Elasticsearch/Kibana v7.x 中导入样例数据-电子商务订单数据
首先，安装好Elasticsearch和Kibana，具体操作细节可以参考专栏文章《Elasticsearch v7.x从入门到精通》。
一、添加样例数据
启动Kibana后，访问Kibana首页，就可以添加一些样例数据到Elasticsearch索引中了。
选择添加【样例电子商务订单】的数据：
如对基于Elasticsearch v7.x 构建订单中心实战项目有兴趣，可以访问Elasticsearch技术专栏《Elasticsearch 7.x订单中心实战》。
该技术专栏基于最新的 Elasticsearch v7.x 版本进行订单中心实际项目演示，帮助你对Elasticsearch 新特性有更加全面和直观的了解。
二、查看仪表板（Dashboard）
添加完成样例数据之后，再点击查看数据按钮，然后选择仪表板菜单项。
下面是[电子商务]收入仪表板的样例数据展示效果。
三、查看索引和文档记录
通过Elasticsearch head插件，可以方便发现新增的索引 kibana_sample_data_ecommerce。
进一步通过Elasticsearch head 插件查看索引中的文档记录。
四、查看kibana_sample_data_ecommerce 类型定义
在Kibana的Dev tools 工具中，通过GET kibana_sample_data_ecommerce 命令，获取索引的mapping定义。
{
"kibana_sample_data_ecommerce" : {
"aliases" : { },
"mappings" : {
"properties" : {
"category" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword"
}
}
},
"currency" : {
"type" : "keyword"
},
"customer_birth_date" : {
"type" : "date"
},
"customer_first_name" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"customer_full_name" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"customer_gender" : {
"type" : "keyword"
},
"customer_id" : {
"type" : "keyword"
},
"customer_last_name" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"customer_phone" : {
"type" : "keyword"
},
"day_of_week" : {
"type" : "keyword"
},
"day_of_week_i" : {
"type" : "integer"
},
"email" : {
"type" : "keyword"
},
"geoip" : {
"properties" : {
"city_name" : {
"type" : "keyword"
},
"continent_name" : {
"type" : "keyword"
},
"country_iso_code" : {
"type" : "keyword"
},
"location" : {
"type" : "geo_point"
},
"region_name" : {
"type" : "keyword"
}
}
},
"manufacturer" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword"
}
}
},
"order_date" : {
"type" : "date"
},
"order_id" : {
"type" : "keyword"
},
"products" : {
"properties" : {
"_id" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"base_price" : {
"type" : "half_float"
},
"base_unit_price" : {
"type" : "half_float"
},
"category" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword"
}
}
},
"created_on" : {
"type" : "date"
},
"discount_amount" : {
"type" : "half_float"
},
"discount_percentage" : {
"type" : "half_float"
},
"manufacturer" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword"
}
}
},
"min_price" : {
"type" : "half_float"
},
"price" : {
"type" : "half_float"
},
"product_id" : {
"type" : "long"
},
"product_name" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword"
}
},
"analyzer" : "english"
},
"quantity" : {
"type" : "integer"
},
"sku" : {
"type" : "keyword"
},
"tax_amount" : {
"type" : "half_float"
},
"taxful_price" : {
"type" : "half_float"
},
"taxless_price" : {
"type" : "half_float"
},
"unit_discount_amount" : {
"type" : "half_float"
}
}
},
"sku" : {
"type" : "keyword"
},
"taxful_total_price" : {
"type" : "half_float"
},
"taxless_total_price" : {
"type" : "half_float"
},
"total_quantity" : {
"type" : "integer"
},
"total_unique_products" : {
"type" : "integer"
},
"type" : {
"type" : "keyword"
},
"user" : {
"type" : "keyword"
}
}
},
"settings" : {
"index" : {
"number_of_shards" : "1",
"auto_expand_replicas" : "0-1",
"provided_name" : "kibana_sample_data_ecommerce",
"creation_date" : "1570804408643",
"number_of_replicas" : "0",
"uuid" : "RWmbl1QLQX-JnDtTnr9ZbQ",
"version" : {
"created" : "7030099"
}
}
}
}
}
上面mapping定义中，可以找到学习和借鉴的地方。
比如，其中customer_first_name 字段的定义，使用 text 字段来实现全文本查询，同时使用一个未分词的 keyword 字段，且启用doc_values，来处理聚合操作。
"customer_first_name" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
}
customer_first_name 用于全文检索；customer_first_name.keyword 用于聚合、排序等等操作。
另外，其中products 字段的定义，是在索引映射中创建了一个嵌套字段 products。
"products" : {
"properties" : {
"_id" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"base_price" : {
"type" : "half_float"
},
"base_unit_price" : {
"type" : "half_float"
},
"category" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword"
}
}
},
......
}
}
再看看嵌套字段products的赋值，可以看出products嵌套字段也是数组类型。为嵌套字段赋予多个值，那么ElasticSearch自动把字段值转换为数组类型。
嵌套字段是指对象类型的一个特殊版本，ElasticSearch引擎在内部把嵌套字段索引成单个文档。如果在嵌套字段中定义对象数组，那么对象数组中的每个元素（文档）都被索引成单个文档，每个文档都能被独立地查询。
"products" : [
{
"base_price" : 11.99,
"discount_percentage" : 0,
"quantity" : 1,
"manufacturer" : "Elitelligence",
"tax_amount" : 0,
"product_id" : 6283,
"category" : "Men's Clothing",
......
},
{
"base_price" : 24.99,
"discount_percentage" : 0,
"quantity" : 1,
"manufacturer" : "Oceanavigations",
"tax_amount" : 0,
"product_id" : 19400,
"category" : "Men's Clothing",
......
]