Hogyan kapcsolódik az index, a dokumentum és a mapping?

Question

IT Interview Practice · Accepted Answer

Az indexet rekordok gyűjteményének, a dokumentumot egy JSON-rekordnak, a mappinget pedig a mezők értelmezési szabályainak tekintsük.

## Kezdjük egy termékkel

```json
{"name":"Blue shoes","price":120,"created_at":"2026-09-20"}
```

Ez a dokumentum a `products` indexbe tartozik. Mappingje a `name` mezőt kereshető szövegként, a `price` mezőt számként, a `created_at` mezőt dátumként deklarálhatja.

## Miért fontosak a mezőtípusok?

Tegyük fel, hogy 200 alatti árú termékeket keresünk. A numerikus `price` lehetővé teszi az Elasticsearch számára a számok összehasonlítását. A szöveges ábrázolás más összehasonlításokra való, és rosszul helyettesíti a numerikus tartománylekérdezést.

Ugyanahhoz a bemenethez tehát a támogatni kívánt keresések szerint választott mapping kell. A JSON önmagában nem írja le az indexelés minden viselkedését.

## Fontos mezőknél válasszunk explicit szabályokat

A dynamic mapping automatikusan következtet a mezőkre az adatok érkezésekor. Felfedezéshez kényelmes, de egy váratlan korai érték nem megfelelő típust rögzíthet. Az ismert éles mezőket deklaráljuk kifejezetten, és szabályozzuk a tetszőleges új mezőneveket.

Mező hozzáadása más, mint egy meglévő típusának módosítása. Az utóbbi általában új index létrehozását és a dokumentumok reindexeléssel történő átmásolását igényli.

[Hivatalos dokumentáció](https://www.elastic.co/docs/manage-data/data-store/mapping).

Kezdjük egy termékkel

Miért fontosak a mezőtípusok?

Fontos mezőknél válasszunk explicit szabályokat

Kapcsolódó kérdések