ElasticSearch权威指南学习（索引管理）

创建索引

1. 当我们需要确保索引被创建在适当数量的分片上，在索引数据之前设置好分析器和类型映射。
2. 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 ... },
        ...
    }

1. 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

删除索引

1. 使用以下的请求来删除索引：

DELETE /my_index

1. 用下面的方式删除多个索引

DELETE /index_one,index_two
DELETE /index_*

1. 甚至可以删除所有索引

DELETE /_all

索引设置

1. 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。
   • 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。
2. 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
    }
}

1. 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
}

配置分析器

1. 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。
2. 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_"
                }
            }
        }
    }
}

• 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

自定义分析器

1. 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。

创建自定义分析器

1. 与索引设置一样，我们预先配置好 es_std 分析器，我们可以再 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      ... }
        }
    }
}

1. 作为例子，我们来配置一个这样的分析器：
   • 用 html_strip 字符过滤器去除所有的 HTML 标签
   • 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 "]
       }
   }

   • 使用 standard 分词器分割单词
   • 使用 lowercase 标记过滤器将词转为小写
   • 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" ]
       }
   }

   • 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" ]
       }
   }

   • 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" ]
               }}
   }}}

   • 然后查看下(es5.0版本后的查询格式)

   GET /my_index/_analyze
   {
     "analyzer": "my_analyzer",
     "text":"The quick & brown fox"
   }

   • 5.0前老版本

   GET /my_index/_analyze?analyzer=my_analyzer
   The quick & brown fox

   • 结果

   {
     "tokens": [
       {
         "token": "quick",
         "start_offset": 4,
         "end_offset": 9,
         "type": "<ALPHANUM>",
         "position": 1
       },
       {
         "token": "and",
         "start_offset": 10,
         "end_offset": 11,
         "type": "<ALPHANUM>",
         "position": 2
       },
       {
         "token": "brown",
         "start_offset": 12,
         "end_offset": 17,
         "type": "<ALPHANUM>",
         "position": 3
       },
       {
         "token": "fox",
         "start_offset": 18,
         "end_offset": 21,
         "type": "<ALPHANUM>",
         "position": 4
       }
     ]
   }

   ## 元数据：_source 字段
2. 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" ]
}

1. 元数据：_all 字段
   • 如果你决定不再使用 _all 字段，你可以通过下面的映射禁用它：

   PUT /my_index/_mapping/my_type
   {
       "my_type": {
           "_all": { "enabled": false }
       }
   }

   默认映射

2. 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  }
        }
    }
}

1. default 映射也是定义索引级别的动态模板的好地方。

总结

1. 一口气学到这里，这章开始已经有点力不从心了，很多东西已经理解不了了，需要实际工作中，不断查找资料深入学习理解才能掌控了，索引管理的内容这里并不全面，我理解不了的地方这里我也不写了~

参考 https://es.xiaoleilu.com/070_Index_Mgmt/25_Mappings.html