版本更新知识：ES--删除映射类型-爱码网
1、Index索引，包含了一堆有相似数据结构的文档数据，一个索引包含很多document，一个索引就代表一类相似或者相同的document。索引简单来说就相对于关系型数据库的库。
2、Type类型，每个索引里可以有一个或者多个type，type是index的一个逻辑分类，例如建立电影的索引，电影可以分为多个type：科幻type、喜剧 type、魔幻type等等。每个type下的document中的field可能是不一样的。类型简单来说就相对于关系型数据库的表。
3、Document文档是信息的基本单元，一个document相当于一条数据，是可以被索引的，文档是以JSON的格式表现的。文档相对于关系型数据库的行。
4、Field字段，document由多个field组成，不同类型的document里面同名的field一定具有相同的类型。
5、setting设置，可以理解为管理这个index的一些重要属性的，比如分片(shard)和副本(replica)，它决定这个索引库最终的配置形态。初学者的话，可以只用管这三个配置参数即可:
number_of_shards: 是设置的分片数，设置之后无法更改！
refresh_interval: 是设置es缓存的刷新时间，如果写入较为频繁，但是查询对实时性要求不那么高的话，可以设置高一些来提升性能。可以更改
number_of_replicas : 是设置该索引库的副本数，建议设置为1以上。
6、mapping映射，可以理解为关系型数据库的表结构，指定字段的类型。初学者可以先只用关心text、keyword、byte、short、integer、long、float、double、boolean、date这几个字段，其中text和keyword都是string类型，选择区分很简单，需要进行分词用text，不需要并且进行排序或聚合的可以用keyword。
7、shard分片，分片是一个单一的Lucene实例。这个是由Elasticsearch管理的比较底层的功能。索引是指向主分片和副本分片的逻辑空间。对于使用，只需要指定分片的数量，其他不需要做过多的事情。在开发使用的过程中，我们对应的对象都是索引，Elasticsearch会自动管理集群中所有的分片，当发生故障的时候，一个Elasticsearch会把分片移动到不同的节点或者添加新的节点。
主分片(primary shard):每个文档都存储在一个分片中，当你存储一个文档的时候，系统会首先存储在主分片中，然后会复制到不同的副本中。默认情况下，一个索引有5个主分片。你可以在事先制定分片的数量，当分片一旦建立，分片的数量则不能修改。
副本分片(replica shard):每一个分片有零个或多个副本。副本主要是主分片的复制，其中有两个目的：
1、增加高可用性：当主分片失败的时候，可以从副本分片中选择一个作为主分片。 2、提高性能：当查询的时候可以到主分片或者副本分片中进行查询。默认情况下，一个主分配有一个副本，但副本的数量可以在后面动态的配置增加。副本必须部署在不同的节点上，不能部署在和主分片相同的节点上。
8、分片设置很重要！一个index指定了分片之后是无法修改的，因此在设置分片的时候一定要事前做好规划
9、ES的内存设置
由于ES构建基于lucene, 而lucene设计强大之处在于lucene能够很好的利用操作系统内存来缓存索引数据，以提供快速的查询性能。lucene的索引文件segements是存储在单文件中的，并且不可变，对于OS来说，能够很友好地将索引文件保持在cache中，以便快速访问；因此，我们很有必要将一半的物理内存留给lucene ; 另一半的物理内存留给ES（JVM heap )。所以， 在ES内存设置方面，可以遵循以下原则：
当机器内存小于64G时，遵循通用的原则，50%给ES，50%留给lucene。
当机器内存大于64G时，遵循以下原则：
a. 如果主要的使用场景是全文检索, 那么建议给ES Heap分配 4~32G的内存即可；其它内存留给操作系统, 供lucene使用（segments cache), 以提供更快的查询性能。
b. 如果主要的使用场景是聚合或排序， 并且大多数是numerics, dates, geo_points 以及not_analyzed的字符类型， 建议分配给ES Heap分配 4~32G的内存即可，其它内存留给操作系统，供lucene使用(doc values cache)，提供快速的基于文档的聚类、排序性能。
c. 果使用场景是聚合或排序，并且都是基于analyzed 字符数据，这时需要更多的 heap size, 建议机器上运行多ES实例，每个实例保持不超过50%的ES heap设置(但不超过32G，堆内存设置32G以下时，JVM使用对象指标压缩技巧节省空间)，50%以上留给lucene。
10、查询优化
query_string 或 multi_match的查询字段越多， 查询越慢。可以在mapping阶段，利用copy_to属性将多字段的值索引到一个新字段，multi_match时，用新的字段查询。
日期字段的查询， 尤其是用now 的查询实际上是不存在缓存的，因此， 可以从业务的角度来考虑是否一定要用now, 毕竟利用query cache 是能够大大提高查询效率的。
查询结果集的大小不能随意设置成大得离谱的值， 如query.setSize不能设置成 Integer.MAX_VALUE， 因为ES内部需要建立一个数据结构来放指定大小的结果集数据。
尽量避免使用script，万不得已需要使用的话，选择painless & experssions 引擎。一旦使用script查询，一定要注意控制返回，千万不要有死循环，因为ES没有脚本运行的超时控制，只要当前的脚本没执行完，该查询会一直阻塞。
11、正排索引与倒排索引
正排索引
正排索引使用文档ID作为索引，记录每个次出现的次数与在该文档中的位置，优点是构建索引时较快，缺点是查询时较慢。
倒排索引
倒排索引使用文档中的词作为索引，记录每个词在哪个文档的哪个位置，优点是查询非常快，缺点是构建索引较慢。
12、 什么是动态映射
动态映射时Elasticsearch的一个重要特性: 不需要提前创建iindex、定义mapping信息和type类型, 你可以 直接向ES中插入文档数据时, ES会根据每个新field可能的数据类型, 自动为其配置type等mapping信息, 这个过程就是动态映射(dynamic mapping)，说明: 动态映射虽然方便, 可并不直观, 为了个性化自定义相关设置, 可以在添加文档之前, 先创建index和type, 并配置type对应的mapping, 以取代动态映射.
true | false boolean
1234 long
123.4 float
2018-10-10 date
"hello world" text
12345
13、开启dynamic mapping动态映射策略
约束策略
策略 功能说明
true 开启 —— 遇到陌生字段时, 进行动态映射
false 关闭 —— 忽略遇到的陌生字段
strict 遇到陌生字段时, 作报错处理
映射策略设置在properties同一层，默认最外层的dynamic是开启的，如果内层的properties没有定义dynamic，默认用外层的。
14、开启dynamic mapping动态映射策略
date_detection - 日期识别策略
对于date类型的数据, Elasticsearch有其默认的识别策略, 比如"yyyy-MM-dd". 存在这种情况:
① 第一次添加文档时, 某个field是类似"2018-01-01"的值, 其类型就动态映射成date; ② 后期再次添加文档, 该field是类似"hello world"的值, ES就会因为类型不匹配而报错.
为解决这一问题, 可以手动关闭某个type的date_detection; 如果不需要关闭, 建议手动指定这个field为date类型. 示例如下:
PUT blog_user/_mapping/_doc
{
"date_detection": false
}15、在type中自定义动态映射模板
(1) 在type中定义动态映射模板(dynamic mapping template) —— 把所有的String类型映射成text和keyword类型:
先删除已有的blog_user索引: DELETE blog_user, 再执行下述命令:
PUT blog_user
{
"mappings": {
"_doc": {
"dynamic_templates": [
{
"en": { // 动态模板的名称
"match": "*_en", // 匹配名为"*_en"的field
"match_mapping_type": "string",
"mapping": {
"type": "text", // 把所有的string类型, 映射成text类型
"analyzer": "english", // 使用english分词器
"fields": {
"raw": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
}
}
}
]
}
}
}这里的match_mapping_type的类型支持 [object, string, long, double, boolean, date, binary], 若使用text将抛出错误信息。
16、[过期]在index中自定义默认映射模板 _default mapping - 默认映射模板是类似于全局变量的存在, 对当前配置的索引起作用.
默认映射模板在Elasticsearch 6.x版本中已经不再支持, 因为6.0版本开始, 每个索引只能有一个类型, 因此默认模板没有存在的意义了.
17、ES分词器，之前我们创建索引，查询数据，都是使用的默认的分词器，分词效果不太理想，会把text的字段分成一个一个汉字，然后搜索的时候也会把搜索的句子进行分词，所以这里就需要更加智能的分词器IK分词器了。
ES内置了多种分词器，standard分词器是默认分词器，按词拆分、小写；simple分词器:按非字母拆分，小写，过滤非字母；wihtespace分词器：按空格分词。IK分词器是推荐较多的中文分词器，支持粗力度和细粒度分词，需要安装插件使用。
如果未安装ik分词器，那么，你如果写 "analyzer": "ik_max_word"，那么程序就会报错，因为你没有安装ik分词器
如果你安装了ik分词器之后，你不指定分词器，不加上 "analyzer": "ik_max_word" 这句话，那么其分词效果跟你没有安装ik分词器是一致的，也是分词成每个汉字，和添加字段类型一个级别，每个字段都可以定义。
一些热词，自定义的词，ik是不会收录的，这时候我们需要自定义扩展。 比如：王者荣耀。 分词的效果如下,显然是不满足我们需求的，这时候就需要自定义。
18、ES生命周期 链接：ES索引的生命周期管理_没文化取名很难的博客-CSDN博客_es生命周期管理
ES索引的生命周期管理 介绍 ES可用于索引日志类数据，在此场景下，数据是源源不断地被写入到索引中。为了使索引的文档不会过多，查询的性能更好，我们希望索引可以根据大小、文档数量或索引已创建时长等指标进行自动回滚，可以自定义将超过一定时间的数据进行自动删除。ES为我们提供了索引的生命周期管理来帮助处理此场景下的问题。
索引的生命周期分为四个阶段：HOT->WARM->COLD->DELETE。
HOT为必须的阶段外，其他为非必须阶段，可以任意选择配置。在日志类场景下不需要WARN和COLD阶段，下文只配置了HOT与DELETE阶段。
PUT _ilm/policy/datastream_policy
{
"policy": {
"phases": {
"hot": {
"actions": {
"rollover": {
"max_docs" : 1
}
}
},
"delete": {
"min_age": "30s",
"actions": {
"delete": {}
}
}
}
}
}创建一个名为“datastream_policy“的策略，包含HOT和DELETE阶段。
HOT阶段：当日志索引文档数量超过1条时就会发生rollover。
DELETE阶段：超过30秒时执行删除。
另外，hot->actions->rollover还支持其他维度的控制，比如：
"max_size": "50GB"//最大容量
"max_age": "30d"//最大天数
配合配置索引模板使用：
PUT _template/datastream_template
{
"index_patterns": ["datastream-*"],
"settings": {
"number_of_shards": 1,
"number_of_replicas": 1,
"index.lifecycle.name": "datastream_policy", //引用周期策略名
"index.lifecycle.rollover_alias": "datastream"
}
}