Elastic Search的映射（Mapping）用于在一个索引中把文档划分为具有逻辑关系的分组，类似于数据库的表结构，是一个不可或缺的一部分。
自动生成
ES的Mapping可以类似于MongoDB那样自动生成，例如我们首先插入一条数据。
PUT twitter/_doc/1
{
"user_name": "kimchy",
"age":25,
}
此时，可以通过API查看mapping设置
GET /twitter/_mapping
{
"twitter": {
"mappings": {
"properties": {
"age": { "type": "long" },
"user_name": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } }
}
}
}
}
}
手动生成
自动生成可以大大减少我们创建mapping的步骤，但很多时候我们需要更精细化的设置，可以在创建索引的时候设置mapping：
PUT /twitter
{
"mappings": {
"properties": {
"age": { "type": "long" },
"user_name": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 }
}
}
}
也可以将创建索引和创建映射作为两步实现：
PUT /twitter
PUT /twitter/_mapping
{
"properties": { "age": {"type": "long" },
"user_name": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 }
}
}
修改映射
Elastic Search允许增加字段的索引，可以通过Put接口增加字段的映射设置：
PUT /twitter/_mapping
{
"properties": {
"tag": { "type": "text" }
}
}
另外，Elastic Search也允许对已有字段增加类型（下文的多字段）。
但是，Elastic Search不允许对索引修改映射，我们再次执行创建mapping语句的时候会报错，对于修改映射的需求，ES提供了_reindex的api，具体的方式是：
-
创建一个新索引
-
通过_reindex API将数据从老索引移动到新索引
POST /_reindex
{
"source": { "index": "twitter" },
"dest": { "index": "twitter2" }
}
具体方法可以参考官方文档： Reindex is coming!
简单类型
对于映射设置，最常用的就是设置其字段类型，例如：
"properties": {
"age": { "type": "long" },
"user_name": { "type": "keyword" }
}
对于简单类型，ES对于其分类如下：
-
字符串：text 、 keyword
-
数字：long, integer, short, byte, double, float, half_float, scaled_float
-
日期：date
-
布尔值：boolean
-
二进制：binary
-
范围：integer_range, float_range, long_range, double_range, date_range
多字段
对于字符串类型，可以把它定义成两种类型： text和keyword。
-
text：只匹配其部分信息，内容会被分词，如文章。不支持聚合
-
keyword：必须完整匹配的内容，如邮箱，身份证号，部分匹配会导致错误的结果。支持聚合
这两种类型都是比较常用的，但有的时候，对于一个字符串字段，我们可能希望他两种都支持，此时，可以利用其多字段特性
"properties": {
"user_name": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "raw",
"ignore_above": 256
}
}
}
对于user_name这个字段，其类型是text，同时又定义了一个"raw"的keyword的关键字段，当需要完全匹配的时候，可以通过user_name.raw查询。
更多内容可以参考其官方文档：Field datatypes
复合类型
ES支持三种复合类型：
-
Array 数组型 ： 支持数组形式，不需要一个专有的字段数据类型
-
Object 对象型： object数据类型：表现形式其实就是单一的JSON对象
-
Nested 嵌套型： nested数据类型：表现形式是多个Object型组成的一个数组
Array 数组型
在Elasticsearch中，没有特定的array类型。默认情况下，任何字段都可以包含0个或者更多值，但是，所有array中的值必须具有相同的数据类型，例如：
-
字符串数组：["one", "two"]
-
整数数组：[1,2]
-
数组的数组：[1, [2, 3]]，等价于[1,2,3]
-
对象数组：[ { "name": "Mary", "age": 12 }, { "name": "John", "age": 10 }]
数组可以包含null值，这些值可以由配置的null_value替换或完全跳过。一个空的array []被视为不存在的字段-无值的字段。
Array类型是直接支持的，不需要特殊映射，如long类型的数组，直接映射成long即可。
Object 对象型
JSON文档本质上是分层的：文档包含内部对象，内部对象本身还包含内部对象。
PUT /account/_doc/1
{
"region": "US",
"manager": {
"age": 30,
"name": "John Smith"
}
}
}
在内部，这个文档被索引为一个简单的、扁平的键值对列表，如下所示：
{
"region": "US",
"manager.age": 30,
"manager.name ": "John Smith"
}
索引方法如下：
{
"mappings": {
"properties": {
"region": { "type": "keyword" },
"manager": {
"properties": {
"age": { "type": "integer" },
"name": { "type": "text" }
}
}
}
}
}
基本上是一个嵌套的方式，还是比较直观的。
Nested 嵌套型
由于对象扁平化存储，导致有的时候，对象数组并非你期望的那样工作，例如如下对象：
{
"group": "fans",
"user": [
{
"first": "John",
"last": "Smith"
},
{
"first": "Alice",
"last": "White"
}
]
}
在内部被转化成如下格式的文档：
{
"group": "fans",
"user.first": [
"alice",
"john"
],
"user.last": [
"smith",
"white"
]
}
user.first和 user.last 扁平化为多值字段，alice 和 white 的关联关系丢失了。导致这个文档错误地匹配对 alice 和 smith 的查询
如果想并且保持数组中每个对象的独立性，在ElasticSearch中应该将其映射为nested对象类型而不是默认的object类型。
{
"mappings": {
"properties": {
"user": {
"type": "nested"
}
}
}
}
映射参数
除了前面列举的type参数外，还有不少其它参数可以设置，具体可以参考官方文档：Mapping parameters。
其中大部分是可以不需要特殊设置的，采用默认参数即可，这里列举一下一些可能会用到的属性：
enable
ElasticSearch默认会索引所有字段，但是，有的信息是只需要存储，并不需要索引的。例如，一些链接url，往往只会用来读取，并不会作为搜索字段。在这些字段上建索引就会有无谓的性能浪费。
此时，我们可以设置enable属性为false，此时 Elasticsearch 完全跳过字段内容的分析，从而提高性能。
{
"mappings": {
"properties": {
"url": {
"type": "object",
"enabled": false
}
}
}
}
需要注意的是，它只能使用在类型为object的字段上。设置为object并不影响任何功能，并且能存储任何类型，本身也能简化我们的mapping。
index
index的用法和enable非常相似，设置为index为false的字段不参与索引，但它是设置在非object类型上的。
至于它们有没有进一步的区别，官方也语焉不详，实际使用感觉没有啥太大区别，等有进一步结论后再完善本文。
analyzer
分析器用于设置字段的分词方法，它是ElasticSearch经常使用到的高级设置，具体内容在下一篇博文中介绍。
映射相关接口
关于映射更多接口，可以参考官方文档：Put mapping API