ElasticSearch添加索引代码实例解析

1. 编写索引内容

　　节点解释：

　　settings：配置信息

　　"number_of_replicas": 0 不需要备份（单节点的ElasticSearch使用）

　　"mappings": 映射内容

　　"dynamic":false 是否动态索引，这里使用的是false，表示索引的固定的，不需要修改。

　　"properties": 属性结构内容

　　"index":"true" 需要分词处理的结构

　　type对应的数据类型，text文本（长字符串），integer数字，date时间，keyword单词

elasticsearch 6.X版本的索引文件

{
 "settings":{
  "number_of_replicas": 0
 },
 "mappings":{
  "house":{
   "dynamic":false,
   "properties":{
    "houseId":{"type":"long"},
    "title":{"type":"text", "index":"true"},
    "price":{"type":"integer"},
    "area":{"type":"integer"},
    "createTime":{"type":"date","format":"strict_date_optional_time||epoch_millis"},
    "lastUpdateTime":{"type":"date", "format":"strict_date_optional_time||epoch_millis"},
    "cityEnName":{"type":"keyword"},
    "regionEnName":{"type":"keyword"},
    "direction":{"type":"integer"},
    "distanceToSubway":{"type":"integer"},
    "subwayLineName":{"type":"keyword"},
    "subwayStationName":{"type":"keyword"},
    "tags":{"type":"text"},
    "district":{"type":"keyword"},
    "description":{"type":"text", "index":"true"},
    "layoutDesc":{"type":"text", "index":"true"},
    "traffic":{"type":"text", "index":"true"},
  "roundService": {"type": "text", "index": "true"},
    "rentWay":{"type":"integer"}
   }
  }
 }
}

elasticsearch 7.X版本的索引文件

{
 "settings":{
  "number_of_replicas": 0
 },
 "mappings":{
  "dynamic":false,
  "properties":{
   "title":{"type":"text", "index":"true"},
   "price":{"type":"integer"},
   "area":{"type":"integer"},
   "createTime":{"type":"date","format":"strict_date_optional_time||epoch_millis"},
   "lastUpdateTime":{"type":"date", "format":"strict_date_optional_time||epoch_millis"},
   "cityEnName":{"type":"keyword"},
   "regionEnName":{"type":"keyword"},
   "direction":{"type":"integer"},
   "distanceToSubway":{"type":"integer"},
   "subwayLineName":{"type":"keyword"},
   "subwayStationName":{"type":"keyword"},
   "tags":{"type":"text"},
   "district":{"type":"keyword"},
   "description":{"type":"text", "index":"true"},
   "layoutDesc":{"type":"text", "index":"true"},
   "traffic":{"type":"text", "index":"true"},
  "roundService": {"type": "text", "index": "true"},
   "rentWay":{"type":"integer"}
  }
 }
}

2. 创建索引

　　使用Postmen发送创建索引请求

　　（1）地址栏后半段是索引名称

　　（2）请求使用的PUT方式，选择Body，raw形式，采用JSON格式发送

　　创建成功的显示结果：

{
  "acknowledged": true,
  "shards_acknowledged": true,
  "index": "house"
}

　　在ElasticSearch-Head里查看结果：

3. 创建索引时的报错：

　　错误1：Root mapping definition has unsupported parameters

　　原因：ElasticSearch7.X之后的版本默认不在支持指定索引类型，默认索引类型是_doc（隐含：include_type_name=false），所以在mappings节点后面，直接跟properties就可以了。

　　问题2：Could not convert [title.index] to boolean

　　原因：也是新版本的问题，之前版本的index属性写法是"analyze"，现在只能设置true, false, "true"，"false"

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • django使用haystack调用Elasticsearch实现索引搜索

    django使用haystack调用Elasticsearch实现索引搜索

    前言: 在做一个商城项目的时候,需要实现商品搜索功能. 说到搜索,第一时间想到的是数据库的 select * from tb_sku where name like %苹果手机% 或者django的 SKU.objects.filter(name__contains="苹果手机") 但是,假如你的数据库有几千万条数据,name字段没有索引,可能查询需要十几分钟,用户可能会等你?那为什么不给name字段增加索引?商品表不仅仅是用来查询,也会经常修改数据,新增删除数据等.建立索引后,做增删

  • Django项目之Elasticsearch搜索引擎的实例

    1.使用Docker安装Elasticsearch及其扩展 获取镜像,可以通过网络pull sudo docker image pull delron/elasticsearch-ik:2.4.6-1.0 或者加载镜像文件 sudo docker load -i elasticsearch-ik-2.4.6_docker.tar 修改elasticsearch的配置文件 elasticsearc-2.4.6/config/elasticsearch.yml第54行,更改ip地址为本机ip地址 n

  • python Elasticsearch索引建立和数据的上传详解

    今天我想讲一讲关于Elasticsearch的索引建立,当然提前是你已经安装部署好Elasticsearch. ok,先来介绍一下Elaticsearch,它是一款基于lucene的实时分布式搜索和分析引擎,是后台系统,用来存储数据,检索数据,属于完全命令行交互. 那为什么选择python作为脚本进行命令的写入和数据的上传呢?那是因为Python里面有固定的模板,可以上传数据到Elasticsearch. 接下来就聊一聊该如何编写代码: 我们上传数据之后,数据到哪里去了呢? 存在索引里面了. 那

  • python elasticsearch从创建索引到写入数据的全过程

    python elasticsearch从创建索引到写入数据 创建索引 from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch('192.168.1.1:9200') mappings = { "mappings": { "type_doc_test": { #type_doc_test为doc_type "properties": { "id": { "

  • 使用Python操作Elasticsearch数据索引的教程

    使用Python操作Elasticsearch数据索引的教程

    Elasticsearch是一个分布式.Restful的搜索及分析服务器,Apache Solr一样,它也是基于Lucence的索引服务器,但我认为Elasticsearch对比Solr的优点在于: 轻量级:安装启动方便,下载文件之后一条命令就可以启动: Schema free:可以向服务器提交任意结构的JSON对象,Solr中使用schema.xml指定了索引结构: 多索引文件支持:使用不同的index参数就能创建另一个索引文件,Solr中需要另行配置: 分布式:Solr Cloud的配置比较

  • Spring Boot集成ElasticSearch实现搜索引擎的示例

    Spring Boot集成ElasticSearch实现搜索引擎的示例

    Elastic Search是一个开源的,分布式,实时搜索和分析引擎.Spring Boot为Elasticsearch及Spring Data Elasticsearch提供的基于它的抽象提供了基本的配置.Spring Boot提供了一个用于聚集依赖的spring-boot-starter-data-elasticsearch 'StarterPOM'. ElasticSearch作为搜索引擎,我们需要解决2大问题: 1,  如何将被搜索的数据在ES上创建反向索引 2,  Java代码如何与E

  • Spring Boot整合Elasticsearch实现全文搜索引擎案例解析

    简单说,ElasticSearch(简称 ES)是搜索引擎,是结构化数据的分布式搜索引擎.Elastic Search是一个开源的,分布式,实时搜索和分析引擎.Spring Boot为Elasticsearch及Spring Data Elasticsearch提供的基于它的抽象提供了基本的配置.Spring Boot提供了一个用于聚集依赖的spring-boot-starter-data-elasticsearch 'StarterPOM'. 引入spring-boot-starter-dat

  • ElasticSearch添加索引代码实例解析

    1. 编写索引内容 节点解释: settings:配置信息 "number_of_replicas": 0 不需要备份(单节点的ElasticSearch使用) "mappings": 映射内容 "dynamic":false 是否动态索引,这里使用的是false,表示索引的固定的,不需要修改. "properties": 属性结构内容 "index":"true" 需要分词处理的结构

  • Python list运算操作代码实例解析

    这篇文章主要介绍了Python list运算操作代码实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 在操作list的时候,经常用到对列表的操作运算,比如说,列表添加,删除操作,其实,这里面经常回遇到这样一个问题,就是列表的操作容易被混淆了. 有人做了一个总结,这个很清晰,我就不多做阐述了: 1.append() 向列表尾部追加一个新元素,列表只占一个索引位,在原有列表上增加 2.extend() 向列表尾部追加一个列表,将列表中的每个元

  • spring cloud gateway网关路由分配代码实例解析

    这篇文章主要介绍了spring cloud gateway网关路由分配代码实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 1, 基于父工程,新建一个模块 2,pom文件添加依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-

  • Java 代码实例解析设计模式之监听者模式

    Java 代码实例解析设计模式之监听者模式

    代码展示 Main:测试类 ObServer:每个被监听的对象实现该接口,重写该方法,完成自己的业务 public interface ObServer { /** * 当某一个被监控的对象发生变化时 * 所有实现该方法处理方法 */ void exceptionHandler(); } Subject:监听者容器 public interface Subject { /** * 添加被观察对象 */ void add(ObServer obServer); /** * 通知所有被观察者完成自己

  • vue封装swiper代码实例解析

    这篇文章主要介绍了vue封装swiper代码实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 data(){ return{ list:[], swiperOption:"", xiding : "", // 轮播高度 SwiperHeight:'' } }, mounted(){ this.onload() // 获取轮播图图片的高度 setTimeout(()=> { // 通过ref获取轮播dom

  • Python解析json代码实例解析

    这篇文章主要介绍了Python解析json代码实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 什么是json格式: JSON(JavaScript Object Notation):一种轻量级数据交换格式,相对于XML而言更简单,也易于阅读和编写,机器也方便解析和生成,Json是JavaScript中的一个子集. import json data = { "statusCode": 200, "data":

  • Spring Bean装载方式代码实例解析

    Spring Bean装载方式代码实例解析

    这篇文章主要介绍了Spring Bean装载方式代码实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 Bean的装配方式 Bean的装配可以理解为依赖关系注入 基于XML的装配 a) 设值注入 i.要求: Bean 类必须提供一个默认的无参构造方法. Bean 类必须为需要注入的属性提供对应的setter方法. b) 构造注入 package com.itheima.assemble; import java.util.List; pub

  • Python随机数函数代码实例解析

    这篇文章主要介绍了Python随机数函数代码实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 ''' choice(seq) 从序列的元素中随机选出一个元素 randrange ([start,] stop [,step]) 从指定范围内,在指定步长递增的集合中 获取一个随机数,步长默认为 1 .注:不包含 stop 值 random() 随机生成下一个实数,它在[0,1)范围内. shuffle(lst) 将序列的所有元素随机排序,返回

  • RocketMQ重试机制及消息幂代码实例解析

    这篇文章主要介绍了RocketMQ重试机制及消息幂代码实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 一.重试机制 1.由于MQ经常处于复杂的分布式系统中,考虑网络波动,服务宕机,程序异常因素,很有可能出现消息发送或者消费失败的问题.因此,消息的重试就是所有MQ中间件必须考虑到的一个关键点.如果没有消息重试,就可能产生消息丢失的问题,可能对系统产生很大的影响.所以,秉承宁可多发消息,也不可丢失消息的原则,大部分MQ都对消息重试提供了很好

  • Python__双划线参数代码实例解析

    这篇文章主要介绍了python__双划线参数代码实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 代码如下 ''' >>> Class1.__doc__ # 类型帮助信息 'Class1 Doc.' >>> Class1.__name__ # 类型名称 'Class1' >>> Class1.__module__ # 类型所在模块 '__main__' >>> Class1._

随机推荐