Elasticsearch dynamic_templates 实战 通用配置

动态模板 (Dynamic templates) 可以在创建 mapping 时，先定义好规则，当新字段满足某条规则时，就会按照该规则的预先配置来创建字段。

前些年在使用 Elasticsearch 的时候，看到过 动态模板 (Dynamic templates) 相关的知识点，但并没有想到如何在实际业务中应用，最近又看到这个知识点， 结合前些年被广泛提及的 "低代码平台"，突然意识到如果有一个很简单的增删改查需求，前端通过推拽的方式组成页面，后端如果使用 Elasticsearch 进行数据存储，直接将前端传递过来的 JSON 数据进行存储，至此需求就可以完成。 但是存在的问题是数据类型需要调整，便于后续的查询和统计，那么 动态模板 (Dynamic templates) 就可以解决这个问题，在创建索引的时候，约定好数据类型，后续根据约定生成不同的数据类型。

如下定义了一个较为通用的 dynamic_templates 配置，其中约定了 integer long date boolean scaled_float 等数据类型 (string_to_*)，并且针对 string 类型的数据，修改了默认的分词器规则为 IK 中文分词器。

"date_detection": false 的配置，关闭了日期格式的自动检测，避免识别错误， 形如 "createDate": "2000-01-01" 的格式，会不能按照如下的格式进行识别。
string_to_default_ik_string 部分，写在最后部分说明在当前的配置中优先级最低，并且修改了剩余的 字符串 类型的分词方式 (IK)。
object_list_to_nested 部分，如果是以 List 结尾的话，约定 "type": "nested" ，避免数据被平铺。

PUT http://localhost:9200/${indexName}

{
    "mappings": {
        "date_detection": false,
        "dynamic_templates": [
            {
                "string_to_integer": {
                    "match_mapping_type": "string",
                    "match": "*Int",
                    "mapping": {
                        "type": "integer"
                    }
                }
            },
            {
                "string_as_num": {
                    "match_mapping_type": "string",
                    "match": "*Num",
                    "mapping": {
                        "type": "integer"
                    }
                }
            },
            {
                "string_to_long": {
                    "match_mapping_type": "string",
                    "match": "*Long",
                    "mapping": {
                        "type": "long"
                    }
                }
            },
            {
                "string_to_date": {
                    "match_mapping_type": "string",
                    "match": "*Date",
                    "mapping": {
                        "type": "keyword",
                        "fields": {
                            "date": {
                                "type": "date",
                                "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
                            }
                        }
                    }
                }
            },
            {
                "string_to_time": {
                    "match_mapping_type": "string",
                    "match": "*Time",
                    "mapping": {
                        "type": "keyword",
                        "fields": {
                            "date": {
                                "type": "date",
                                "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
                            }
                        }
                    }
                }
            },
            {
                "string_to_bool": {
                    "match_mapping_type": "string",
                    "match": "*Bool",
                    "mapping": {
                        "type": "boolean"
                    }
                }
            },
            {
                "string_to_point_scaled_float": {
                    "match_mapping_type": "string",
                    "match": "*Point",
                    "mapping": {
                        "type": "scaled_float",
                        "scaling_factor": 100
                    }
                }
            },
            {
                "string_to_price_scaled_float": {
                    "match_mapping_type": "string",
                    "match": "*Price",
                    "mapping": {
                        "type": "scaled_float",
                        "scaling_factor": 100
                    }
                }
            },
            {
                "object_list_to_nested": {
                    "match_mapping_type": "object",
                    "match": "*List",
                    "mapping": {
                        "type": "nested"
                    }
                }
            },
            {
                "string_to_default_ik_string": {
                    "match_mapping_type": "string",
                    "match": "*",
                    "mapping": {
                        "type": "text",
                        "analyzer": "ik_max_word",
                        "search_analyzer": "ik_max_word",
                        "fields": {
                            "keyword": {
                                "type": "keyword"
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        ]
    }
}

参考

1. http://pap-docs.pap.net.cn/
2. https://gitee.com/alexgaoyh/