这里说的Mapping就是索引结构，你可以看做是数据库中的表结构，包括字段名、字段类型、倒排索引相关设置。es中查询索引的mapping结构api的endpoint为_mapping,如下图:
右侧的查询结果我们就称为索引的"mapping"。接着来看es中如何创建自定义mapping，api如下:
Field datatypes(字段类型)
es中支持的数据类型在 Elasticsearch之索引和文档 一文中说到过，这里再补充几个:
- 字符串类型: text或者keyword
- 数值类型: integer、long、short、byte、double、float等
- 布尔类型: boolean
- 日期类型: date
- 二进制类型: binary
- 范围类型: integer_range、double_range、date_range、float_range
- 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、join、token count、percolator等
其中text和keyword类型，text类型的字段在新增或修改文档时会自动分词，例如下面的full_name字段，在新增文档数据时候"詹姆斯邦德"在倒排索引中的单词是"詹姆斯、邦德"；而address字段则不分词，插入什么文本都是原始文本。显然，keyword类型比text节省空间，写入效率也高一些，所以在自定义mapping(即建立索引结构)时一定要斟酌好字段是否需要分词。
Mapping parameters(mapping支持的参数)
1、analyzer:字段的分词器，默认是standard，分词及分词器在这篇文章中有详细讲:elasticsearch之分词
2、boost:用户查询时，提高字段的相关性算分，意思就是，比如搜索"中国"关键字，但是两个文档里都含有单词"中国"，那么返回时谁排在第一位呢？这里有个相关性算分的过程，得分越高自然就排在前面，这里通过boost参数来显式的指定权重，默认boost是1.0，要注意的是boost设置的值在范围查询的相关性算分中不会起作用。
3、copy_to:该属性允许将多个字段的值copy到指定字段，然后可以将其作为单个字段查询，例如下面的first_name和last_name字段复制到full_name字段
4、dynamic:是否允许新增字段，例如某索引只有两个字段，但是你新增文档时插入了三个字段。可选值:true（默认）表示允许自动新增字段，false表示不允许自动新增字段，但是文档可以正常写入，但无法对字段进行查询等操作，strict表示文档不能写入，报错。
5、index:控制字段是否索引，默认为true，false表示不记录索引，也就不可搜索。
6、index_options:控制倒排索引记录的内容，es的倒排索引介绍移步这里:elasticsearch之倒排索引。可选项:
- docs:只记录文档id
- freqs:记录文档id、单词频率
- positions:记录文档id、词频、单词位置
- offsets:记录文档id、词频、单词位置、偏移量
其中text类型字段默认的index_options为positions，其余类型默认为docs，同时记录的内容越多，占用的空间也越大。
7、fields:允许你为字段设置子字段，可以有多个，比如检索人的中文姓名和拼音姓名，把name_pinyin这个字段挂在name_cn字段下
8、null_value:当字段遇到null值时候的处理策略（字段为null时候是不能被搜索的,也就是说，text类型的字段不能使用该属性），设置该值后可以用你设置的值替换null值，这点可类比mysql中的"default"设置默认值
9、search_analyzer:指定搜索时分词器，这一要注意，在 elasticsearch之分词 中说到过，分词的两个时机是索引时分词和搜索时分词，一般情况下使用索引时分词即可，所以如果你同时设置了两个，那么这两个分词器最好保持一致，不然可能出现搜索匹配不到数据的问题。
其它建议
在es中，当索引不存在时候，你直接新增数据es会自动创建相适应的mapping，es可以自动识别文档字段类型，极大降低了用户的使用成本。这点和mysql中的表不一样，mysql必须要先建表结构，然后才能新增数据，但es中会自动创建及识别字段类型。由这个引出了如何创建自定义mapping的问题，可以采取如下建议:
1、写入一条文档到es的索引中，获取es为这个索引自动生动的mapping
2、通过endpoint为_mapping的查看索引的mapping的api，并修改这个mapping，加入自定义配置
3、创建实际所需的索引
下一篇: Elastic search之Search Api(Query DSL)、字段查询、复合查询
参考:es官方文档https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html
