- Convert Processor(转换处理器)
- Date Processor(日期处理器)
- Date Index Name Processor(日期索引名称处理器)
- Fail Processor(故障处理器)
- Foreach Processor(循环处理器)
- Grok Processor(Grok 处理器)
- Gsub Processor(Gsub 处理器)
- Join Processor(连接处理器)
- JSON Processor(JSON 处理器)
- KV Processor(KV 处理器)
- Lowercase Processor(小写处理器)
- Remove Processor(删除处理器)
- Rename Processor(重命名处理器)
- Script Processor(脚本处理器)
- Set Processor(设置处理器)
- Split Processor(拆分处理器)
- Sort Processor(排序处理器)
- Trim Processor(修剪处理器)
- Uppercase Processor(大写处理器)
- Dot Expander Processor(点扩展器处理器)
- How to(操作方式)
- 一些建议
- Recipes(诀窍)
- 索引速率调优
- 查询优化
- 磁盘使用调优
- Testing(测试)
- Java Testing Framework(测试框架)
- ( why randomized testing ) 为什么随机测试?
- Using the elasticsearch test classes ( 使用 elasticsearch 测试类 )
- unit tests(单元测试)
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- Randomized testing(随机测试)
- Assertions()
- Glossary of terms (词汇表)
- Release Notes(版本说明)
- 5.3.0 版本说明
- 5.2.2 Release Notes
- 5.2.1 Release Notes
- 5.2.0 Release Notes
- 5.1.2 Release Notes
- 5.1.1 Release Notes
- 5.1.0 Release Notes
- 5.0.1 Release Notes