mapping是类似于数据库中的表结构定义，主要作用如下：
定义index下的字段名
定义字段类型，比如数值型、浮点型、布尔型等
定义倒排索引相关的设置，比如是否索引、记录position等
自定义mapping
示例
首先创建名为 my_index的索引并设置mapping
PUT my_index
{
"mappings": {
"doc": {
"dynamic": false, # false表示在写入文档时，如果写入字段不存在也不会报错。
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"index": true, # index参数作用是控制当前字段是否被索引，默认为true，false表示不记录，即不可被搜索
"null_value":"" # 这个参数的作用是当字段遇到null值的时候的处理策略，默认为null，即空值，此时es会忽略该值。可以通过这个参数设置某个字段的默认值
},
"name": {
"type": "keyword"
},
"age": {
"type": "integer"
}
}
}
}
}
然后写入一个文档：
PUT my_index/doc/1
{
"title": "hello world",
"desc": "this is book"
}
查询一下写入的文档：
GET my_index/doc/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "hello"
}
}
}
数据类型
核心数据类型
字符串型：text、keyword（不会分词）
数值型：long、integer、short、byte、double、float、half_float等
日期类型：date
布尔类型：boolean
二进制类型：binary
范围类型：integer_range、float_range、long_range、double_range、date_range
复杂数据类型
数组类型：array
对象类型：object
嵌套类型：nested object
地理位置数据类型：geo_point、geo_shape
专用类型：ip（记录ip地址）、completion（实现自动补全）、token_count（记录分词数）、murmur3（记录字符串hash值）
多字段特性
多字段特性（multi-fields），表示允许对同一字段采用不同的配置，比如分词。
常见例子是对人名实现拼音搜索，只需要在人名中新增一个字段pinyin即可。但是这种方式不是十分优雅，multi-fields可以在不改变整体结构的前提下，增加一个子字段
多字段.png
数据如何选型
text类型作用：分词，将大段的文字根据分词器切分成独立的词或者词组，以便全文检索。
适用：email内容、某产品的描述等需要分词全文检索的字段；
不适用：排序或聚合（Significant Terms 聚合例外）
字符串类型选型
keyword类型：无需分词、整段完整精确匹配。
适用于：email地址、住址、状态码、分类tags。
数值类型选型
long长整型：一个带符号的64位整数，最小值为 -263 ，最大值为 263 -1。
integer 整数：一个带符号的32位整数，最小值为 -231 ，最大值为 231 -1。
short 短整形:一个带符号的16位整数，最小值为-32,768，最大值为32,767。
byte 字节型：一个带符号的8位整数，最小值为-128，最大值为127。
double 双精度浮点型：双精度64位IEEE 754浮点数。
float 单精度浮点型：单精度32位IEEE 754浮点数。
half_float半精度浮点型：半精度16位IEEE 754浮点数。
scaled_float：由长度固定的缩放因子支持的浮点数。
以上，根据长度选型即可。
日期类型选型
{ “date”: “2015-01-01” }
{ “date”: “2015-01-01T12:10:30Z” }
{ “date”: 1420070400001 }
如上，日期类型或者时间戳类型。
参考模板：
“date”: {
“type”: “date”,
“format”: “yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis”
}
布尔类型选型
布尔字段接受JSON true和false值，但也可以接受被解释为true或false的字符串和数字：
false值举例：
false，“false”，“off”，“no”，“0”，“”（空字符串），0，0.0
true值举例：
以上false示例的反面，一切非假值。
数组类型选型
在Elasticsearch中，没有专门的数组类型。
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必须是相同的数据类型。 例如：
字符串数组： [ “one”, “two” ]
整数数组：[1,2]
阵列数组：[1，[2,3]]，相当于[1，2，3]
一系列对象数组：[{“name”：“Mary”，“age”：12}，{“name”：“John”，“age”：10}]
可以理解为单类型扩展多个值的类型。
如果需要根据数组值进行查询操作，官网建议使用nested嵌套类型。
数组类型：没有明显的字段类型设置，任何一个字段的值，都可以被添加0个到多个，当类型一直含有多个值存储到ES中会自动转化成数组类型
对于数组类型的数据，是一个数组元素做一个数据单元，如果是分词的话也只是会依一个数组元素作为词源进行分词，不会是所有的数组元素整合到一起。
在查询的时候如果数组里面的元素有一个能够命中那么将视为命中，被召回。
nested嵌套类型
nested 嵌套类型是Object数据类型的特定版本，允许对象数组彼此独立地进行索引和查询。
一个例子，自然就明白了：
PUT my_index
{
"mappings":{
"my_type":{
"properties":{
"user":{
"type":"nested"
}
}
}
}
}
PUT my_index/my_type/1
{
"group":"fans",
"user":[
{
"first":"John",
"last":"Smith"
},
{
"first":"Alice",
"last":"White"
}
]
}
GET my_index/_search
{
"query":{
"nested":{
"path":"user",
"query":{
"bool":{
"must":[
{
"match":{
"user.first":"Alice"
}
},
{
"match":{
"user.last":"Smith"
}
}
]
}
}
}
}
}
能完成嵌套查询&检索，对于非一对一关系的字段适用。
在ElasticSearch内部，嵌套的文档（Nested Documents）被索引为很多独立的隐藏文档（separate documents），这些隐藏文档只能通过嵌套查询（Nested Query）访问。每一个嵌套的文档都是嵌套字段（文档数组）的一个元素。
嵌套文档的内部字段之间的关联被ElasticSearch引擎保留，而嵌套文档之间是相互独立的。
默认情况下，每个索引最多创建50个嵌套文档，可以通过索引设置选项：index.mapping.nested_fields.limit 修改默认的限制。
Elasticsearch万能Mapping模板
PUT testinfo_index
{
"mappings":{
"testinfo_type":{
"properties":{
"id":{
"type":"long"
},
"title":{
"type":"keyword"
},
"content":{
"analyzer":"ik_max_word",
"type":"text",
"fields":{
"keyword":{
"ignore_above":256,
"type":"keyword"
},
"available":{
"type":"boolean"
},
"review":{
"type":"nested",
"properties":{
"nickname":{
"type":"text"
},
"text":{
"type":"text"
},
"stars":{
"type":"integer"
}
}
},
"publish_time":{
"type":"date",
"format":"yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
},
"expected_attendees":{
"type":"integer_range"
},
"ip_addr":{
"type":"ip"
},
"suggest":{
"type":"completion"
}
}
}
}
}
}
}
作者：铭毅天下（公众号同名）
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/78396928
版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！
作者：lyzkks
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/sinat_35930259/article/details/80354732
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