篇首语：本文由小编为大家整理，主要介绍了ElasticSearch-Mapping详解相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
概述
概念
映射时定义文档及其包含的字段的存储和索引方式的过程。
ES的mapping有点类似于RDB中表结构的概念，在mysql中，表结构里包含了字段名称，字段的类型还有索引信息等。在Mapping里也包含了一些属性，比如字段名称、类型、字段使用的分词器，是否评分、是否创建索引等属性，并且在ES中一个字段可以对应多个类型、分词器，评分等。
查看mapping
GET /index/_mapping
Mapping数据类型
常见类型
- 数字类型
long integer short byte double float half_float scaled_float unsigned_long - keywords
keyword：适用于索引结构化的字段，可以用于过滤、排序、聚合。keyword类型的字段只能通过精确值（exact value）搜索到。Id应该用keyword。
constant_keyword：始终包含相同值的关键字字段。
wildcard：可针对类似grep的通配符查询优化日志行和类似的关键字值
关键字字段通常用于排序，汇总和Term查询。 - Dates（时间类型）：包括date和date_nanos
- alias：为现有字段定义别名。
- binary（二进制）：binary
- range（区间类型）：integer_range、float_range、long_range、double_range、date_range
- text：当一个字段是要被全文搜索的，比如Email内容、产品描述，这些字段应该使用text类型。设置text类型以后，字段内容会被分析，在生成倒排索引以前，字符串会被分析器分成一个一个词项。text类型的字段不用与排序，很少用于聚合。（解释一些为什么不会为text创建正排索引：大量堆空间，尤其是在加载高基数text字段时。字段数据一旦加载到堆中，就在该段的声明周期内保持在哪里。同样，加载字段数据是一个昂贵的过程，可能导致用户遇到延迟问题。这就是默认情况下禁用字段数据的原因）。
text默认会创建倒排索引，但是不会创建正排索引，倒排索引主要用于全文检索，正排索引主要用于排序、聚合等。
对象关系类型
- object：用于单个JSON对象
- nested：嵌套类型，用于JSON对象数组
- flattened：平整的，允许将整个JSON对象索引为单个字段。
结构化类型
- geo-point：纬度/经度积分
- geo-shape：用于多边形等复杂形状
- point：笛卡尔坐标点
- shape：笛卡尔任意几何图形
特殊类型
- IP地址：ip 用于IPv4和IPv6地址
- completion：提供自动完成建议
- tocken_count：计算字符串中令牌的数量
- murmur3：在索引时计算值的哈希并将其存储在索引中
- annotated-text：索引包含特殊标记的文本（通常用于标识命名实体）
- percolator：接受来自query-dsl的查询
- join：为同一索引内的文档定义父/子关系
- rank features：记录数字功能以提高查询时的点击率。
- dense vector：记录浮点值的密集向量。
- sparse vector：记录浮点值的稀疏向量。
- search-as-you-type：针对查询优化的文本字段，以实现按需输入的完成
- histogram：histogram 用于百分位数聚合的预聚合数值。
- constant keyword：keyword当所有文档都具有相同值时的情况的 专业化。
array（数组）
在Elasticsearch中，数组不需要专用的字段数据类型。默认情况下，任何字段都可以包含零个或多个值，但是，数组中的所有值都必须具有相同的数据类型。
两种映射方式
dynamic mapping（动态索引或自动映射）
dynamic field mapping
- 整数 => long
- 浮点数 => float
- true || false => boolean
- 日期 => date
- 数组 => 取决于数组中的第一个有效值
- 对象 => object
- 字符串 => 如果不是数字和日期类型，那么被映射为text何keyword两个类型。
除了上述字段类型之外，其他类型都必须显示映射，也就是必须手工指定，因为请求类型ES无法自动识别。
explicit mapping（静态索引或手工映射或显示映射）
语法如下：
PUT /product "mappings": "properties": "field": "mapping_parameter": "parameter_value" 示例如下
# 创建一个索引，并且指定索引类型PUT /my_test "mappings": "properties": "name": "type": "text" # 索引已经存在，在原有的索引上增加一个字段与类型PUT /my_test/_mapping "properties": "count": "type": "long" 注意：手工创建mapping时，字段的mapping只能创建，无法修改。
Mapping参数
- type：字段类型，如上示例所示
- index：是否对当前字段创建倒排索引，默认true，如果不创建倒排索引，该字段不会通过索引被搜索到，但是仍然会在source源数据中展示。
- analyzer：指定分线器（character filter、tokenizer、token filters）。
- boost：对当前字段相关度的评分权重，默认1。
- coerce：是否允许强制类型转换true “1” => 1 false “1” =< 1
- copy_to：该参数允许将多个字段的值复制到组字段中，然后可以将其作为单个字段进行查询。
- doc_values：建立正排索引，为了提升排序和聚合效率，默认true（text/annotated_text除外），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值以节省磁盘空间（不支持text和annotated_text）。
- dynamic：控制是否可以动态添加新字段
- true 新检测到的字段将添加到映射中（默认）。
- false 新检查到的字段将被忽略。这些字段将不会被索引，因此将无法搜索，但仍会出现在_source返回的匹配项中。这些字段不会添加到映射中，必须显示添加新字段。
- strict 如果检测到新字段，则会引发异常并拒绝文档。必须将新字段显示添加到映射中。
- eager_global_ordinals：用于聚合的字段上，优化聚合性能。
- frozen indices（冻结索引）： 有些索引使用率很高，会被保存在内存中，有些使用率特别低，宁愿在使用的时候重新创建，在使用完毕后丢弃数据， Frozen indices的数据命中频率小，不适用于高搜索负载，数据不会被保存在内存中，堆空间占用比普通索引少得多，Frozen indices是只读的，请求可能 是秒级或者分钟级。eager_global_ordinals不适用于Frozen indices
- enable：是否创建倒排索引，可以对字段操作，也可以对索引操作，如果不创建索引，仍然可以检索并在_source元数据中展示，谨慎使用，该状态无法修改。
PUT my_index "mappings": "enabled": false - fielddata：查询时内存数据结构，在首次用当前字段聚合、排序或者在脚本中使用时，需要字段为fielddata数据结构，并且创建倒排索引保存到堆中。
- fields：给当前字段创建多字段，用于不同目的（全文检索或者聚合分析排序）。
- format：格式化
"date": "type": "date", "format": "yyyy-MM-dd" - ignore_above：超过长度的将被忽略
- ignore_malformed：忽略类型错误
- index_options：控制将哪些信息添加到反向索引中以进行搜索和突出显示。仅用于text字段
- Index_phrases：提升exact_value查询速度，但是要消耗更多磁盘空间
- Index_prefixes：前缀搜索
- min_chars：前缀最小长度，>0，默认2（包含）
- max_chars：前缀最大长度，<20，默认5（包含）
- meta：附加元数据
- normalizer：平衡器
- norms：是否禁用评分（在filter和聚合字段上应该禁用）。
- null_value：为null值设置默认值
- position_increment_gap：
- proterties：除了mapping还可用于object的属性设置
- search_analyzer：设置单独的查询时分析器：
- similarity：为字段设置相关度算法，支持BM25、claassic（TF-IDF）、boolean
- store：设置字段是否仅查询
- term_vector：运维参数
以上是关于ElasticSearch-Mapping详解的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
