ElasticSearch的文档映射机制（mapping）用于进行字段的类型确认，将每一个字段匹配为一种确定的数据类型。
1 ES字段类型
① 基本字段类型
字符串：text、keyword
text默认为全文文本，keyword默认为非全文文本
数字：long、integer、short、double、float
日期：date
逻辑：boolean
② 复杂数据类型
对象类型：object
数组类型：array
地理位置：geo_point,geo_shape
我们在创建一个索引的时候，字段并没有明确说明属于哪一个类型的数据，但是ES会根据默认的规则去匹配相应的数据类型的。下面的id，name，birthday,salary,set表示了不同类型的数据结构。
PUT /crm/user/1
{
"id":1,
"name":"gosaint",
"birthday":"2018-11-03",
"salary":1000.890,
"sex":true
}2 默认映射
查看索引类型的映射配置：GET {indexName}/_mapping/{typeName}
ES在没有配置Mapping的情况下新增文档，ES会尝试对字段类型进行猜测，并动态生成字段和类型的映射关系。
| JSON type |
Field type |
| Boolean: true or false |
"boolean" |
| Whole number: 123 |
"long" |
| Floating point: 123.45 |
"float" |
| String, valid date:"2014-09-15" |
"date" |
| String: "foo bar" |
"string" |
针对上述的实例，我们可以使用GET /crm/_mapping/user来查看数据的数据类型；
birthday:date
id : long
name:text。全文文本，默认会分词。
salary:flaot
sex :boolean
{
"crm": {
"mappings": {
"user": {
"properties": {
"birthday": {
"type": "date"
},
"id": {
"type": "long"
},
"name": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
},
"salary": {
"type": "float"
},
"sex": {
"type": "boolean"
}
}
}
}
}
}3 简单类型映射
| type |
类型：基本数据类型，integer,long,date,boolean,keyword,text... |
| enable |
是否启用：默认为true。 false：不能索引、不能搜索过滤，仅在_source中存储 |
| boost |
权重提升倍数：用于查询时加权计算最终的得分。 |
| format |
格式：一般用于指定日期格式，如 yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS |
| ignore_above |
长度限制：长度大于该值的字符串将不会被索引和存储。 |
| ignore_malformed |
转换错误忽略：true代表当格式转换错误时，忽略该值，被忽略后不会被存储和索引。 |
| include_in_all |
是否将该字段值组合到_all中。 |
| null_value |
默认控制替换值。如空字符串替换为”NULL”，空数字替换为-1 |
| store |
是否存储：默认为false。true意义不大，因为_source中已有数据 |
| index |
索引模式：analyzed (索引并分词，text默认模式), not_analyzed (索引不分词，keyword默认模式)，no（不索引） |
| analyzer |
索引分词器：索引创建时使用的分词器，如ik_smart,ik_max_word,standard |
| search_analyzer |
搜索分词器：搜索该字段的值时，传入的查询内容的分词器。 |
| fields |
多字段索引：当对该字段需要使用多种索引模式时使用。 如：城市搜索New York "city": { "type": "text", "analyzer": "ik_smart", "fields": { "raw": { "type": "keyword" } } } 那么以后搜索过滤和排序就可以使用city.raw字段名 |
4 自定义类型映射
在上述的实例中，ES默认已经为相关的字段指定类型。因此我们不可能改变原来字段的类型。如我们不能去修改id的类型为integer。但是对于追加的字段还是可以指定类型映射的。
① 针对单个类型的映射配置方式
POST {indexName}/{typeName}/_mapping
{
"{typeName}": {
"properties": {
"id": {
"type": "long"
},
"content": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_smart",
"search_analyzer": "ik_smart"
}
}
}
}POST /crm/user/_mapping
{
"user": {
"properties": {
"id": {
"type": "integer"
},
"name":{
"type":"keyword"
},
"birthday":{
"type":"text"
},
"salary":{
"type":"double"
},
"sex":{
"type":"boolean"
}
}
}
}看看响应结果：
{
"error": {
"root_cause": [
{
"type": "illegal_argument_exception",
"reason": "mapper [name] of different type, current_type [text], merged_type [keyword]"
}
],
"type": "illegal_argument_exception",
"reason": "mapper [name] of different type, current_type [text], merged_type [keyword]"
},
"status": 400
}这恰好说明，原来的字段映射存在，再次指定的时候就会失败。如果要想重新指派，那么就要删除原来的索引库。
删除crm索引库。DELETE /crm。然后创建crm PUT /crm。然后运行上述的自定义指派映射。
{
"crm": {
"mappings": {
"user": {
"_all": {
"enabled": false
},
"dynamic_templates": [
{
"string_as_text": {
"match": "*_text",
"match_mapping_type": "string",
"mapping": {
"analyzer": "ik_max_word",
"fields": {
"raw": {
"ignore_above": 256,
"type": "keyword"
}
},
"search_analyzer": "ik_max_word",
"type": "text"
}
}
},
{
"string_as_keyword": {
"match_mapping_type": "string",
"mapping": {
"type": "keyword"
}
}
}
],
"properties": {
"birthday": {
"type": "text"
},
"id": {
"type": "integer"
},
"name": {
"type": "keyword"
},
"salary": {
"type": "double"
},
"sex": {
"type": "boolean"
}
}
}
}
}
}可以看到我们自定义映射成功啦。
② 同时对多个类型的映射配置方式（推荐）
PUT {indexName}
{
"mappings": {
"user": {
"properties": {
"id": {
"type": "integer"
},
"info": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_smart",
"search_analyzer"
}
}
},
"dept": {
"properties": {
"id": {
"type": "integer"
},
....更多字段映射配置
}
}
}
}5 全局映射
全局映射可以通过动态模板和默认设置两种方式实现。
默认方式：_default_
索引下所有的类型映射配置会继承_default_的配置，如：
PUT {indexName}
{
"mappings": {
"_default_": {
"_all": {
"enabled": false
}
},
"user": {},
"dept": {
"_all": {
"enabled": true
}
}
}
}上例中：user和dept都会继承_default_的配置，user类型的文档中将不会合并所有字段到_all，而dept会。
动态模板：dynamic_templates
注意：ES会默认把string类型的字段映射为text类型（默认使用标准分词器）和对应的keyword类型，如：
"name": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
}在实际应用场景中，一个对象的属性中，需要全文检索的字段较少，大部分字符串不需要分词，因此，需要利用全局模板覆盖自带的默认模板：
PUT _template/global_template //创建名为global_template的模板
{
"template": "*", //匹配所有索引库
"settings": { "number_of_shards": 1 }, //匹配到的索引库只创建1个主分片
"mappings": {
"_default_": {
"_all": {
"enabled": false //关闭所有类型的_all字段
},
"dynamic_templates": [
{
"string_as_text": {
"match_mapping_type": "string",//匹配类型string
"match": "*_text", //匹配字段名字以_text结尾
"mapping": {
"type": "text",//将类型为string的字段映射为text类型
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_max_word",
"fields": {
"raw": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
}
}
},
{
"string_as_keyword": {
"match_mapping_type": "string",//匹配类型string
"mapping": {
"type": "keyword"//将类型为string的字段映射为keyword类型
}
}
}
]
}
}}说明：上例中定义了两种动态映射模板string_as_text和string_as_keyword.
在实际的类型字段映射时，会依次匹配：
①字段自定义配置
②全局dynamic_templates[string_as_text、string_as_keyword]、
③索引dynamic_templates[...]
④ES自带的string类型映射，以最先匹配上的为准。
注意：索引库在创建的时候会继承当前最新的dynamic_templates，索引库创建后，修改动态模板，无法应用到已存在的索引库。
6 最佳实践
映射的配置会影响到后续数据的索引过程，因此，在实际项目中应遵循如下顺序规则：
① 配置全局动态模板映射（覆盖默认的string映射）
② 配置字段映射（由于基本类型主要用于过滤和普通查询，因此，字段映射主要对需要全文检索的字段进行配置）
③ 创建、更新和删除文档
④ 搜索