6. elasticsearch를 사용하여 색인 만들기
8767 단어 ElasticSearch
위의 자료는elasticsearch2를 바탕으로 한다.x, 필자는 elasticsearch6를 바탕으로 한다.x, 여기서 간단히 말씀드릴게요.x 업데이트 장소:
그리고 제가 정리해 볼게요. 평소에 사용할 때 주의하세요.
action.auto_create_index:false
index
: 이 속성 제어 필드가 인덱스에 편입되었는지 검색됩니다. 이 속성은 모두 세 가지 유효한 값이 있습니다. analyzed、no not_analyzed
store
: 필드의 원래 값을 인덱스에 쓸지 여부를 지정합니다. 기본값은 noanalyzer
: 이 속성은 색인과 검색을 위한 분석기 이름을 정의합니다. 기본값은 전역적으로 정의된 분석기 이름입니다. 이 속성은 설정 결점(settings)에서 사용자 정의된 분석기를 참조할 수 있습니다.사례 1:
"settings":{
"number_of_shards": "6",
"number_of_replicas": "1",
// ik
"analysis":{
"analyzer":{
"ik":{
"tokenizer":"ik_max_word"
}
}
}
},
사례 2:
{
"settings":{
"index":{
"analysis":{
"analyzer":{
"myanalyzer_name":{
"tokenizer":"standard",
"filter":[
"asciifolding",
"lowercase",
"ourEnglishFilter"
]
}
},
"filter":{
"ourEnglishFilter":{
"type":"kstem"
}
}
}
}
}
}
search_analyzer
: 이 속성 정의 분석기는 특정 필드에 보내는 검색 문자열을 처리하는 데 사용됩니다.참고: analyzer 및 search_analyzer의 차이점: analyzer: 이 주요 인덱스를 할 때 분사search_analyzer: 이 주요 조회 시 분사
색인 구성 사례:
PUT blog
{
"settings":{
"number_of_shards":5,
"number_of_replicas":0
},
"mappings":{
"articles":{
"_routing":{
"required":false
},
"_all":{
"enabled":false
},
"_source":{
"enabled":true
},
"dynamic_date_formats":[
"yyyy-MM-dd",
"yyyyMMdd"
],
"dynamic":"false",
"properties":{
"articleid":{
"type":"long",
"store":true,
"index":"not_analyzed",
"doc_values":true,
"ignore_malformed":true,
"include_in_all":true,
"null_value":0,
"precision_step":16
},
"title":{
"type":"string",
"store":true,
"index":"analyzed",
"doc_values":false,
"ignore_above":0,
"include_in_all":true,
"index_options":"positions",
"position_increment_gap":100,
"fields":{
"title":{
"type":"string",
"store":true,
"index":"not_analyzed",
"doc_values":true,
"ignore_above":0,
"include_in_all":false,
"index_options":"docs",
"position_increment_gap":100
}
}
},
"author":{
"type":"string",
"store":true,
"index":"analyzed",
"doc_values":false,
"ignore_above":0,
"include_in_all":true,
"index_options":"positions",
"position_increment_gap":100,
"fields":{
"author":{
"type":"string",
"index":"not_analyzed",
"include_in_all":false,
"doc_values":true
}
}
},
"content":{
"type":"string",
"store":true,
"index":"analyzed",
"doc_values":false,
"ignore_above":0,
"include_in_all":false,
"index_options":"positions",
"position_increment_gap":100
},
"postat":{
"type":"date",
"store":true,
"doc_values":true,
"format":[
"yyyy-MM-dd",
"yyyyMMdd"
],
"index":"not_analyzed",
"ignore_malformed":true,
"include_in_all":true,
"null_value":"2000-01-01",
"precision_step":16
}
}
}
}
}
이 내용에 흥미가 있습니까?
현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
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