当我们往 es 中插入数据时，若索引不存在则会自动创建，mapping 使用默认的；但是有时默认的映射关系不能满足我们的要求，我们可以自定义
mapping 映射关系。

mapping 即索引结构，可以看做是数据库中的表结构，包含字段名、字段类型、倒排序索引相关设置。

映射关系

每个索引都有一个映射类型，决定了文档将如何被索引，索引类型有：

• 元字段 meta-fields：用于自定义如何处理文档关联的元数据，如：_index、_type、_source 等字段
• 字段或属性 field or properties：映射类型包含与文档相关的字段或者属性的列表

字段的数据类型

• 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

keyword 类型不会分词，text 会分词，因此 keyword 比 text 更节省空间，效率也更高。

自定义 mapping

PUT mapping_test
{"mappings": {"test1": {"properties": {"name": {"type": "text"},"age": {"type": "long"}}}}
}

参数

• mapping_test：索引名
• mappings：关键字
• test1：_type 名称
• properties：关键字
• name、age：字段名

以上会创建一个新的索引 mapping_test，其中 mapping 信息是我们自定义的，若返回以下信息，表示创建成功：

{"acknowledged" : true,"shards_acknowledged" : true,"index" : "mapping_test"
}

查看 mapping：

GET mapping_test/_mapping

查询结果：

{"mapping_test" : {"mappings" : {"test1" : {"properties" : {"age" : {"type" : "long"},"name" : {"type" : "text"}}}}}
}

mapping 中的参数

analyzer

字段分词器，默认为 standard，可以指定第三方的分词器：

PUT mapping_test
{"mappings": {"test1": {"properties": {"name": {"type": "text","analyzer": "ik_smart"      # 使用 ik 中文分词器},}}}
}

boost

查询时提高字段的相关性算分，得分越高在查询结果集中排名越靠前，boost 可以指定其分数（权重），默认 1.0：

PUT mapping_test
{"mappings": {"test1": {"properties": {"name": {"type": "text","boost": 2},}}}
}

copy_to

该属性将多个字段的值拷贝到指定字段，然后可以将其作为单个字段查询，以下将 first_name、last_name 的值拷贝到 full_name 字段中：

# 创建索引
PUT my_index
{"mappings": {"doc": {"properties": {"first_name": {"type": "text","copy_to": "full_name"},"last_name": {"type": "text","copy_to": "full_name"},"full_name": {"type": "text"}}}}
}# 查询数据
PUT my_index/doc/1
{"first_name": "John","last_name": "Smith"
}

查询：

GET my_index/doc/_search
{"query": {"match": {"full_name": {"query": "John"}}}
}

查询结果：

{"took" : 0,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 1,"max_score" : 0.2876821,"hits" : [{"_index" : "my_index","_type" : "doc","_id" : "1","_score" : 0.2876821,"_source" : {"first_name" : "John","last_name" : "Smith"}}]}
}

dynamic

创建索引时，索引中字段是固定的，该属性可以决定是否允许新增字段，有三种状态：

• true：允许新增，es 会自动添加映射关系
• false：允许新增，不会自动添加映射关系，但是不能作为主查询查询（查询不到具体的新增字段）
• strict：严格模式，不可以新增字段，新增就报错，需要重新设计索引

1、dynamic 为 true 时

PUT s1
{"mappings": {"doc": {"dynamic": true,"properties": {"name": {"type": "text"}}}}
}# 插入数据，新增了一个 age 字段
PUT s1/doc/1
{"name": "rose","age": 19
}# 可以使用 age 作为主查询条件查询
GET s1/doc/_search
{"query": {"match": {"age": 19}}
}

创建索引、插入数据，查询都没有问题

2、dynamic为 false 时

PUT s2
{"mappings": {"doc": {"dynamic": false,"properties": {"name": {"type": "text"}}}}
}# 插入数据，新增了一个 age 字段
PUT s2/doc/1
{"name": "rose","age": 19
}# 使用 age 字段作为主条件查询
GET s2/doc/_search
{"query": {"match": {"age": 19}}
}

查询结果：

{"took" : 0,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 0,"max_score" : null,"hits" : [ ]}
}

创建索引、插入数据，新增字段作为主条件查询查询为空，查询不到数据。

3、dynamic 为 strict 时：

PUT s3
{"mappings": {"doc": {"dynamic": "strict","properties": {"name": {"type": "text"}}}}
}PUT s3/doc/1
{"name": "rose","age": 19
}

严格模式下，禁止插入，插入就出错：

{"error": {"root_cause": [{"type": "strict_dynamic_mapping_exception","reason": "mapping set to strict, dynamic introduction of [age] within [doc] is not allowed"}],"type": "strict_dynamic_mapping_exception","reason": "mapping set to strict, dynamic introduction of [age] within [doc] is not allowed"},"status": 400
}

index

index 属性默认为 true，若设置为 false，那么 es 不会为该属性创建索引，即不能当前主条件查询，查询会报错：

PUT s5
{"mappings": {"doc": {"properties": {"t1": {"type": "text","index": true},"t2": {"type": "text","index": false}}}}
}PUT s5/doc/1
{"t1": "论母猪的产前保养","t2": "论母猪的产后护理"
}GET s5/doc/_search
{"query": {"match": {"t1": "母猪"}}
}# t2 字段 index 设置为 false，作为主条件查询
GET s5/doc/_search
{"query": {"match": {"t2": "母猪"}}
}

t2 字段 index 设置为 false，作为主条件查询时会报错：

{"error": {"root_cause": [{"type": "query_shard_exception","reason": "failed to create query: {\n  \"match\" : {\n    \"t2\" : {\n      \"query\" : \"母猪\",\n      \"operator\" : \"OR\",\n      \"prefix_length\" : 0,\n      \"max_expansions\" : 50,\n      \"fuzzy_transpositions\" : true,\n      \"lenient\" : false,\n      \"zero_terms_query\" : \"NONE\",\n      \"auto_generate_synonyms_phrase_query\" : true,\n      \"boost\" : 1.0\n    }\n  }\n}","index_uuid": "jTRViM6SSRSERtEcSTSOFQ","index": "s5"}],"type": "search_phase_execution_exception","reason": "all shards failed","phase": "query","grouped": true,"failed_shards": [{"shard": 0,"index": "s5","node": "d8Q4szIXR8KlHOram-TICA","reason": {"type": "query_shard_exception","reason": "failed to create query: {\n  \"match\" : {\n    \"t2\" : {\n      \"query\" : \"母猪\",\n      \"operator\" : \"OR\",\n      \"prefix_length\" : 0,\n      \"max_expansions\" : 50,\n      \"fuzzy_transpositions\" : true,\n      \"lenient\" : false,\n      \"zero_terms_query\" : \"NONE\",\n      \"auto_generate_synonyms_phrase_query\" : true,\n      \"boost\" : 1.0\n    }\n  }\n}","index_uuid": "jTRViM6SSRSERtEcSTSOFQ","index": "s5","caused_by": {"type": "illegal_argument_exception","reason": "Cannot search on field [t2] since it is not indexed."}}}]},"status": 400
}

ignore_above

超过 ignore_above 设置的字符串将不会被索引或存储，对于字符串数组，ignore_above 将分别应用于每个数组元素，并且字符串元素 ignore_above 将不会被索引或存储。

PUT s6
{"mappings": {"doc": {"properties": {"t1": {"type": "keyword","ignore_above": 10}}}}
}PUT s6/doc/1
{"t1": "123456"
}# 超过 ignore_above 10
PUT s6/doc/2
{"t1": "1234567891011121314151617181920"
}# 查询时为空
GET s6/doc/_search
{"query": {"match": {"t1": "1234567891011121314151617181920"}}
}

查询结果：

{"took" : 0,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 0,"max_score" : null,"hits" : [ ]}
}

注意：字段启用 ignore_above 时，字段类型不能为 text，超过 ignore_above ，不会被索引，即查询不到具体数据。

index_options

控制倒排序索引记录的内容，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。

fields

允许为字段设置子字段，可以有多个，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：

PUT s7
{"mappings": {"doc": {"properties": {"name_cn": {"type": "text","fields": {"name_pinyin": {"type": "keyword"}}}}}}
}PUT s7/doc/1
{"name_cn": "张三","name_pinyin": "zhangsan"
}GET s7/doc/_search
{"query": {"match": {"name_pinyin": "zhangsan"}}
}

null_value

当字段遇到 null 值时的处理策略（字段为 null 时不会被搜索的，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。

PUT s8
{"mappings": {"doc": {"properties": {"name_cn": {"type": "keyword","null_value": "张三"}}}}
}

search_analyzer

指定搜索时分词器，这一要注意，在 es 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。

PUT s10
{"mappings": {"doc": {"properties": {"name": {"type": "text","analyzer": "standard","search_analyzer": "standard"}}}}
}