ElasticSearch学习（二）字段类型修改新增方案模糊查询_综合

目录：场景一：修改 ElasticSearch 的字段（Field）的类型

场景二：添加/新增 ElasticSearch 的字段（Field）

场景三：ElasticSearch 根据某个字段模糊查询

场景一：需要修改ElasticSearch的字段（Field）的类型

分析：ElasticSearch是不支持修改字段（Field）的类型，不像mysql一个可以修改字段（Column）的数据类型，所有我们需要其他的思路来解决这个需求

解决方法：假设我们已经有了一个索引（Index）名称为：test 我们需要修改字段（Field）name（现在为“text”类型）的类型为“keyword”类型，那么需要一下操作：

1：新建一个索引（Index）名称为：test_v2,将字段（Field）name 的类型设置为“keyword”类型。
2：将原来索引test的数据复制到test_v2中。
3：删除索引test。
4：新建一个新的索引（Index）名称为：test，并且将字段（Field）name 的类型设置为“keyword”类型。
5：将原来索引test_v2的数据复制到test中。
6：删除索引test_v2。至此字段修改已经完成了

实践一下：

现在test的索引类型如下：知识点：查看索引的mapping结构

GET /test/_mapping
#返回信息
{"test": {"mappings": {"user": {"properties": {"age": {"type": "integer"},"createDate": {"type": "date","format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"},"id": {"type": "keyword"},"name": {"type": "text"}}}}}
}

1：新建一个索引（Index）名称为：test_v2,将字段（Field）name 的类型设置为“keyword”类型。知识点：创建索引

PUT test_v2
{"mappings": {"user": {"properties": {"age": {"type": "integer"},"createDate": {"type": "date","format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"},"id": {"type": "keyword"},"name": {"type": "keyword"}}}}
}

2：将原来索引test的数据复制到test_v2中。知识点：复制索引数据到另个一个索引里

POST _reindex
{"source": {"index": "test"},"dest": {"index": "test_v2"}
}

3：删除索引test。知识点：删除索引

DELETE /test

4：新建一个新的索引（Index）名称为：test，并且将字段（Field）name 的类型设置为“keyword”类型。

PUT test
{"mappings": {"user": {"properties": {"age": {"type": "integer"},"createDate": {"type": "date","format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"},"id": {"type": "keyword"},"name": {"type": "keyword"}}}}
}

5：将原来索引test_v2的数据复制到test中。

POST _reindex
{"source": {"index": "test_v2"},"dest": {"index": "test"}
}

6：删除索引test_v2。

DELETE /test_v2

注意：如果ElasticSearch的索引使用了别名可以在“步骤3”完成后做一下操作即可

查看索引—别名映射

GET _cat/aliases
#返回信息如下
test_aliases                       test                    - - -

第一列是索引别名，第二列是索引名称

“步骤3”完成后，将test_v2索引映射到索引别名test_aliases即可

POST _aliases
{"actions": [{"add": {"alias": "test_aliases","index": "test_v2"}}]
}

场景二：添加/新增ElasticSearch的字段（Field）

分析：如果ElasticSearch字段已经建好，但是需要添加字段怎么办呢，ElasticSearch是支持添加字段的，但是添加后之前的数据是没有这个字段的，之后新增的或者修改后添加了这个字段才会显示

基本语法：

PUT /{index}/_mapping/{type}
{"{type}": {"properties": {"{filedName1}": {"type": "keyword"}, "{filedName2}": {"type": "text"}}}
}

实践：向test_v2索引新增togs字段

PUT /test_v2/_mapping/user
{"user": {"properties": {"tags": {"type": "keyword"} }}
}

场景三：ElasticSearch根据某个字段模糊查询

分析：ElasticSearch 的字段类型为“keyword” 是支持模糊查询，就像mysql的select * from table like '%孩%' 一样

基本语法：

GET /{index}/_search
{"query": {"wildcard": {"FIELD": {"value": "VALUE"}}}
}

{"took": 0,"timed_out": false,"_shards": {"total": 5,"successful": 5,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {"total": 5,"max_score": 1,"hits": [{"_index": "test_v2","_type": "user","_id": "5","_score": 1,"_source": {"id": "5","name": "我们是祖国的花朵","age": 30,"createDate": "2021-03-01 09:03:04"}},{"_index": "test_v2","_type": "user","_id": "2","_score": 1,"_source": {"id": "2","name": "rose","age": 19,"createDate": "2021-03-01 09:03:04"}},{"_index": "test_v2","_type": "user","_id": "4","_score": 1,"_source": {"id": "4","name": "我们是孩子","age": 30,"createDate": "2021-03-01 09:03:04"}},{"_index": "test_v2","_type": "user","_id": "1","_score": 1,"_source": {"id": "2","name": "rose","age": 30,"createDate": "2021-03-01 09:03:04"}},{"_index": "test_v2","_type": "user","_id": "3","_score": 1,"_source": {"id": "3","name": "我们都是好孩子","age": 30,"createDate": "2021-03-01 09:03:04"}}]}
}

上面是基础数据，我们来实践一下：

GET /test_v2/_search
{"query": {"wildcard": {"name": {"value": "孩"}}}
}
返回结果：
{"took": 0,"timed_out": false,"_shards": {"total": 5,"successful": 5,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {"total": 2,"max_score": 1,"hits": [{"_index": "test_v2","_type": "user","_id": "4","_score": 1,"_source": {"id": "4","name": "我们是孩子","age": 30,"createDate": "2021-03-01 09:03:04"}},{"_index": "test_v2","_type": "user","_id": "3","_score": 1,"_source": {"id": "3","name": "我们都是好孩子","age": 30,"createDate": "2021-03-01 09:03:04"}}]}
}

作者：杜云明欢迎转载，与人分享是进步的源泉！

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