映射（mapping）
映射：创建索引的时候，可以预先定义字段的类型以及相关属性
elasticsearch会根据JSON源数据的基础类型猜测你想要的字段映射。将输入的数据转变成可搜索的索引项。mapping就是我们自己定义的字段的数据类型，同时告诉elasticsearch如何索引数据以及是否可以被搜索。
作用：会让搜索建立的更加细致和完善
类型：静态映射和动态映射
内置类型
string 类型：text，keyword（string类型在es5开始已经被废弃）
数字类型：long，integer，short，byte，double，float
日期类型：date
bool类型：boolean
binary类型：binary
复杂类型：object，nested
geo类型：geo-point，geo-shape
专业类型：ip，competion
text与keyword的区别：
这两个字段都可以存储字符串使用，但建立索引和搜索的时候是不太一样的；
- keyword：Keyword
数据类型用来建立电子邮箱地址、姓名、邮政编码和标签等数据，不需要进行分词。可以被用来检索过滤、排序和聚合。keyword
类型字段只能用本身来进行检索。 - text：存储数据时候，会自动分词，并生成索引（这是很智能的，但在有些字段里面是没用的，所以对于有些字段使用text则浪费了空间）；会将大写字母转化成小写字母再进行解析。
注意，如果不像以上通过mapping 配置索引时，遇到字符串类型时候的字端，系统会默认为“text”类型。
属性
store：值为true表示存储，false表示不存储，默认为false；
index：值为true表示分析，false表示不分析，默认为true，只适用于string类型；
null_value：如果字段为空，可以设置一个默认值，比如“NA”；
analyzer：可以设置索引和搜索时用的分析器，默认使用的是standard分析器，还可以使用其他插件的；
include_in_all：默认es为每个文档定义一个特殊域_all，它的作用是让每个字段被搜索到，如果不想某个字段被搜索到，可以设置为false；
format：事件格式字符串的模式，只适用于date类型。
mapping索引中创建完成某一数据类型，就不能在原有的基础上修改了。
可以通过删除原来的索引，新建的方式来修改。
#创建索引test3
PUT test3
{
"mappings":{
"job":{
"properties":{
"title":{
"type":"text"
},
"salary_min":{
"type":"integer"
},
"city":{
"type":"keyword"
},
"company":{
"properties":{
"name":{
"type":"text"
},
"company_addr":{
"type":"text"
},
"employee_count":{
"type":"integer"
}
}
},
"publish_date":{
"type":"date",
"format":"yyyy-MM-dd"
},
"comments":{
"type":"integer"
}
}
}
}
}
#插入数据
PUT test3/job/1
{
"title":"pythondadada",
"salary_min":15000,
"city":"beijing",
"company":{
"name":"baidu",
"company_addr":"beijingruanjianyuan",
"employee_count":50
},
"publish_date":"2017-4-18",
"comments":15
}
#获取指定的_type数据,例如job
GET test3/_mapping/job
GET _all /_mapping/job