一、前言

在 Elasticsearch 中，一旦創(chuàng)建索引，就不能更改現(xiàn)有字段的數(shù)據(jù)類型。如果您需要更改數(shù)據(jù)類型，則需要重新創(chuàng)建索引并使用新的數(shù)據(jù)類型。以下針對(duì)各種業(yè)務(wù)場景總結(jié)幾種修改方法。

二、【方法一】刪除重建

這種方式的使用場景為當(dāng)前索引庫數(shù)據(jù)量不大，而且可以及時(shí)同步數(shù)據(jù)到該索引庫。一般用在實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)到ES中，刪除舊的索引后，重新采集數(shù)據(jù)即可。

delete /my_index

三、【方法二】使用備份數(shù)據(jù)重建

當(dāng)你數(shù)據(jù)量也不算太大，_reindex的執(zhí)行速度還算快的，幾十萬的數(shù)據(jù)量大概在十分鐘以內(nèi)，百萬級(jí)的大概在半個(gè)小時(shí)內(nèi)就可以完全備份，可以先使用備份庫，具體思路如下：

1、獲取源索引的數(shù)據(jù)(mapping) 并 創(chuàng)建臨時(shí)索引：my_index_temp，

2、備份數(shù)據(jù)到臨時(shí)索引：my_index_temp

3、刪除原索引: my_index，

4、重新創(chuàng)建正確數(shù)據(jù)類型索引：my_index

5、再把臨時(shí)索引：my_index_temp的數(shù)據(jù)備份到新創(chuàng)建索引 my_index。

操作步驟如下：

1、獲取原索引

//獲取源索引的mapping數(shù)據(jù)
GET my_index/_mapping
//返回示例如下
  {"my_index": {
    "mappings": {
      "cdp_doc": {
        "properties": {
	        "whyBuy": {
	          "type": "keyword"
	        },
	        "zipcode": {
	          "type": "keyword"
	        }
        }
      }
    }
  }

2、創(chuàng)建一個(gè)臨時(shí)索引，并備份原索引的數(shù)據(jù)

//代碼如下（示例）：
//# 創(chuàng)建Mapping
PUT my_index_temp
{
  "mappings": {
    "cdp_doc": {
      "properties": {
        "whyBuy": {
          "type": "keyword"
        },
        "zipcode": {
          "type": "keyword"
        }
      }
    }
  }
}

3、備份原數(shù)據(jù)

// 同步數(shù)據(jù)值臨時(shí)索引
POST _reindex?refresh&wait_for_completion=false
{
  "conflicts": "proceed",
  "source": {
    "index": "my_index"
  },
  "dest": {
    "index": "my_index_temp",
    "op_type": "create"
  }
}
//查詢確認(rèn)數(shù)據(jù)是否復(fù)制過去
GET  my_index_temp/_search
{
  "query": {
    "term": {
    }
  }
}

4、刪除原索引及數(shù)據(jù)

//刪除索引及數(shù)據(jù)
delete my_index

5、重新創(chuàng)建正確的索引（注意是修改后的索引）

同步驟2

6、遷移舊數(shù)據(jù)回新索引

同步驟3

7、刪除臨時(shí)索引

同步驟4

四、【方法三】使用嵌套增加屬性

這種方法針對(duì)索引字段類型text，添加keyword類型操作。

首先區(qū)分一下text類型和keyword類型：

text類型：會(huì)進(jìn)行分詞、分詞后建立索引、支持模糊查詢、不支持準(zhǔn)確查詢、不支持聚合查詢。

keyword類型：不會(huì)分詞、直接建立索引、不支持模糊查詢、支持準(zhǔn)確查詢、支持聚合查詢。

操作步驟如下：

PUT my_index/_mapping
{
	"properties": {
		"my_fields": {
			"type": "text",
            "analyzer": "ik_smart",
			"fields": {
				"keyword": {
					"type": "keyword",
					"ignore_above": 256
				}
			}
		}
	}
}
// 結(jié)果:
{
  "acknowledged" : true
}

注意這里有個(gè)問題，如果直接執(zhí)行完后，數(shù)據(jù)不會(huì)及時(shí)更新，所以執(zhí)行到這里如果去聚合，舊數(shù)據(jù)是一樣沒有聚合到的，還需要執(zhí)行以下語句更新數(shù)據(jù)

POST my_index/_update_by_query
# 后臺(tái)執(zhí)行
POST my_index/_update_by_query?wait_for_completion=false

修改完成之后，新的數(shù)據(jù)就會(huì)按照新的mapping來走了，可以通過my_fields.keyword的形式進(jìn)行完全匹配和聚合搜索。

五、【方法四】使用數(shù)據(jù)從原索引導(dǎo)入新索引中

假設(shè)您要將一個(gè)名為 my_index 的索引中的整數(shù)類型更改為字符串類型。以下示例代碼將源索引中的數(shù)據(jù)復(fù)制到新索引中，并使用新的字段映射規(guī)則：

POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "my_index"
  },
  "dest": {
    "index": "my_new_index"
  },
  "script": {
    "source": "ctx._source.my_integer_field = ctx._source.my_integer_field.toString()",
    "lang": "painless"
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "my_integer_field": {
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

在上面的代碼中，我們使用腳本將原始索引中的整數(shù)類型字段 my_integer_field 轉(zhuǎn)換為字符串類型，并將其保存到新的索引中。同時(shí)，在新索引中定義了一個(gè)新的數(shù)據(jù)類型 text，用于存儲(chǔ)該字段。

切換到新的索引

最后，一旦新索引準(zhǔn)備就緒并包含原始索引的所有數(shù)據(jù)，就可以切換應(yīng)用程序以使用新的索引。

需要注意的是，重新創(chuàng)建索引可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失或不可用性。在執(zhí)行此操作之前，請(qǐng)務(wù)必備份和驗(yàn)證數(shù)據(jù)。

總結(jié)

到此這篇關(guān)于ElasticSearch創(chuàng)建后索引修改數(shù)據(jù)類型的文章就介紹到這了,更多相關(guān)ES創(chuàng)建索引修改數(shù)據(jù)類型內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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