1. 前言
每个文档都有与之关联的元数据字段（Metadata fields），比如_index、_type和_id元数据字段。在创建Mapping时，可以自定义其中一些元数据字段的行为。接下来具体介绍一些重要的元数据字段。
元数据字段分类
2. 标识元数据字段
_index
- _index：表示文档属于哪个索引。
- _index字段是虚拟公开的，即它不会作为一个真实字段添加到Lucene索引中，我们既可以在term查询(或任何被重写为term查询的查询，例如match、query_string或simple_query_string查询)中使用_index字段，也可以在前缀和通配符查询中使用。但是，它不支持regexp和fuzzy查询。_index字段也支持在聚合、排序或脚本中被使用。
- 字段使用示例如下：
PUT my_index_1/_doc/1
{"text":"Document in index 1"}
PUT my_index_2/_doc/2?refresh=true
{"text":"Document in index 2"}
# term查询、聚合、排序及脚本中使用_index字段
GET my_index_1,my_index_2/_search
{
"query": {
"terms": {
"_index": [
"my_index_1",
"my_index_2"
]
}
},
"aggs": {
"indices": {
"terms": {
"field": "_index",
"size": 10
}
}
},
"sort": [
{
"_index": {
"order": "asc"
}
}
],
"script_fields": {
"index_name": {
"script": {
"lang": "painless",
"source": "doc['_index']"
}
}
}
}
_id
- _id：文档的ID。
- 每个文档都有一个唯一标识它的_id，_id的大小被限制为512字节 ，_id字段会被索引，并且支持在查询中使用，在聚合和排序中可以访问_id字段的值，但不建议这样做，因为它需要加载大量数据到内存中。
- 字段使用示例如下：
PUT my_index_1/_doc/1
{"text":"Document with ID 1"}
PUT my_index_1/_doc/2?refresh=true
{"text":"Document with ID 2"}
# term查询中使用_id字段
GET my_index_1/_search
{"query":{"terms":{"_id":["1","2"]}}}
3. 文档源元数据字段
_source
- _source：表示文档主体的原始JSON数据。
- _source字段本身没有索引(因此不能搜索)，但是它会被存储，以便在执行fetch请求(如get或search)时返回。
- 可禁用_source字段。虽然拥有_source有时非常方便，但它确实会导致索引中的存储开销。为此，可将其禁用如下:
# 禁用_source字段
PUT my_index_1
{"mappings":{"_source":{"enabled":false}}}
- 可使用参数includes/excludes来包含或排除在_source字段中的内容。参数includes/excludes使用如下：
# 创建索引my_index_1，指定_source字段中参数includes/excludes
PUT my_index_1
{
"mappings": {
"_source": {
"includes": [
"*.count",
"meta.*"
],
"excludes": [
"meta.description",
"meta.other.*"
]
}
}
}
PUT my_index_1/_doc/1
{
"requests": {
"count": 10,
"foo": "bar"
},
"meta": {
"name": "Some metric",
"description": "Some metric description",
"other": {
"foo": "one",
"baz": "two"
}
}
}
# 我们可以通过meta.other.foo字段搜索并匹配到数据，
# 即使这个字段内容在_source中被排除。
GET my_index_1/_search
{"query":{"match":{"meta.other.foo":"one"}}}
_size
- _size：_source字段的字节大小，由mapper-size插件提供。
4. 索引元数据字段
_field_names
- _field_names：文档中非空值的所有字段。
- 在参数doc_values和参数norm禁用的情况下，exists查询会使用_field_names字段来查找特定字段具有或不具有任何非空值的文档，反之，exists查询使用其他字段查找。
- 可禁用_field_names字段（通常无此必要），禁用示例如下:
# 禁用_field_names字段
PUT my_index_1
{"mappings":{"_field_names":{"enabled":false}}}
_ignored
- _ignored：索引并存储文档中被忽略的每个字段的名称，这些字段是由于格式错误并且ignore_malform开启而被忽略的。
- _ignored字段可通过term、terms和exists查询进行搜索，并作为搜索结果的一部分返回。
- 字段使用示例如下:
PUT my_index_1
{
"mappings": {
"properties": {
"number_one": {
"type": "integer",
"ignore_malformed": true
},
"number_two": {
"type": "integer",
"ignore_malformed": true
}
}
}
}
# 由于字段number_one设置了忽略缺陷格式的数据，保存成功
PUT my_index_1/_doc/1
{"text":"Some text value","number_one":"foo"}
# 由于字段number_two设置了ignore_malformed=false，保存失败
PUT my_index_1/_doc/2
{"text":"Some text value","number_two":"foo"}
# 查询已经被忽略缺陷的数据
GET my_index_1/_search
{"query":{"exists":{"field":"_ignored"}}}
5. 路由元数据字段
_routing
- _routing：一个可自定义的路由值，用于将文档路由到特定的分片（shard）。
- _routing字段默认值是所在文档的_id, 当前的路由公式：
shard_num = hash(_routing) % num_primary_shards
- 可修改文档的_routing路由值，操作示例如下：
PUT my_index_1
{
"settings": {
"number_of_shards": 2
},
"mappings": {
"properties": {
"title": {
"type" : "text"
}
}
}
}
# 文档1使用user1替代id作为routing值
PUT my_index_1/_doc/1?routing=user1&refresh=true
{"title":"This is a document"}
# 在term query中使用_routing字段搜索
GET my_index_1/_search
{"query":{"terms":{"_routing":["user1"]}}}
- 可设置路由必须，如果设置路由必须，那么所有文档操作必须提供路由值，设置路由必须操作如下：
PUT my_index_1
{
"mappings": {
"_routing": {
"required": true
}
}
}
6. 其他元数据字段
_meta
- _meta：用于存储应用程序特定的元数据信息。
- 通过_meta字段可以自定义与文档相关的元数据。但是这些信息不会被Elasticsearch使用到（即不支持查询、聚合、排序等）。自定义元数据操作如下：
# 自定义元信息class、version，表示文档所属的class和适用的版本范围
PUT my_index_1
{
"mappings": {
"_meta": {
"class": "MyApp::User",
"version": {
"min": "1.0",
"max": "1.3"
}
}
}
}
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