Elasticsearch使用指南之Elasticsearch Mapping parameters(主要参数一览)

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Elasticsearch使用指南之Elasticsearch Mapping parameters(主要参数一览)

丁威 2019-03-20 19:20:54 浏览461
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作者简介:《RocketMQ技术内幕》作者、中间件兴趣圈微信公众号维护者。

本文将详细介绍Elasticsearch在创建索引映射时可指定的参数,并重点分析其含义。

1、analyzer
指定分词器。elasticsearch是一款支持全文检索的分布式存储系统,对于text类型的字段,首先会使用分词器进行分词,然后将分词后的词根一个一个存储在倒排索引中,后续查询主要是针对词根的搜索。

analyzer该参数可以在每个查询、每个字段、每个索引中使用,其优先级如下(越靠前越优先):
1)字段上定义的分词器
2)索引配置中定义的分词器
3)默认分词器(standard)

在查询上下文,分词器的查找优先为:
1)full-text query中定义的分词器
2)定义类型映射时,字段中search_analyzer 定义的分词器。
3)定义字段映射时analyzer定义的分词器
4)索引中default_search中定义的分词器。
5)索引中默认定义的分词器
6)标准分词器(standard)。

2、normalizer
规划化,主要针对keyword类型,在索引该字段或查询字段之前,可以先对原始数据进行一些简单的处理,然后再将处理后的结果当成一个词根存入倒排索引中,举例如下:

PUT index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "normalizer": {
        "my_normalizer": {                                    // @1
          "type": "custom",
          "char_filter": [],
          "filter": ["lowercase", "asciifolding"]             // @2
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "foo": {
          "type": "keyword",
          "normalizer": "my_normalizer"                      // @3
        }
      }
    }
  }
}

代码@1:首先在settings中的analysis属性中定义normalizer。
代码@2:设置标准化过滤器,示例中的处理器为小写、asciifolding。
代码@3:在定义映射时,如果字段类型为keyword,可以使用normalizer引用定义好的normalizer。

3、 boost
权重值,可以提升在查询时的权重,对查询相关性有直接的影响,其默认值为1.0。其影响范围为词根查询(team query),对前缀、范围查询、全文索引(match query)不生效。

注意:不建议在创建索引映射时使用boost属性,而是在查询时通过boost参数指定。其主要原因如下:
1)无法动态修改字段中定义的boost值,除非使用reindex命令重建索引。
2)相反,如果在查询时指定boost值,每一个查询都可以使用不同的boost值,灵活。
3)在索引中指定boost值,boost存储在记录中,从而会降低分数计算的质量。

4、coerce
是否进行类型“隐式转换”。es最终存储文档的格式是字符串。

例如存在如下字段类型:

"number_one": {
   "type": "integer"
}

声明number_one字段的类型为数字类型,那是否允许接收“6”字符串形式的数据呢?因为在JSON中,“6”用来赋给int类型的字段,也是能接受的,默认coerce为true,表示允许这种赋值,但如果coerce设置为false,此时es只能接受不带双引号的数字,如果在coerce=false时,将“6”赋值给number_one时会抛出类型不匹配异常。

可以在创建索引时指定默认的coerce值,示例如下:

PUT my_index
{
  "settings": {
    "index.mapping.coerce": false
  },
  "mappings": {
    // 省略字段映射定义
  }
}

5、copy_to
copy_to参数允许您创建自定义的_all字段。换句话说,多个字段的值可以复制到一个字段中例如,first_name和last_name字段可以复制到full_name字段如下:

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "first_name": {
          "type": "text",
          "copy_to": "full_name" 
        },
        "last_name": {
          "type": "text",
          "copy_to": "full_name" 
        },
        "full_name": {
          "type": "text"
        }
      }
    }
  }
}

表示字段full_name的值来自 first_name + last_name。

关于copy_to重点说明:
1)字段的复制是原始值,而不是分词后的词根。
2)复制字段不会包含在_souce字段中,但可以使用复制字段进行查询。
3)同一个字段可以复制到多个字段,写法如下:"copy_to": [ "field_1", "field_2" ]

6、 doc_values
当需要对一个字段进行排序时,es需要提取匹配结果集中的排序字段值集合,然后进行排序。倒排索引的数据结构对检索来说相当高效,但对排序就不那么擅长了。

业界对排序、聚合非常高效的数据存储格式首推列式存储,在elasticsearch中,doc_values就是一种列式存储结构,默认情况下绝大多数数据类型都是开启的,即在索引时会将字段的值(或分词后的词根序列)加入到倒排索引中,同时也会该字段的值加入doc_values中,所有该类型的索引下该字段的值用一列存储。

doc_values的使用示例:

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "status_code": { 
          "type":       "keyword"      // 默认情况下,“doc_values”:true
        },
        "session_id": { 
          "type":       "keyword",
          "doc_values": false
        }
      }
    }
  }
}

7、dynamic
是否允许动态的隐式增加字段。在执行index api或更新文档API时,对于_source字段中包含一些原先未定义的字段采取的措施,根据dynamic的取值,会进行不同的操作:
1)true,默认值,表示新的字段会加入到类型映射中。
2)false,新的字段会被忽略,即不会存入_souce字段中,即不会存储新字段,也无法通过新字段进行查询。
3)strict,会显示抛出异常,需要新使用put mapping api先显示增加字段映射。

dynamic设置为false,也是可以通过put mapping api进行字段的新增,同样put mapping api可以对dynamic值进行更新。

举例说明:

PUT my_index/_doc/1 
{
  "username": "johnsmith",
  "name": {
    "first": "John",
    "last": "Smith"
  }
}
PUT my_index/_doc/2              // @1
{
  "username": "marywhite",
  "email": "mary@white.com",
  "name": {
    "first": "Mary",
    "middle": "Alice",
    "last": "White"
  }
}
GET my_index/_mapping  // @2

代码@1在原有的映射下,增加了username,name.middle两个字段,通过代码@2获取映射API可以得知,es已经为原本不存在的字段自动添加了类型映射定义。

注意:dynamic只对当前层级具有约束力,例如:

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "dynamic": false,         // @1
      "properties": {
        "user": {                    // @2
          "properties": {
            "name": {
              "type": "text"
            },
            "social_networks": {    // @3
              "dynamic": true,
              "properties": {}
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

代码@1:_doc类型的顶层不能不支持动态隐式添加字段映射。
代码@2:但_doc的嵌套对象user对象,是支持动态隐式添加字段映射。
代码@3:同样对于嵌套对象social_networks,也支持动态隐式添加字段映射。

8、enabled
是否建立索引,默认情况下es会尝试为你索引所有的字段,但有时候某些类型的字段,无需建立索引,只是用来存储数据即可。只有映射类型(type)和object类型的字段可以设置enabled属性。示例如下:

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "user_id": {
          "type":  "keyword"
        },
        "last_updated": {
          "type": "date"
        },
        "session_data": { 
          "enabled": false
        }
      }
    }
  }
}

PUT my_index/_doc/session_1
{
  "user_id": "kimchy",
  "session_data": { 
    "arbitrary_object": {
      "some_array": [ "foo", "bar", { "baz": 2 } ]
    }
  },
  "last_updated": "2015-12-06T18:20:22"
}

上述示例,es会存储session_data对象的数据,但无法通过查询API根据session_data中的属性进行查询。

同样,可以通过put mapping api更新enabled属性。

9、eager_global_ordinals
全局序列号,它以字典顺序为每个惟一的术语保持递增的编号。全局序号只支持字符串类型(关键字和文本字段)。在关键字字段中,它们在默认情况下是可用的,但文本字段只能fielddata=true时可用。doc_values(和fielddata)也有序号,是特定段(segment)和字段中所有词根(term)的唯一编号。全局序号只是在此之上构建的,它提供了段序号(segment ordinals)和全局序号(global ordinals)之间的映射,全局序号在整个分片中是唯一的。由于每个字段的全局序号与一个分片(shard)的所有段(segment)相关联,因此当一个新的segment(段)变为可见时,需要完全重新构建它们。术语聚合依懒全局序号,首先在分片级别(shard)执行聚合,然后汇聚所有分片的结果(reduce)并将全局序号转换为真正的词根(字符串),合并后返回聚合后的结果。默认情况下,全局序号是在搜索时加载的,这对提高索引API的速度会非常有利。但是,如果您更加重视搜索性能,,那么在您计划使用的聚合的字段上设置eager_global_ordinals,会对提高查询效率更有帮助。
eager_global_ordinals的意思是预先加载全局序号。

其示例如下:

PUT my_index/_mapping/_doc
{
  "properties": {
    "tags": {
      "type": "keyword",
      "eager_global_ordinals": true
    }
  }
}

10、fielddata
为了解决排序与聚合,elasticsearch提供了doc_values属性来支持列式存储,但doc_values不支持text字段类型。因为text字段是需要先分析(分词),会影响doc_values列式存储的性能。es为了支持text字段高效排序与聚合,引入了一种新的数据结构(fielddata),使用内存进行存储。默认构建时机为第一次聚合查询、排序操作时构建,主要存储倒排索引中的词根与文档的映射关系,聚合,排序操作在内存中执行。因此fielddata需要消耗大量的JVM堆内存。一旦fielddata加载到内存后,它将永久存在。通常情况下,加载fielddata是一个昂贵的操作,故默认情况下,text字段的字段默认是不开启fielddata机制。在使用fielddata之前请慎重考虑为什么要开启fielddata。通常text字段用来进行全文搜索,对于聚合、排序字段,建议使用doc_values机制。

为了节省内存的使用,es提供了另一项机制(fielddata_frequency_filter),允许只加载那些词根频率在指定范围(最大,小值)直接的词根与文档的映射关系,最大最小值可以指定为绝对值,例如数字,也可以基于百分比(百分比的计算是基于整个分段(segment),其频率分母不是分段(segment)中所有的文档,而是segment中该字段有值的文档)。可以通过min_segment_size参数来指定分段中必须包含的最小文档数量来排除小段,也就是说可以控制fielddata_frequency_filter的作用范围是包含大于min_segment_size的文档数量的段。

11、format
在JSON文档中,日期表示为字符串。Elasticsearch使用一组预先配置的格式来识别和解析这些字符串,并将其解析为long类型的数值(毫秒)。
日期格式主要包括如下3种方式:
1)自定义格式
2)date mesh(已在DSL查询API中详解)
3)内置格式
一:自定义格式
首先可以使用java定义时间的格式,例如:

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "date": {
          "type":   "date",
          "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
        }
      }
    }
  }
}

二:date mesh
某些API支持,已在DSL查询API中详细介绍过,这里不再重复。

三:内置格式
elasticsearch为我们内置了大量的格式,如下:

  1. epoch_millis
    时间戳,单位,毫秒。
  2. epoch_second
    时间戳,单位,秒。
  3. date_optional_time
    日期必填,时间可选,其支持的格式如下:

在这里插入图片描述

  1. basic_date
    其格式表达式为 :yyyyMMdd
  2. basic_date_time
    其格式表达式为:yyyyMMdd'T'HHmmss.SSSZ
  3. basic_date_time_no_millis
    其格式表达式为:yyyyMMdd'T'HHmmssZ
  4. basic_ordinal_date
    4位数的年 + 3位(day of year),其格式字符串为yyyyDDD
  5. basic_ordinal_date_time
    其格式字符串为yyyyDDD'T'HHmmss.SSSZ
  6. basic_ordinal_date_time_no_millis
    其格式字符串为yyyyDDD'T'HHmmssZ
  7. basic_time
    其格式字符串为HHmmss.SSSZ
  8. basic_time_no_millis
    其格式字符串为HHmmssZ
  9. basic_t_time
    其格式字符串为'T'HHmmss.SSSZ
  10. basic_t_time_no_millis
    其格式字符串为'T'HHmmssZ
  11. basic_week_date
    其格式字符串为xxxx'W'wwe,4为年 ,然后用'W', 2位week of year(所在年里周序号) 1位 day of week。
  12. basic_week_date_time
    其格式字符串为xxxx'W'wwe'T'HH:mm:ss.SSSZ.
  13. basic_week_date_time_no_millis
    其格式字符串为xxxx'W'wwe'T'HH:mm:ssZ.
  14. date
    其格式字符串为yyyy-MM-dd
  15. date_hour
    其格式字符串为yyyy-MM-dd'T'HH
  16. date_hour_minute
    其格式字符串为yyyy-MM-dd'T'HH:mm
  17. date_hour_minute_second
    其格式字符串为yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss
  18. date_hour_minute_second_fraction
    其格式字符串为yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS
  19. date_hour_minute_second_millis
    其格式字符串为yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS
  20. date_time
    其格式字符串为yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS
  21. date_time_no_millis
    其格式字符串为yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss
  22. hour
    其格式字符串为HH
  23. hour_minute
    其格式字符串为HH:mm
  24. hour_minute_second
    其格式字符串为HH:mm:ss
  25. hour_minute_second_fraction
    其格式字符串为HH:mm:ss.SSS
  26. hour_minute_second_millis
    其格式字符串为HH:mm:ss.SSS
  27. ordinal_date
    其格式字符串为yyyy-DDD,其中DDD为 day of year。
  28. ordinal_date_time
    其格式字符串为yyyy-DDD‘T’HH:mm:ss.SSSZZ,其中DDD为 day of year。
  29. ordinal_date_time_no_millis
    其格式字符串为yyyy-DDD‘T’HH:mm:ssZZ
  30. time
    其格式字符串为HH:mm:ss.SSSZZ
  31. time_no_millis
    其格式字符串为HH:mm:ssZZ
  32. t_time
    其格式字符串为'T'HH:mm:ss.SSSZZ
  33. t_time_no_millis
    其格式字符串为'T'HH:mm:ssZZ
  34. week_date
    其格式字符串为xxxx-'W'ww-e,4位年份,ww表示week of year,e表示day of week。
  35. week_date_time
    其格式字符串为xxxx-'W'ww-e'T'HH:mm:ss.SSSZZ
  36. week_date_time_no_millis
    其格式字符串为xxxx-'W'ww-e'T'HH:mm:ssZZ
  37. weekyear
    其格式字符串为xxxx
  38. weekyear_week
    其格式字符串为xxxx-'W'ww,其中ww为week of year。
  39. weekyear_week_day
    其格式字符串为xxxx-'W'ww-e,其中ww为week of year,e为day of week。
  40. year
    其格式字符串为yyyy
  41. year_month
    其格式字符串为yyyy-MM
  42. year_month_day
    其格式字符串为yyyy-MM-dd

    温馨提示,日期格式时,es建议在上述格式之前加上strict_前缀。

12、ignore_above
超过ignore_above设置的字符串不会被索引或存储。对于字符串数组,将分别对每个数组元素应ignore_above,超过ignore_above的字符串元素将不会被索引或存储。目前测试的结果为:对于字符串字符长度超过ignore_above会存储,但不索引(也就是无法根据该值去查询)。

其测试效果如下:

public static void create_mapping_ignore_above() {   // 创建映射
        RestHighLevelClient client = EsClient.getClient();
        try {
            CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("mapping_test_ignore_above2");
            XContentBuilder mapping = XContentFactory.jsonBuilder()
                    .startObject()
                        .startObject("properties")
                            .startObject("lies")
                                .field("type", "keyword")      // 创建关键字段
                                .field("ignore_above", 10)     // 设置长度不能超过10
                            .endObject()
                        .endObject()
                    .endObject();
            
//            request.mapping("user", mapping_user);
            request.mapping("_doc", mapping);
            System.out.println(client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT));
        } catch (Throwable e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            EsClient.close(client);
        }
    }
    
    public static void index_mapping_ignore_above() {  // 索引数据
        RestHighLevelClient client = EsClient.getClient();
        try {
            IndexRequest request = new IndexRequest("mapping_test_ignore_above2", "_doc");
            Map<String, Object> data = new HashMap<>();
            data.put("lies", new String[] {"dingabcdwei","huangsw","wuyanfengamdule"});
            request.source(data);
            System.out.println(client.index(request, RequestOptions.DEFAULT));
        } catch (Throwable e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            EsClient.close(client);
        }
    }

public static void search_ignore_above() {  // 查询数据
        RestHighLevelClient client = EsClient.getClient();
        try {
            SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
            searchRequest.indices("mapping_test_ignore_above2");
            SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
            sourceBuilder.query(
                    // QueryBuilders.matchAllQuery()    // @1
                    // QueryBuilders.termQuery("lies", "dingabcdwei")  // @2
                    // QueryBuilders.termQuery("lies", "huangsw")      // @3
            ); 
            searchRequest.source(sourceBuilder);
            SearchResponse result = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
            System.out.println(result);
        } catch (Throwable e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            EsClient.close(client);
        }
    }

代码@1:首先查询所有数据,其_souce字段的值为:"_source":{"lies":["dingabcdwei","huangsw","wuyanfengamdule"]},表名不管字符串的值是否大于ignore_above指定的值,都会存储。
代码@2:用超过ignore_above长度的值尝试去搜索,发现无法匹配到记录,表明并未加入到倒排索引中。
代码@3:用未超过ignore_above长度的值尝试去搜索,发现能匹配到记录。

注意:在es中,ignore_above的长度是字符的长度,而es其底层实现lucene是使用字节进行计算的,故,如果要反馈到lucnce,请注意关系。

13、ignore_malformed
试图将错误的数据类型索引到字段中,默认情况下会抛出异常,并拒绝整个文档。ignore_malformed参数,如果设置为真,允许错误被忽略。格式不正确的字段不建立索引,但是文档中的其他字 段正常处理。可以创建索引时,设置index.mapping.ignore_malformed 配置项来定义索引级别的默认值,其优先级为 字段级、索引级。

14、index
定义字段是否索引,true:代表索引,false表示不索引(则无法通过该字段进行查询),默认值为true。

  • index_options
    控制文档添加到反向索引的额外内容,其可选择值如下:
  1. docs:文档编号添加到倒排索引。
  2. freqs:文档编号与访问频率。
  3. positions:文档编号、访问频率、词位置(顺序性),proximity 和phrase queries 需要用到该模式。
  4. offsets:文档编号,词频率,词偏移量(开始和结束位置)和词位置(序号),高亮显示,需要设置为该模式。
    默认情况下,被分析的字符串(analyzed string)字段使用positions,其他字段使用docs;

15、fields
fields允许对同一索引中同名的字段进行不同的设置,举例说明:

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "city": {
          "type": "text",        // @1
          "fields": {              // @2
            "raw": { 
              "type":  "keyword"   // @3
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

@1:上述映射为city字段,定义类型为text,使用全文索引。
@2:为city定义多字段,city.raw,其类型用keyword。
主要就可以用user进行全文匹配,也可以用user.raw进行聚合、排序等操作。另外一种比较常用的场合是对该字段使用不同的分词器。

16、norms
字段的评分规范,存储该规范信息,会提高查询时的评分计算效率。虽然规范对计分很有用,但它也需要大量磁盘(通常是索引中每个字段的每个文档一个字节的顺序,甚至对于没有这个特定字段的文档也是如此)。从这里也可以看出,norms适合为过滤或聚合的字段。
注意,可以通过put mapping api 将norms=true更新为norms=false,但无法从false更新到true。

17、null_value
将显示的null值替换为新定义的额值。用如下示例做一个说明:

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "status_code": {
          "type":       "keyword",
          "null_value": "NULL"             // @1
        }
      }
    }
  }
}

PUT my_index/_doc/1
{
  "status_code": null                     // @2
}

PUT my_index/_doc/2
{
  "status_code": []                       // @3
}

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "status_code": "NULL"               // @4
    }
  }
}

代码@1:为status_code字段定义“NULL”为空值null;
代码@2:该处,存储在status_code为 null_value中定义的值,即"NULL"
代码@3:空数组不包含显式null,因此不会被null_value替换。
代码@4:该处查询,会查询出文档1。其查询结果如下:

{
    "took":4,
    "timed_out":false,
    "_shards":{
        "total":5,
        "successful":5,
        "skipped":0,
        "failed":0
    },
    "hits":{
        "total":1,
        "max_score":0.2876821,
        "hits":[
            {
                "_index":"mapping_test_null_value",
                "_type":"_doc",
                "_id":"RyjGEmcB-TTORxhqI2Zn",
                "_score":0.2876821,
                "_source":{
                    "status_code":null
                }
            }
        ]
    }
}

null_value具有如下两个特点:
null_value需要与字段的数据类型相同。例如,一个long类型的字段不能有字符串null_value。
null_value只会索引中的值(倒排索引),无法改变_souce字段的值。

18、position_increment_gap
针对多值字段,值与值之间的间隙。举例说明:

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "names": {
          "type": "text",
          "position_increment_gap": 0      // @1
          // "position_increment_gap": 10  // @2
        }
      }
    }
  }
}

PUT my_index/_doc/1
{
    "names": [ "John Abraham", "Lincoln Smith"]
}

names字段是个数组,也即ES中说的多值字段
当position_increment_gap=0时,es的默认使用标准分词器,分成的词根为:
position 0 : john
position 1 : abraham
position 2 : lincoln
position 3 : smith
当position_increment_gap = 10时,es使用默认分词器,分成的词根为:
position 0 : john
position 1 : abraham
position 11 : lincoln 这是第二个词,等于上一个词的position + position_increment_gap。
position 12 : smith

针对如下下查询:

GET my_index/_search
{
    "query": {
        "match_phrase": {
            "names": "Abraham Lincoln" 
        }
    }
}

针对position_increment_gap=0时,能匹配上文档,如果position_increment_gap=10,则无法匹配到文档,因为abraham与lincoln的位置相差10,如果要能匹配到该文档,需要在查询时设置slop=10,该参数在前面的DSL查询部分已详细介绍过。

19、properties
为映射类型创建字段定义。

20、search_analyzer
通常,在索引时和搜索时应用相同的分析器,以确保查询中的术语与反向索引中的术语具有相同的格式,如果想要在搜索时使用与存储时不同的分词器,则使用search_analyzer属性指定,通常用于ES实现即时搜索(edge_ngram)。

21、similarity
指定相似度算法,其可选值:

  1. BM25
    当前版本的默认值,使用BM25算法。
  2. classic
    使用TF/IDF算法,曾经是es,lucene的默认相似度算法。
  3. boolean
    一个简单的布尔相似度,当不需要全文排序时使用,并且分数应该只基于查询条件是否匹配。布尔相似度为术语提供了一个与它们的查询boost相等的分数。

22、store
默认情况下,字段值被索引以使其可搜索,但它们不存储。这意味着可以查询字段,但无法检索原始字段值。通常这并不重要。字段值已经是_source字段的一部分,该字段默认存储。如果您只想检索单个字段或几个字段的值,而不是整个_source,那么这可以通过字段过滤上下文(source filting context来实现,在某些情况下,存储字段是有意义的。例如,如果您有一个包含标题、日期和非常大的内容字段的文档,您可能只想检索标题和日期,而不需要从大型_source字段中提取这些字段,es还提供了另外一种提取部分字段的方法,stored_fields,stored_fields过滤,只支持字段的store定义为ture,该部分内容已经在Elasticsearch Doc api时,_souce过滤部分详细介绍过,这里不过多介绍。

23、term_vector
term_vector包含分析过程产生的术语的信息,包括:

  1. 术语列表。
  2. 每一项的位置(或顺序)。
  3. 开始和结束字符偏移量。
    term_vector可取值:
  • no
    不存储term_vector信息,默认值。
  • yes
    只存储字段中的值。
  • with_positions
    存储字段中的值与位置信息。
  • with_offsets
    存储字段中的值、偏移量
  • with_positions_offsets
    存储字段中的值、位置、偏移量信息。

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丁威
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