简介
映射(Mapping)类似于关系型数据库中的表结构定义（每个字段是什么类型等等）。Mapping用来定义一个文档以及其所包含的字段如何被存储和索引。
动态映射
介绍
mysql中必须先建好表，才能新增数据；而es中可以不用提前定义好mapping，新增文档时，会自动根据传的数据选择对应的类型；
示例
1、新建文档：
PUT /product/sku/1
{
"name": "hw001",
"category": "phone",
"brand": "huawei",
"price": 999.98,
"stock": 100,
"tag": ["a","b"],
"delete": false,
"create_time": "2015-10-10",
"modify_time": "2015-10-20"
}
2、查看映射：
GET /product/sku/_mapping
返回结果：
{
"product": {
"mappings": {
"sku": {
"properties": {
"brand": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
},
"category": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
},
"create_time": {
"type": "date"
},
"delete": {
"type": "boolean"
},
"modify_time": {
"type": "date"
},
"name": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
},
"price": {
"type": "float"
},
"stock": {
"type": "long"
},
"tag": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
}
}
}
}
}
}
可以看到以下映射关系：
| 参数 | 类型 |
|---|---|
"name": "hw001" | text |
"category": "phone" | text |
"brand": "huawei" | text |
"price": 999.98 | float |
"stock": 100 | long |
"tag": ["a","b"] | text |
"delete": false | boolean |
"create_time": "2015-10-10" | date |
"modify_time": "2015-10-20" | date |
tag是数组，它的类型取决于第一个值的类型。
字段类型
| 分类 | 数据类型 |
|---|---|
| 字符串 | text、keyword |
| 数字 | byte、short、integer、long、float、double、half_float、scaled_float |
| 日期 | date |
| 布尔 | boolean |
| 二进制 | binary |
| 范围 | integer_range、long_range、float_range、double_range、date_range |
| ... | ... |
备注
text：全文检索，会分词；
keyword ：精确值搜索，不分词；
half_float：半精度16位IEEE 754浮点数；
scaled_float：支持固定的缩放因子的浮点数（比如价格，99.99元，缩放因子为100，那么存储为9999，有助于节省磁盘空间，因为整数比浮点更容易压缩）；
"price": {
"type": "scaled_float",
"scaling_factor": 100
}
范围类型：可以通过两个字段来界定上下范围；
映射属性
| 属性 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
analyzer | standard analyzer | 指定分词器 |
boost | 1 | 设置字段的权重 |
coerce | true | 用于清除脏数据 |
copy_to | 可以把多个字段的值复制到一个字段中 | |
doc_values | true | 可以加快排序、聚合操作； 在建立倒排索引时，额外增加一个列式储存映射； 分词字段不能使用； |
fielddata | false | 对分词字段使用，可提高排序聚合操作的性能 |
fields | 可以使同一字段使用不同的索引方式 | |
format | 指定日期格式 | |
ignore_above | 超过多少个字符的文本，将被忽略，不被索引 | |
include_in_all | true | 设置_all字段是否包含此字段 |
index | true | 指定字段是否索引 |
index_options | 存储哪些信息到倒排索引中 | |
norms | 用于标准化文档，以便查询时计算文档的相关性 | |
null_value | false | 可以让值为null的字段可索引，可搜索 |
store | false | 字段是否单独存储 |
| ... | ... | ... |
备注
1、coerce
比如字段a的类型是integer,当插入的值为字符串"999"时，默认会自动转换成整数，插入成功；但若将coerce设为false，则会报错；
2、copy_to 示例代码：
创建mapping
PUT /test_index
{
"mappings": {
"test_type": {
"properties": {
"a": {
"type": "text",
"copy_to": "c"
},
"b": {
"type": "text",
"copy_to": "c"
},
"c": {
"type": "text"
}
}
}
}
}
插入数据
PUT /test_index/test_type/1
{
"a": "asd",
"b": "qwe"
}
查询数据
GET /test_index/test_type/_search
{
"query": {
"match": {
"c": {
"query": "asd qwe",
"operator": "and"
}
}
}
}
3、index_options可取值如下：
| 参数 | 说明 |
|---|---|
docs | 只存储文档编号 |
freqs | 存储文档编号、词项频率 |
positions | 存储文档编号、词项频率、词项偏移位置 |
offsets | 文档编号、词项频率、词项位置 、词项开始和结束位置 |
4、store
字段默认是被索引的，可以搜索，但是不存储，但也没关系，因为_source字段保存了一份原始文档；在某些情况下，store参数有意义，比如一个文档有title和超大的content，如果只想获取title，可以配置title的store为true。
静态映射
介绍
动态映射的结果可能不是我们想要的，我们可以在创建索引时明确指定映射，以此对配置有更精确控制。
示例
PUT /product
{
"settings": {
"number_of_shards": 5,
"number_of_replicas": 1
},
"mappings": {
"sku": {
"properties": {
"name": {
"type": "text"
},
"category": {
"type": "text"
},
"brand": {
"type": "text"
},
"price": {
"type": "scaled_float",
"scaling_factor": 100
},
"stock": {
"type": "integer"
},
"tag": {
"type": "text"
},
"delete": {
"type": "boolean"
},
"create_time": {
"type": "date"
},
"modify_time": {
"type": "date"
}
}
}
}
}