spring-data-elasticsearch (elasticsearch 6.7.0) @Document 和 @Field 注解详解
版本:elasticsearch 6.7.0
maven包:
<dependency><groupId>org.springframework.data</groupId><artifactId>spring-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>
<dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId><version>6.7.0</version>
</dependency>
@Document 注解:
public @interface Document {String indexName(); //索引库的名称,个人建议以项目的名称命名String type() default ""; //类型,个人建议以实体的名称命名short shards() default 5; //默认分区数short replicas() default 1; //每个分区默认的备份数String refreshInterval() default "1s"; //刷新间隔String indexStoreType() default "fs"; //索引文件存储类型
}
@Field注解:
public @interface Field {FieldType type() default FieldType.Auto; //自动检测属性的类型,可以根据实际情况自己设置FieldIndex index() default FieldIndex.analyzed; //默认情况下分词,一般默认分词就好,除非这个字段你确定查询时不会用到DateFormat format() default DateFormat.none; //时间类型的格式化String pattern() default ""; boolean store() default false; //默认情况下不存储原文String searchAnalyzer() default ""; //指定字段搜索时使用的分词器String indexAnalyzer() default ""; //指定字段建立索引时指定的分词器String[] ignoreFields() default {}; //如果某个字段需要被忽略boolean includeInParent() default false;
}
FieldType类型:
public enum FieldType {Text, Integer,Long,Date,Float,Double,Boolean,Object,Auto,Nested,Ip,Attachment,Keyword
}
Text类型:索引全文字段,如电子邮件正文的描述或者产品描述。这些字段被分析器将字符串转换为单个术语列表。分析过程允许es在每个的全文域中搜索单个单词。文本字段不用于排序,也很少用于聚合Object类型:Json文档本质上是分层的,文档可能包含内部对象,而这些对象又可能包含内部对象本身。
{ "region": "US","manager": { "age": 30,"name": { "first": "John","last": "Smith"}}
}
Nested类型:嵌套类型是对象数据类型的一个专门的版本,他允许对象数组以一种彼此独立查询的方式进行索引
PUT my_index
{"mappings": {"_doc": {"properties": {"user": {"type": "nested" }}}}
}PUT my_index/_doc/1
{"group" : "fans","user" : [{"first" : "John","last" : "Smith"},{"first" : "Alice","last" : "White"}]
}GET my_index/_search
{"query": {"nested": {"path": "user","query": {"bool": {"must": [{ "match": { "user.first": "Alice" }},{ "match": { "user.last": "Smith" }} ]}}}}
}GET my_index/_search
{"query": {"nested": {"path": "user","query": {"bool": {"must": [{ "match": { "user.first": "Alice" }},{ "match": { "user.last": "White" }} ]}},"inner_hits": { "highlight": {"fields": {"user.first": {}}}}}}
}
Ip类型:ip字段可以索引和存储IPV4和IPv6地址
PUT my_index
{"mappings": {"_doc": {"properties": {"ip_addr": {"type": "ip"}}}}
}PUT my_index/_doc/1
{"ip_addr": "192.168.1.1"
}GET my_index/_search
{"query": {"term": {"ip_addr": "192.168.0.0/16"}}
}
Keyword类型:用于索引结构化内容(如电子邮件地址,主机名,状态码,邮政编码等)的字段。他们通常用于过滤、排序、聚合。关键字字段只能根据期确切的值进行搜索,
分析过程允许Elasticsearch在每个全文域中搜索单个单词。文本字段不用于排序,也很少用于聚合(
转载于:https://www.cnblogs.com/durenniu/p/11404247.html
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