Elasticsearch：flattened 数据类型 （7.3 发行版新功能）

默认情况下，对象中的每个子字段都需要分别进行映射和索引。如果事先不知道子字段的名称或类型，则将动态映射它们。

flattened数据类型提供了一种替代方法，其中将整个对象映射为单个字段。对于给定的对象，flatten类型映射将解析出其leaf值并将它们作为关键字索引到一个字段中。然后可以通过简单的查询和汇总来搜索对象的内容。

此数据类型对于索引具有大量或未知数量的唯一键的对象很有用。仅为整个JSON对象创建一个字段映射，这可以帮助防止由于大量不同的字段映射而导致映射爆炸。

另一方面，flatten的对象字段在搜索功能方面存在折衷。仅允许基本查询，不支持数字范围查询或突出显示（highlighting）。

在使用flattened数据类型时，必须注意的是：

flattened的映射类型不应用于索引所有文档内容，因为它将所有值都视为关键字，并且不提供完整的搜索功能。 在大多数情况下，默认方法（每个子字段在映射中都有其自己相对应的项）有效。

下面我们来用一个例子来展示如何使用flattened数据类型的用法。我们首先来创建一个叫做bug_reports的索引及它的mapping:

PUT bug_reports
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text"
      },
      "labels": {
        "type": "flattened"
      }
    }
  }
}

在上面，我们定义labels的数据类型为flattened，意味着这个字段可以用来保持一个对象。我们用一下的方法来创建一个文档：

POST bug_reports/_doc/1
{
  "title": "Results are not sorted correctly.",
  "labels": {
    "priority": "urgent",
    "release": [
      "v1.2.5",
      "v1.3.0"
    ],
    "timestamp": {
      "created": 1541458026,
      "closed": 1541457010
    }
  }
}

在上面我们可以看出来: labels是一个对象，它包含priority， release及timestamp leaf项。在建立索引的时候，Elasticsearch为JSON对象的每一个leaf值建立token，这些值被索引为字符串关键字，无需对数字或日期进行特殊处理。针对我们的情况，Elasticsearch在建立索引时，会对urgent，v1.2.5, v1.3.0, 1541458026及1541457010建立token, 并供我们进行搜索。

我们可以通过如下的方式来进行查询：

POST bug_reports/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "labels": "urgent"
    }
  }
}

查询的结果是：

  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.42763555,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "bug_reports",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.42763555,
        "_source" : {
          "title" : "Results are not sorted correctly.",
          "labels" : {
            "priority" : "urgent",
            "release" : [
              "v1.2.5",
              "v1.3.0"
            ],
            "timestamp" : {
              "created" : 1541458026,
              "closed" : 1541457010
            }
          }
        }
      }
    ]
  }

同样，我们可以对数值进行查询:

POST bug_reports/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "labels": 1541458026
    }
  }
}

返回结果：

  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.42763555,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "bug_reports",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.42763555,
        "_source" : {
          "title" : "Results are not sorted correctly.",
          "labels" : {
            "priority" : "urgent",
            "release" : [
              "v1.2.5",
              "v1.3.0"
            ],
            "timestamp" : {
              "created" : 1541458026,
              "closed" : 1541457010
            }
          }
        }
      }
    ]
  }

要查询flattened对象中的特定键，请使用“."来表示：

POST bug_reports/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "labels.release": "v1.3.0"
    }
  }
}

返回结果：

  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.42763555,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "bug_reports",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.42763555,
        "_source" : {
          "title" : "Results are not sorted correctly.",
          "labels" : {
            "priority" : "urgent",
            "release" : [
              "v1.2.5",
              "v1.3.0"
            ],
            "timestamp" : {
              "created" : 1541458026,
              "closed" : 1541457010
            }
          }
        }
      }
    ]
  }

 

支持的操作

由于索引值的方式相似，flattened字段与keyword字段共享许多相同的映射和搜索功能，这是因为它们在建立索引时的方式非常相似。

目前，flattened的对象字段可以与以下查询类型一起使用：

• term, terms, and terms_set
• prefix
• range
• match and multi_match
• query_string and simple_query_string
• exists

查询时，不可能使用通配符来引用字段关键字，例如{“ term”：{“ labels.time *”：1541457010}}。 请注意，所有查询（包括范围）都将值视为字符串关键字。 拼合的字段不支持突出显示(highlighting)。

可以对flattened的对象字段进行排序，以及执行简单的关键字样式聚合（例如terms aggregation）。 与查询一样，对数字没有特殊支持-将JSON对象中的所有值都视为关键字。 排序时，这意味着按字典顺序对值进行比较。

展平的对象字段当前无法存储。 无法在映射中指定store参数。

 

参考：

【1】https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/flattened.html