它为我们提供了许多默认处理#xff0c;以便提供最佳用户体验。

但是#xff0c;在某些情况下#xff0c;默认处理可能不是最佳的#xff08;尤其是在生产环境中#xff09;#xff1b;

因此今天我们将深入探讨避免

与任何数据存储解决方案一样必须有一个模式schema等效设置来说明如何处理数据字段例如存储和处理/分析

此设置在

举个例子当我们创建一个文档并引入一个全新的数据索引时Elasticsearch

0~5

位内存有些字段对我们来说毫无意义因此我们应该在摄取之前排除它们以免引入映射污染如何避免映射污染

Painless

我们可以使用脚本处理器创建一个摄取管道以在最终摄取发生之前删除目标字段。

个字符长下的一些元数据一起出现并且不知何故我们永远不需要这些元数据。

pipeline

balabalabalabalabala}},{_source:

{age:

balabalabalabalabala,has_long_fields:

true},_ingest:

2023-03-01T06:40:53.22560943Z}}},{doc:

{_index:

2023-03-01T06:40:53.225907596Z}}}]

true而第二个只包含一个

true;}ctx[has_removed_long_fields]

flag;

balabalabalabalabala,ano***r_long_field:

wakkakakakaka,age:

2023-03-01T06:45:46.164088718Z}}},{doc:

{_index:

dkjfdkjfkdjfkdfjk,has_removed_long_fields:

false},_ingest:

2023-03-01T06:45:46.164113593Z}}}]

另请注意我们对字段匹配逻辑

原因是如果我们尝试这样做则会爆发一个异常描述对文档上下文的并发修改。

ArrayList

ctx.keySet();java.util.ArrayList

fields

innerKey);fields.add(key.innerKey);}}}

else

idx)].remove(field.substring(idx1));}

else

2023-03-01T06:54:51.610568095Z}}}]

“leaf”

outer-object-name.inner-field-name

我们需要先提取

idx)].remove(field.substring(idx1))

ctx[“outer”].remove(“very_very_long_field”)

干得好

updated?trueYesYesYesYesruntimeYesYesNo

GET

strict_dynamic_mapping_exception,reason:

mapping

strict_dynamic_mapping_exception,reason:

mapping

之前对文档进行预处理它可能会更加灵活因为我们可以完全控制文档的修改由于编程语言的功能。