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| # 创建类型
#
PUT books
{
"mappings": {
"book":{
"properties":{
"title":{
"type":"text"
},
"price":{
"type":"integer"
},
"addr":{
"type":"keyword"
},
"company":{
"properties":{
"name":{"type":"text"},
"company_addr":{"type":"text"},
"employee_count":{"type":"integer"}
}
},
"publish_date":{"type":"date","format":"yyy-MM-dd"}
}
}
}
}
#
PUT books
{
"mappings": {
"properties":{
"title":{
"type":"text"
},
"price":{
"type":"integer"
},
"addr":{
"type":"keyword"
},
"company":{
"properties":{
"name":{"type":"text"},
"company_addr":{"type":"text"},
"employee_count":{"type":"integer"}
}
},
"publish_date":{"type":"date","format":"yyy-MM-dd"}
}
}
}
# python 没有基础数据类型 ---> 对象 ---> 整形可以无限长
# 字段类型 字段数据类型
string类型：text，keyword
数字类型：byte(int8->一个字节)，short(int16->2个字节)，integer(int32->4个字节)，long(int64-->8个字节)，float(float32),double(float64)
日期类型：data
布尔类型：boolean
binary类型：binary
复杂类型：object（实体，对象），nested（列表）
geo类型：geo-point，geo-shape（地理位置）
专业类型：ip，competion（搜索建议）
# 字段参数 ---> 字段有参数
store 值为yes表示存储，no表示不存储，默认为yes all
index yes表示分析，no表示不分析，默认为true text
null_value 如果字段为空，可以设置一个默认值，比如"NA"（传过来为空，不能搜索，na可以搜索） all
analyzer 可以设置索引和搜索时用的分析器，默认使用的是standard分析器，还可以使用whitespace，simple。都是英文分析器 all
include_in_all 默认es为每个文档定义一个特殊域_all,它的作用是让每个字段都被搜索到，如果想让某个字段不被搜索到，可以设置为false all
format 时间格式字符串模式 date
#
#查看books索引的mapping
GET books/_mapping
#获取所有的mapping
GET _all/_mapping
#
PUT books/_doc/1
{
"title":"大头儿子小偷爸爸",
"price":100,
"addr":"北京天安门",
"company":{
"name":"我爱北京天安门",
"company_addr":"我的家在东北松花江傻姑娘",
"employee_count":10
},
"publish_date":"2019-08-19"
}
# 测试数据2
PUT books/_doc/2
{
"title":"白雪公主和十个小矮人",
"price":"99",
"addr":"黑暗森里",
"company":{
"name":"我的家乡在上海",
"company_addr":"朋友一生一起走",
"employee_count":10
},
"publish_date":"2018-05-19"
}
|
