elasticsearch(六)---索引管理

我们已经看到Elasticsearch如何在不需要任何预先计划和设置的情况下，轻松地开发一个新的应用。并且，在你想调整索引和搜索过程来更好地适应你特殊的使用需求前，不会花较长的时间。它包含几乎所有的和索引及类型相关的定制选项。

在这一章，将介绍管理索引和类型映射的API以及最重要的设置。

创建索引

手动创建索引，在请求中加入所有设置和类型映射，如下所示：

PUT /my_index
{
    "settings": { ... any settings ... },
    "mappings": {
        "type_one": { ... any mappings ... },
        "type_two": { ... any mappings ... },
        ...
    }
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事实上，你可以通过在 config/elasticsearch.yml 中添加下面的配置来防止自动创建索引。

action.auto_create_index: false
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删除索引

使用以下的请求来删除索引：

DELETE /my_index
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你也可以用下面的方式删除多个索引

DELETE /index_one,index_two
DELETE /index_*
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你甚至可以删除所有索引

DELETE /_all
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索引设置

你可以通过很多种方式来自定义索引行为，但是： Elasticsearch 提供了优化好的默认配置。除非你明白这些配置的行为和为什么要这么做，请不要修改这些配置。

下面是两个最重要的设置：

number_of_shards

定义一个索引的主分片个数，默认值是 `5`。这个配置在索引创建后不能修改。
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number_of_replicas

每个主分片的复制分片个数，默认是 `1`。这个配置可以随时在活跃的索引上修改。
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例如，我们可以创建只有一个主分片，没有复制分片的小索引。

PUT /my_temp_index
{
    "settings": {
        "number_of_shards" :   1,
        "number_of_replicas" : 0
    }
}
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然后，我们可以用 update-index-settings API 动态修改复制分片个数：

PUT /my_temp_index/_settings
{
    "number_of_replicas": 1
}
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配置分析器

第三个重要的索引设置是 analysis 部分，用来配置已存在的分析器或创建自定义分析器来定制化你的索引。

standard 分析器是用于全文字段的默认分析器，对于大部分西方语系来说是一个不错的选择。它考虑了以下几点：

standard 分词器，在词层级上分割输入的文本。

standard 标记过滤器，被设计用来整理分词器触发的所有标记（但是目前什么都没做）。

lowercase 标记过滤器，将所有标记转换为小写。

stop 标记过滤器，删除所有可能会造成搜索歧义的停用词，如 a，the，and，is。

默认情况下，停用词过滤器是被禁用的。如需启用它，你可以通过创建一个基于 standard 分析器的自定义分析器，并且设置 stopwords 参数。可以提供一个停用词列表，或者使用一个特定语言的预定停用词列表。

在下面的例子中，我们创建了一个新的分析器，叫做 es_std ，并使用预定义的西班牙语停用词：

PUT /spanish_docs
{
    "settings": {
        "analysis": {
            "analyzer": {
                "es_std": {
                    "type":      "standard",
                    "stopwords": "_spanish_"
                }
            }
        }
    }
}
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es_std 分析器不是全局的，它仅仅存在于我们定义的 spanish_docs 索引中。为了用 analyze API 来测试它，我们需要使用特定的索引名。

GET /spanish_docs/_analyze?analyzer=es_std
El veloz zorro marrón
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下面简化的结果中显示停用词 El 被正确的删除了：

{
  "tokens" : [
    { "token" :    "veloz",   "position" : 2 },
    { "token" :    "zorro",   "position" : 3 },
    { "token" :    "marrón",  "position" : 4 }
  ]
}
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自定义分析器

虽然 Elasticsearch 内置了一系列的分析器，但是真正的强大之处在于定制你自己的分析器。你可以通过在配置文件中组合字符过滤器，分词器和标记过滤器，来满足特定数据的需求。

分析器是三个顺序执行的组件的结合（字符过滤器，分词器，标记过滤器）。

字符过滤器

字符过滤器是让字符串在被分词前变得更加“整洁”。
例如，如果我们的文本是 HTML 格式，它可能会包含一些我们不想被索引的 HTML 标签，诸如 <p> 或 <div>。
我们可以使用 html_strip 字符过滤器 来删除所有的 HTML 标签，并且将 HTML 实体转换成对应的 Unicode 字符，
比如将 Á 转成 Á。
一个分析器可能包含零到多个字符过滤器。
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分词器

一个分析器 必须 包含一个分词器。
分词器将字符串分割成单独的词（terms）或标记（tokens）。
standard 分析器使用 standard 分词器将字符串分割成单独的字词，删除大部分标点符号，
但是现存的其他分词器会有不同的行为特征。
例如，keyword 分词器输出和它接收到的相同的字符串，不做任何分词处理。
[whitespace 分词器]只通过空格来分割文本。
[pattern 分词器]可以通过正则表达式来分割文本。
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标记过滤器

分词结果的 标记流 会根据各自的情况，传递给特定的标记过滤器。
标记过滤器可能修改，添加或删除标记。
我们已经提过 lowercase 和 stop 标记过滤器，但是 Elasticsearch 中有更多的选择。
stemmer 标记过滤器将单词转化为他们的根形态（root form）。
ascii_folding 标记过滤器会删除变音符号，
比如从 très 转为 tres。
ngram 和 edge_ngram 可以让标记更适合特殊匹配情况或自动完成。
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创建自定义分析器

与索引设置一样，我们预先配置好 es_std 分析器，我们可以在 analysis 字段下配置字符过滤器，分词器和标记过滤器：

PUT /my_index
{
    "settings": {
        "analysis": {
            "char_filter": { ... custom character filters ... },
            "tokenizer":   { ...    custom tokenizers     ... },
            "filter":      { ...   custom token filters   ... },
            "analyzer":    { ...    custom analyzers      ... }
        }
    }
}
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作为例子，我们来配置一个这样的分析器：

1.用 html_strip 字符过滤器去除所有的 HTML 标签

2.将 & 替换成 and，使用一个自定义的 mapping 字符过滤器

"char_filter": {
    "&_to_and": {
        "type":       "mapping",
        "mappings": [ "&=> and "]
    }
}
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1.使用 standard 分词器分割单词

2.使用 lowercase 标记过滤器将词转为小写

3.用 stop 标记过滤器去除一些自定义停用词。

"filter": {
    "my_stopwords": {
        "type":        "stop",
        "stopwords": [ "the", "a" ]
    }
}
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根据以上描述来将预定义好的分词器和过滤器组合成我们的分析器：

"analyzer": {
    "my_analyzer": {
        "type":           "custom",
        "char_filter":  [ "html_strip", "&_to_and" ],
        "tokenizer":      "standard",
        "filter":       [ "lowercase", "my_stopwords" ]
    }
}
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用下面的方式可以将以上请求合并成一条：

PUT /my_index
{
    "settings": {
        "analysis": {
            "char_filter": {
                "&_to_and": {
                    "type":       "mapping",
                    "mappings": [ "&=> and "]
            }},
            "filter": {
                "my_stopwords": {
                    "type":       "stop",
                    "stopwords": [ "the", "a" ]
            }},
            "analyzer": {
                "my_analyzer": {
                    "type":         "custom",
                    "char_filter":  [ "html_strip", "&_to_and" ],
                    "tokenizer":    "standard",
                    "filter":       [ "lowercase", "my_stopwords" ]
            }}
}}}
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创建索引后，用 analyze API 来测试新的分析器：

GET /my_index/_analyze?analyzer=my_analyzer
The quick & brown fox
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下面的结果证明我们的分析器能正常工作了：

{
  "tokens" : [
      { "token" :   "quick",    "position" : 2 },
      { "token" :   "and",      "position" : 3 },
      { "token" :   "brown",    "position" : 4 },
      { "token" :   "fox",      "position" : 5 }
    ]
}
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除非我们告诉 Elasticsearch 在哪里使用，否则分析器不会起作用。我们可以通过下面的映射将它应用在一个 string 类型的字段上：

PUT /my_index/_mapping/my_type
{
    "properties": {
        "title": {
            "type":      "string",
            "analyzer":  "my_analyzer"
        }
    }
}
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元数据：_source 字段

默认情况下，Elasticsearch 用 JSON 字符串来表示文档主体保存在 _source 字段中 。像其他保存的字段一样， _source 字段也会在写入硬盘前压缩。

这几乎始终是需要的功能，因为：

1.搜索结果中能得到完整的文档 —— 不需要额外去别的数据源中查询文档

2.如果缺少 _source 字段，部分 更新 请求不会起作用

3.当你的映射有变化，而且你需要重新索引数据时，你可以直接在 Elasticsearch 中操作而不需要重新从别的数据源中取回数据。

4.你可以从 _source 中通过 get 或 search 请求取回部分字段，而不是整个文档。

5.这样更容易排查错误，因为你可以准确的看到每个文档中包含的内容，而不是只能从一堆 ID 中猜测他们的内容。

即便如此，存储 _source 字段还是要占用硬盘空间的。假如上面的理由对你来说不重要，你可以用下面的映射禁用 _source 字段：

PUT /my_index
{
    "mappings": {
        "my_type": {
            "_source": {
                "enabled":  false
            }
        }
    }
}
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在搜索请求中你可以通过限定 _source 字段来请求指定字段：

GET /_search
{
    "query":   { "match_all": {}},
    "_source": [ "title", "created" ]
}
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这些字段会从 _source 中提取出来，而不是返回整个 _source 字段。

文档 ID

文档唯一标识由四个元数据字段组成：

_id ：文档的字符串 ID

_type ：文档的类型名

_index ：文档所在的索引

_uid ： _type 和 _id 连接成的 type#id

默认情况下， _uid 是被保存（可取回）和索引（可搜索）的。 _type 字段被索引但是没有保存， _id 和 _index 字段则既没有索引也没有储存，它们并不是真实存在的。

尽管如此，你仍然可以像真实字段一样查询 _id 字段。Elasticsearch 使用 _uid 字段来追溯 _id 。虽然你可以修改这些字段的 index 和 store 设置，但是基本上不需要这么做。

_id 字段有一个你可能用得到的设置： path 设置告诉 Elasticsearch 它需要从文档本身的哪个字段中生成 _id

PUT /my_index
{
    "mappings": {
        "my_type": {
            "_id": {
                "path": "doc_id" <1>
            },
            "properties": {
                "doc_id": {
                    "type":   "string",
                    "index":  "not_analyzed"
                }
            }
        }
    }
}
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<1> 从 doc_id 字段生成 _id

然后，当你索引一个文档时：

POST /my_index/my_type
{
    "doc_id": "123"
}
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_id 值由文档主体的 doc_id 字段生成。

{
    "_index":   "my_index",
    "_type":    "my_type",
    "_id":      "123", <1>
    "_version": 1,
    "created":  true
}
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动态映射

当 Elasticsearch 处理一个位置的字段时，它通过【动态映射】来确定字段的数据类型且自动将该字段加到类型映射中。

有时这是理想的行为，有时却不是。或许你不知道今后会有哪些字段加到文档中，但是你希望它们能自动被索引。

或许你仅仅想忽略它们。特别是当你使用 Elasticsearch 作为主数据源时，你希望未知字段能抛出一个异常来警示你。

幸运的是，你可以通过 dynamic 设置来控制这些行为，它接受下面几个选项：

true ：自动添加字段（默认）

false ：忽略字段

strict ：当遇到未知字段时抛出异常

dynamic 设置可以用在根对象或任何 object 对象上。你可以将 dynamic 默认设置为 strict ，而在特定内部对象上启用它：

PUT /my_index
{
    "mappings": {
        "my_type": {
            "dynamic":      "strict", <1>
            "properties": {
                "title":  { "type": "string"},
                "stash":  {
                    "type":     "object",
                    "dynamic":  true <2>
                }
            }
        }
    }
}
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<1> 当遇到未知字段时，my_type 对象将会抛出异常

<2> stash 对象会自动创建字段

通过这个映射，你可以添加一个新的可搜索字段到 stash 对象中：

PUT /my_index/my_type/1
{
    "title":   "This doc adds a new field",
    "stash": { "new_field": "Success!" }
}
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但是在顶层做同样的操作则会失败：

PUT /my_index/my_type/1
{
    "title":     "This throws a StrictDynamicMappingException",
    "new_field": "Fail!"
}
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备注：将 dynamic 设置成 false 完全不会修改 _source 字段的内容。_source 将仍旧保持你索引时的完整 JSON 文档。然而，没有被添加到映射的未知字段将不可被搜索。

自定义动态索引

如果你想在运行时的增加新的字段，你可能会开启动态索引。虽然有时动态映射的 规则 显得不那么智能，幸运的是我们可以通过设置来自定义这些规则。

日期检测

当 Elasticsearch 遇到一个新的字符串字段时，它会检测这个字段是否包含一个可识别的日期，比如 2014-01-01。如果它看起来像一个日期，这个字段会被作为 date 类型添加，否则，它会被作为 string 类型添加。

有些时候这个规则可能导致一些问题。想象你有一个文档长这样：

{ "note": "2014-01-01" }
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假设这是第一次见到 note 字段，它会被添加为 date 字段，但是如果下一个文档像这样：

{ "note": "Logged out" }
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使用这个映射，字符串将始终是 string 类型。假如你需要一个 date 字段，你得手动添加它。

动态模板

使用 dynamic_templates ，你可以完全控制新字段的映射，你设置可以通过字段名或数据类型应用一个完全不同的映射。

每个模板都有一个名字用于描述这个模板的用途，一个 mapping 字段用于指明这个映射怎么使用，和至少一个参数（例如 match）来定义这个模板适用于哪个字段。

模板按照顺序来检测，第一个匹配的模板会被启用。例如，我们给 string 类型字段定义两个模板：

es: 字段名以 _es 结尾需要使用 spanish 分析器。

en: 所有其他字段使用 english 分析器。

我们将 es 模板放在第一位，因为它比匹配所有字符串的 en 模板更特殊一点

PUT /my_index
{
    "mappings": {
        "my_type": {
            "dynamic_templates": [
                { "es": {
                      "match":              "*_es", <1>
                      "match_mapping_type": "string",
                      "mapping": {
                          "type":           "string",
                          "analyzer":       "spanish"
                      }
                }},
                { "en": {
                      "match":              "*", <2>
                      "match_mapping_type": "string",
                      "mapping": {
                          "type":           "string",
                          "analyzer":       "english"
                      }
                }}
            ]
}}}
复制代码

<1> 匹配字段名以 _es 结尾的字段.

<2> 匹配所有字符串类型字段。

match_mapping_type 允许你限制模板只能使用在特定的类型上，就像由标准动态映射规则检测的一样，（例如 strong 和 long）

match 参数只匹配字段名，path_match 参数则匹配字段在一个对象中的完整路径，所以 address.*.name 规则将匹配一个这样的字段：

{
    "address": {
        "city": {
            "name": "New York"
        }
    }
}
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unmatch 和 path_unmatch 规则将用于排除未被匹配的字段。

默认映射

通常，一个索引中的所有类型具有共享的字段和设置。用 _default_ 映射来指定公用设置会更加方便，而不是每次创建新的类型时重复操作。

_default 映射像新类型的模板。所有在 _default_ 映射 之后 的类型将包含所有的默认设置，除非在自己的类型映射中明确覆盖这些配置。

例如，我们可以使用 _default_ 映射对所有类型禁用 _all 字段，而只在 blog 字段上开启它：

PUT /my_index
{
    "mappings": {
        "_default_": {
            "_all": { "enabled":  false }
        },
        "blog": {
            "_all": { "enabled":  true  }
        }
    }
}
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_default_ 映射也是定义索引级别的动态模板的好地方。

重新索引数据

虽然你可以给索引添加新的类型，或给类型添加新的字段，但是你不能添加新的分析器或修改已有字段。

假如你这样做，已被索引的数据会变得不正确而你的搜索也不会正常工作。

修改在已存在的数据最简单的方法是重新索引：创建一个新配置好的索引，然后将所有的文档从旧的索引复制到新的上。

_source 字段的一个最大的好处是你已经在 Elasticsearch 中有了完整的文档，你不再需要从数据库中重建你的索引，这样通常会比较慢。

为了更高效的索引旧索引中的文档，使用【scan-scoll】来批量读取旧索引的文档，然后将通过【bulk API】来将它们推送给新的索引。

索引别名和零停机时间

前面提到的重新索引过程中的问题是必须更新你的应用，来使用另一个索引名。索引别名正是用来解决这个问题的！

索引 别名 就像一个快捷方式或软连接，可以指向一个或多个索引，也可以给任何需要索引名的 API 使用。

别名带给我们极大的灵活性，允许我们做到：

1.在一个运行的集群上无缝的从一个索引切换到另一个

2.给多个索引分类（例如，last_three_months）

3.给索引的一个子集创建 视图

这里有两种管理别名的途径： _alias 用于单个操作， _aliases 用于原子化多个操作。

我们假设你的应用采用一个叫 my_index 的索引。 而事实上， my_index 是一个指向当前真实索引的别名。真实的索引名将包含一个版本号： my_index_v1 , my_index_v2 等等。

开始，我们创建一个索引 my_index_v1 ，然后将别名 my_index 指向它：

PUT /my_index_v1 <1>
PUT /my_index_v1/_alias/my_index <2>
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<1> 创建索引 my_index_v1。

<2> 将别名 my_index 指向 my_index_v1。

你可以检测这个别名指向哪个索引：

GET /*/_alias/my_index
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或哪些别名指向这个索引：

GET /my_index_v1/_alias/*
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两者都将返回下列值：

{
    "my_index_v1" : {
        "aliases" : {
            "my_index" : { }
        }
    }
}
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然后，我们决定修改索引中一个字段的映射。当然我们不能修改现存的映射，所以我们需要重新索引数据。首先，我们创建有新的映射的索引 my_index_v2 。

PUT /my_index_v2
{
    "mappings": {
        "my_type": {
            "properties": {
                "tags": {
                    "type":   "string",
                    "index":  "not_analyzed"
                }
            }
        }
    }
}
复制代码

然后我们从将数据从 my_index_v1 迁移到 my_index_v2 ，下面的过程在【重新索引】中描述过了。一旦我们认为数据已经被正确的索引了，我们就将别名指向新的索引。

别名可以指向多个索引，所以我们需要在新索引中添加别名的同时从旧索引中删除它。这个操作需要原子化，所以我们需要用 _aliases 操作：

POST /_aliases
{
    "actions": [
        { "remove": { "index": "my_index_v1", "alias": "my_index" }},
        { "add":    { "index": "my_index_v2", "alias": "my_index" }}
    ]
}   
复制代码

这样，你的应用就从旧索引迁移到了新的，而没有停机时间。

提示：在应用中使用别名而不是索引。然后你就可以在任何时候重建索引。别名的开销很小，应当广泛使用。
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参考：es权威指南