一、概念

ES中的mapping类似关系型数据库中的表结构。

mapping中包含一些属性，如字段名称、类型、字段使用的分词器、是否评分、是否创建索引等属性

二、查看mapping

GET /product/_mapping

三、ES数据类型

常见类型

1、数字类型：long、integer、short、byte、double、float等

2、Keywords：该类型只能通过精确值搜索，不能被分词。Id应该用keyword

3、Dates（时间类型）：包括date和date nanos

4、alias：为现有字段定义别名

5、text：文本类型。默认会创建倒排索引，做文本检索。

对象关系类型

1、object：用于单个JSON对象

2、nested：用于JSON对象数组

结构化类型

1、geo-point：纬度/经度积分

2、geo-shape：用于多边形等复杂形状

3、point：笛卡尔坐标点

4、shape：笛卡尔任意几何图形

特殊类型

1、IP地址：ip用于IPv4和IPv6地址

2、completion：在浏览器搜索时提供建议

 四、映射类型

1、自动映射

　　整数：long

　　浮点数：float

　　true||false：boolean

　　日期：date

　　数组：取决于数组的第一个有效值

　　对象：object

　　字符串：如果不是数字和日期类型，那会被映射为text和keyword两个类型

2、手动映射

 1 手工创建mapping
 2 #手工创建mapping
 3 PUT /product2
 4 {
 5   "mappings":{
 6     "properties": {
 7       "date":{
 8         "type":"text"
 9       },
10       "name":{
11         "type":"text"
12       }
13     }
14   }
15 }

五、映射参数

1、index：是否对当前字段创建倒排索引，默认为true，如果不创建倒排索引，该字段不会通过索引被搜索到，但是仍会在source元数据中展示

2、analyzer：指定分析器（分词器等）

3、doc_value：正排索引，为了提高排序和聚合效率，默认true，如果确定不需要对字段进行排序或聚合，也不需要通过脚本访问字段值，则可以禁用doc值来节约磁盘

4、search_analyzer：设置单独的查询时分词器

 六、keyword

 1 #给city创建一个keyword
 2 PUT fields_test
 3 {
 4   "mappings":{
 5     "properties": {
 6       "city":{
 7         "type": "text",
 8         "fields": {
 9           "raw":{
10             "type":"keyword"
11           }
12         }
13       }
14     }
15   }
16 }
17 PUT fields_test/_doc/1
18 {
19   "city":"New York"
20 }
21 PUT fields_test/_doc/1
22 {
23   "city":"York"
24 }
25 GET fields_test/_search
26 {
27   "query": {
28     "match": {
29       "city": "york"
30     }
31   },
32   "sort": {
33     "city.raw":"asc"
34   },
35   "aggs":{
36     "city":{
37       "terms":{
38         "field": "city.raw"
39       }
40     }
41   }
42 }