簡介：本周課程（19~22講）阮一鳴老師詳細的講解如何設定Elasticsearch Mapping，并通過配置 Mapping 實作自定義Analyzer，同時運用 Index Template 和 Dynamic Template 更友善的設計Mapping 索引，還簡單介紹了 Elasticsearch 多種聚合分析方式。
https://developer.aliyun.com/topic/elasticsearch講師：阮一鳴——eBay Pronto 平台技術負責人、極客時間『Elasticsearch 核心技術與實戰』課程講師
課程為了更多同學能快速體驗 Elasticsearch，為大家提供了免費的阿裡雲 Elasticsearch （3節點1核2G）的測試環境>>>>
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課程回顧
19 | 顯式Mapping設定與常見參數介紹 20 | 多字段特性及Mapping中配置自定義Analyzer 21 | Index Template和Dynamic Template 22 | Elasticsearch聚合分析簡介知識點 1 ：顯式Mapping設定與常見參數介紹
如何顯示定義一個 Mapping
定義 Mapping 僅需調用“PUT”的索引文字，就可以建立，同時加上 Mapping 定義文字，是一個 Jason 格式。
自定義 Mapping 的一些建議
1、可以參考 API 手冊，純手寫
2、通過以下步驟可減少輸入工作量、減少出錯率
• 建立一個臨時的 index，寫入一些樣本資料
• 通過通路 Mapping API 獲得該臨時檔案的動态 Mapping 定義
• 修改後用，使用該配置建立你的索引
• 删除臨時索引
自定義 Mapping 優勢
1、通過Index--控制目前字段是否被索引，預設為 true ，設定為 “false”，該字段不可被搜尋，且節約存儲開銷
2、反向索引（Index Options）建立，有四種不同級别配置，除了“Text”類型預設記錄“postions”，其他預設為 “docs”，記錄内容越多，占用存儲越多
3、當你需要對“null—value”實作搜尋，隻需在 Mapping 檔案中，對“null-value”指定為你需要的值
4、由于“_ all”在7.0版本中已被取消，要實作這個功能我們可以用“copy_to”來實作
“copy_to ”将字段數字拷貝到目标字段，實作類似“_all”的作用
“copy_to ”的目标字段不出現在“_source”中
數組類型
Elasticsearch 中不提供專門的數組類型，但任何字段，都可以包含多個相同類型的數值。
知識點 2 ：多字段特性及Mapping中配置自定義Analyzer
多字段特性
1、當我們為索引設定 Mapping 檔案時，我們可以為字段增加一個子字段，如在預設情況下，“Text”ES都會有一個預設的“keyword”字段，
2、使用不同的 analyzer ，實作不同語言進行分詞，如英文；以 “pinyin”方式搜尋，還支援為搜尋和索引指定不同的 analyzer。
精确值和全文本比較
精确值：包括數字/日期/具體一個字元串（如“Apple Stroe”）
在ES 中，該類指以“keyword”來表示，不做分詞處理。
全文本：非結構化的文本資料。
在ES 中，該類指定為“Text”需要進行分詞處理。
自定義分詞
當 Elasticsearch 自帶分詞無法滿足時，可以自定義分詞器，通過自祝賀不同的元件實作。
Character Filter
① 在Tokenizer 之前對文本進行處理，例如增加删除及替換字元。可以配置多個 Character Filters。會影響 Tokenizer 的 position 和offset 資訊。
② 一些自帶的 Character Filters
HTML strip— 去除HTML标簽
Mapping — 字元串替換
Pattern replace — 正則比對替換
Tokenizer
① 将原始文本按照一定規則，切分為 term or token
② Elasticsearch 内置的 Tokenizers
whitespace/standard/uax_url_email/pattern/keyword/path hierarchy
③ 可以用 Java 開發插件，實作自己的 Tokenizer
Token Filter
① 将 Tokenizer 輸出的單詞（term），進行增加、修改、删除
② Elasticsearch 自帶的 Token Filters
Lowercase/stop/synonym（添加近義詞）
設定一個 Custom Analyzer
當 Elasticsearch 以上的分詞無法滿足需求，在建立索引時，可以自定義自己的 Custom Analyzer
知識點 3 ：Index Template 和 Dynamic Template
在業務進行中，叢集上會有越來越多的索引，如果你是做日志管理，你會為你的日志每天建立一個索引，因為這樣可以更好的管理你的資料，并提高性能。
Index Template
按照一定規則，自動比對到新建立的索引上，設定 Mapping 和 Setting
① 模闆會在一個新建立索引時産生作用，修改模闆不會影響已建立的模闆
② 設定多個索引模闆，這些設定會被“merge”在一起
③ 可以指定“order”設定，控制“merging”的過程
Index Template 工作方式
當一個索引被建立時
① 應用 Elasticsearch 預設的 settings 和 mappings
② 應用 order 數值低的 Index Template 中的設定
③ 應用 order 高的 Index Template 中的設定，之前的設定會被覆寫
④ 應用建立索引是，使用者所指定的 Settings 和Mappings，并覆寫之前模闆中的設定。
什麼是 Dynamic Template
應用在具體的索引上，根據 Elasticsearch 識别的資料類型，結合字段名稱，來動态設定字段類型
①可以實作所有字元串類型設定為“keyword”或者關閉“keyword”字段
②“is”開通的字段設定成“boolean”
③“long_”開頭的都設定成“long”類型
1、設定在某個索引的 Mapping 中
2、設定一個 Template 名稱
3、設定比對規格數組
4、設定比對到字段 設定 Mapping
比對規則參數
① match_mapping_type：比對自動識别的字段類型，如string，boolean等
② match，unmatch：比對字段名
③ path_match,path_unmatch
知識點 4 ：Elasticsearch聚合分析簡介
什麼是聚合（Aggregation）
Elasticsearch除搜尋以外，同時提供統計分析功能，具有實時性高，同樣的功能Hadoop上需要多出一天時間。通過聚合，可以幫助我們得到資料概覽。
① 高性能
② 無需用戶端自己去實作分析邏輯。
Kibana 可視化報表-聚合分析
Kibana 報表也是用 Elasticsearch 聚合分析實作的。
聚合的分類，共分為 4 大類
一、Bucket Aggregation：一些列把滿足特東條件的文檔聚合
二、Metric Aggregation：一些數字運算，可以對文檔字段進行統計分析
①Metric 會基于資料集計算結果，除了支援在字段上進行計算，同樣也支援在腳本（painless script）産生的結果之上進行計算
②大多數 Metric 是資料計算，僅輸出一個值
③部分 Metric 支援輸出多個數值
舉個例子（Bucket & Metric）
Bucket Aggregation
加入 Metrics
嵌套Aggregation
三、Pipeline Aggregation：對其他的聚合結果進行二次聚合
四、Matix Aggregation：支援對多個字段的操作并提供一個結果矩陣
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