elasticsearch的映射类型与字段分析

# 1. 引言
## 1.1 介绍elasticsearch
Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎，构建在Apache Lucene搜索引擎库之上。它提供了一个分布式、多租户的全文搜索引擎，通过RESTful web接口进行数据存储和检索。Elasticsearch被广泛应用于全文搜索、日志分析、实时分析等领域，其强大的分布式能力和全文搜索功能使其成为大规模数据存储和分析的首选。在Elasticsearch中，映射类型（Mapping）和字段分析（Analysis）是非常重要的两个概念，对数据的存储和搜索性能有着重要的影响。

## 1.2 约束条件与需求分析
在使用Elasticsearch时，需要根据实际应用场景和需求对数据的存储和搜索行为进行精细化的配置。针对不同类型的数据，需要定义合适的映射类型，并根据数据特点设置合适的字段分析器。同时，也需要考虑查询需求、索引性能、存储成本等因素，进行合理的约束条件与需求分析。接下来，我们将深入探讨Elasticsearch中的映射类型和字段分析，以及如何进行合理的配置和使用。

注意：接下来将以Python语言为例，给出相关代码示例，用于说明Elasticsearch中映射类型与字段分析的使用。

# 2. 映射类型

在Elasticsearch中，映射类型是用于定义文档中字段的数据类型和属性的方式。通过映射类型，可以指定字段是字符串、数值、日期、布尔、对象或数组类型。

### 2.1 字符串类型

字符串类型可以存储文本数据，并且可以指定不同的索引、分析和存储方式。

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text",
        "analyzer": "standard"
      }
    }
  }
}

在上面的示例中，我们创建了一个名为`name`的字符串类型字段，指定了使用标准分词器进行分析。

### 2.2 数值类型

数值类型可以存储整数、浮点数等数值数据，可以进行范围查询、聚合等操作。

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "price": {
        "type": "integer"
      }
    }
  }
}

上述示例中，我们定义了一个名为`price`的整数类型字段。

### 2.3 日期类型

日期类型用于存储日期和时间数据，并支持日期范围查询、聚合等操作。

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "publish_date": {
        "type": "date"
      }
    }
  }
}

在上面的示例中，我们创建了一个名为`publish_date`的日期类型字段。

### 2.4 布尔类型

布尔类型可以存储true或false值。

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "is_published": {
        "type": "boolean"
      }
    }
  }
}

在上述示例中，我们定义了一个名为`is_published`的布尔类型字段。

### 2.5 对象类型

对象类型允许将多个字段组合成一个对象，并且可以嵌套其他对象类型。

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "author": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "name": {
            "type": "text"
          },
          "age": {
            "type": "integer"
          }
        }
      }
    }
  }
}

在上面的示例中，我们创建了一个名为`author`的对象类型字段，包含`name`和`age`两个子字段。

### 2.6 数组类型

数组类型允许将多个相同类型的数值、日期、字符串等字段组合成一个数组。

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "tags": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

在上述示例中，我们定义了一个名为`tags`的关键字类型数组字段。

通过以上示例，我们介绍了Elasticsearch中常见的映射类型及其使用方法。接下来，我们将深入探讨字段分析的相关内容。

# 3. 字段分析

字段分析在Elasticsearch中起着关键作用，它包括了字符过滤器、分词器和词项过滤器等步骤。通过字段分析，可以对文档的字段进行预处理，提高搜索效果和准确性。

#### 3.1 什么是字段分析

字段分析是在向文档中的字段索引之前对文本内容进行处理的过程。主要包括以下步骤：

- 字符过滤器：用于对原始文本进行字符级别的处理，如去除HTML标记、转换大小写等。
- 分词器：将原始文本分割成单词或词项的过程。Elasticsearch提供了多种内置分词器，也支持自定义分词器。
- 词项过滤器：对分词后的词项进行进一步的处理，如删除停用词、同义词转换、词干提取等。

通过字段分析，可以将原始的文本数据转换为便于索引和搜索的词项列表，从而提高搜索的效率和准确性。

#### 3.2 字符过滤器

字符过滤器主要用于对原始文本进行预处理，常见的字符过滤器包括：

- HTML Strip字符过滤器：用于去除HTML标记。
- 小写字符过滤器：将文本转换为小写。
- ASCII字符字符过滤器：将特殊字符转换为ASCII格式。
- Mapping字符过滤器：根据映射表对字符进行替换。

下面是一个使用HTML Strip字符过滤器的示例：

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "an