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Elasticsearch store属性了解

2013-11-25 
Elasticsearch store属性理解在Elasticsearch创建mapping的时候,需要制定store属性和index属性,对于刚入门

Elasticsearch store属性理解
在Elasticsearch创建mapping的时候,需要制定store属性和index属性,对于刚入门es的学者,通常对lucene又不熟悉的人,通常不知道如何设置这两个值。?先来看需求:在做搜索时,经常会需要对一个分类进行分组,比如搜索"ipad",需要在平板电脑分类下面统计有多少个商品,在电脑配件下面统计有多少个商品,这种统计数量的需求,我们通常会在document里面添加一个分类ID,然后对所有的分类做facet。那么问题出来了,如果分类ID是个整数的话,store属性应该设置true or false?这种整数是否还需要索引?这个问题,在ES的文档中怎么也找不到,个人一开始又对lucene不熟悉,所以花时间看了一下lucene。通过学习lucene及实际的实践得出,以上需求的设置store应该为no,而index应该设置为not_analyzied。?下面我们来仔细理解一下这两个设置项。其中index的含义还比较容易理解,一共3个值,no,analyzied,not_analyzied,分别对应'不对该字段进行索引(无法搜索)','分词后索引','以单个关键词进行索引'。就是说,如果这个字段不需要搜索,一般不需要设置为analyzied,但是如果不搜索,针对以上的需求,index应该设置为no吗?请继续往下看。?通常分类在索引的时候都是一个整数或长整数,对应lucene的IntField或LongField,而这两个类在lucene中的第一行注释是:Field that indexes?int?values for efficient range filtering and sorting.(Field that indexes?long?values for efficient range filtering and sorting),也就是说,IntField是被索引的,并且这种索引在范围过滤和排序的时候性能非常高。那么问题就很明确了,因为,我们的分类字段也是作为filter项的,因此如果要做过滤,必须进行索引。否则可能无法作为过滤条件。?实际上,我们在创建mapping的时候,如果设置了数据类型为integer,其他的都未指定,默认的index即为no_analyzied。至于store,采用默认值也是合适的(默认为no),实际上这些默认值都是lucene的默认值。因为一般我们是用不到store='yes'的功能的,除非,我们需要对某个域(就是字段)进行高亮显示。?你可能会问,如果设置store:"no",会不会影响facet的性能。答案为不会,因为做facet的时候并不会使用store的字段,而是使用的索引表的词。也就是后面设置的index:'not_analyzied"。???我自己做过一个测试,如果设置分类ID不索引,则无法进行facet,可见任何需要facet的字段,必须进行索引。?请支持原创:

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