1、Mapping 1.1 Mapping的作用 ES中的Mapping 类似于数据库中的表结构定义 schema，它有以下几个作用：

• 定义索引中的字段的名称
• 定义字段的数据类型，比如字符串、数字、布尔等
• 定义字段的属性，比如设置某个字段为要不要被分词，要不要被索引等

在 ES 早期版本，一个索引下是可以有多个 Type ，从 7.0 开始，一个索引只有一个 Type，也就是说不需要在 Mapping 指定 type 信息。
一个简单的例子如下：

{ "mappings":{ "type_name":{//type名称 "dynamic": "strict",//是否可以动态添加字段 "properties":{ "name":{//字段名 "type":"keyword"//字段的数据类型 }, "message":{ "type":"text" }, "age":{ "type":"integer" } } } } }

mapping中字段类型一旦设定后禁止直接修改。因为Lucene实现的倒排索引生成后不允许修改，除非重建索引映射，然后做reindex操作。
1.2 Dynamic Mapping Dynamic Mapping 机制使我们不需要手动定义 Mapping，ES 会自动根据文档信息来判断字段合适的类型，但是有时候也会推算的不对，比如地理位置信息有可能会判断为 Text，当类型如果设置不对时，会导致一些功能无法正常工作，比如 Range 查询。
ES 类型的自动识别是基于 JSON 的格式，如果输入的是 JSON 是字符串且格式为日期格式，ES 会自动设置成 Date 类型；当输入的字符串是数字的时候，ES 默认会当成字符串来处理，可以通过设置来转换成合适的类型；如果输入的是 Text 字段的时候，ES 会自动增加 keyword 子字段，还有一些自动识别如下表所示：

JSON 类型	Elasticsearch 类型
字符串	匹配日期格式设置成 Date；设置数字设置为 float 或者 long，该选项默认关闭；设置为 Text, 并增加 keyword 子字
布尔值	boolean
浮点数	float
整数	long
对象	Object
数组	由第一个非空数值的类型所决定
空值	忽略

//写入文档 PUT mapping_test/_doc/1 { "firstName":"Lee", "lastName":"Crazy", "loginDate":"2020-08-26T21:08:48" }//查看Mapping 文件 GET mapping_test/_mapping { "mapping_test" : { "mappings" : { "properties" : { "firstName" : { "type" : "text", "fields" : { "keyword" : { "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } }, "lastName" : { "type" : "text", "fields" : { "keyword" : { "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } }, "loginDate" : { "type" : "date" } } } } }

//dynamic mapping 推断字符的类型 PUT mapping_test/_doc/1 { "uid":"123", "isVip": false, "isAdmin":"true", "age": 18, "heigh" : 180 }//返回结果 { "mapping_test" : { "mappings" : { "properties" : { "age" : { "type" : "long" }, "heigh" : { "type" : "long" }, "isAdmin" : { "type" : "text", "fields" : { "keyword" : { "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } }, "isVip" : { "type" : "boolean" }, "uid" : { "type" : "text", "fields" : { "keyword" : { "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } } } } } }

Dynamic Mapping 机制由参数dynamic控制，的可选值有三个：

• true：允许自动将检测到的新字段加到映射中（默认的）
• false： 不允许自动新增字段，文档可以写入，但无法对字段进行搜索等操作，不会添加在映射中。
• strict：文档不能写入，写入会报错

1.3 字段控制参数 在字段层面也有很多可以设置的参数，下面只列举几个重要的，其余可以参考官网的说明。
1.3.1 index
控制当前字段是否被索引。默认为 true。如果设置成 false，该字段不可被搜索。

{ "mappings" : { "properties" : { "firstName" : { "type" : "text" }, "lastName" : { "type" : "text" }, "mobile" : { "type" : "text", "index": false } } } }

1.3.2 Index Options
四种不同级别的 Index Options 配置，可以控制倒排索引记录的内容

• docs： 记录 doc id
• freqs： 记录 doc id 和 term frequencies
• positions： 记录 doc id /term frequencies /term position
• offsets： 记录doc id / term frequencies / term posistion / character offects

Text 类型默认记录 postions，其他默认为 docs。
记录内容越多，占用存储空间越大。
1.3.3 null_value
需要对 NULL 值实现搜索，只有 Keyword 类型支持设定 Null_Value。

//设置Mapping PUT users { "mappings" : { "properties" : { "firstName" : { "type" : "text" }, "lastName" : { "type" : "text" }, "mobile" : { "type" : "keyword", //这个如果是text 无法设置为空 "null_value": "NULL" } } } }//添加记录 PUT users/_doc/2 { "firstName":"Li", "lastName": "Sunke", "mobile": null }//搜索空值 GET users/_search?q=mobile:NULL "_source" : { "firstName" : "Li", "lastName" : "Sunke", "mobile" : null }

1.3.4 copy_to
_all 在ES 7 中已经被 copy_to 所替代。
copy_to 将字段的数值拷贝到目标字段，实现类似 _all 的作用，用于满足一些特定的搜索需求，类似于数据库 title like "%a%" or title2 like "%a%"。

//设置Mapping PUT users { "mappings": { "properties": { "firstName":{ "type": "text", "copy_to": "fullName" }, "lastName":{ "type": "text", "copy_to": "fullName" } } } }//添加记录 PUT users/_doc/1 { "firstName":"Kobe", "lastName": "Bryant" }//使用fullName查询 GET users/_search?q=fullName:(Kobe Bryant)//_source中不会有fullName字段 { "_index" : "users", "_type" : "_doc", "_id" : "1", "_version" : 1, "_seq_no" : 0, "_primary_term" : 1, "found" : true, "_source" : { "firstName" : "Kobe", "lastName" : "Bryant" } }

2、数据类型 ES支持的数据类型可以做如下分类：

文章图片
1.png 2.1 核心数据类型 2.1.1 字符串类型
2.1.1.1 text 当一个字段需要用于全文搜索(会被分词)，比如产品名称、产品描述信息，就应该使用text类型。
text类型的字段不能用于排序, 也很少用于聚合。

{ "mappings":{ "blog":{ "properties":{ "summary":{ "type":"text", "index":"true" } } } } }

2.1.1.2 keyword 当一个字段需要按照精确值进行过滤、排序、聚合等操作时，就应该使用keyword类型。
keyword与text最大的区别就是不会被分词，而是当做一个整体来索引。

{ "mappings":{ "blog":{ "properties":{ "tags":{ "type":"keyword", "index":"true" } } } } }

2.1.2 数字类型

类型	说明
byte	有符号的8位整数, 范围: [-128 ~ 127]
short	有符号的16位整数, 范围: [-32768 ~ 32767]
integer	有符号的32位整数, 范围: [?2^31 ~ 2^31-1]
long	有符号的64位整数, 范围: [?2^63 ~ 2^63-1]
float	32位单精度浮点数
double	64位双精度浮点数
half_float	16位半精度IEEE 754浮点类型
scaled_float	缩放类型的的浮点数, 比如price字段只需精确到分, 57.34缩放因子为100, 存储结果为5734

• 尽可能选择范围小的数据类型，字段的长度越短，索引和搜索的效率越高
• 优先考虑使用带缩放因子的浮点类型

{ "mappings": { "book": { "properties": { "name": {"type": "text"}, "quantity": {"type": "integer"},// integer类型 "price": { "type": "scaled_float",// scaled_float类型 "scaling_factor": 100 } } } } }

2.1.3 日期类型
2.1.3.1 date JSON没有日期数据类型, 所以在ES中, 日期可以是:

• 包含格式化日期的字符串, "2020-08-26", 或"2020/08/26 12:00:00"
• 代表时间毫秒数的长整型数字
• 代表时间秒数的整数

PUT my_index { "mappings": { "_doc": { "properties": { "date": { "type": "date" } } } } }PUT my_index/_doc/1 { "date": "2015-01-01" } PUT my_index/_doc/2 { "date": "2015-01-01T12:10:30Z" } PUT my_index/_doc/3 { "date": 1420070400001 }

同时ES的date类型允许我们规定格式：

# 规定格式如下： || 表示或者 PUT my_index { "mappings": { "_doc": { "properties": { "date": { "type":"date", "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis" } } } } }

一旦我们规定了格式，如果新增数据不符合这个格式，ES将会报错。
2.1.3.2 date_nanos ES 7新增的时间类型，可精确到纳秒，用法类似date。
2.1.4 布尔类型
可以接受表示真、假的字符串或数字:

• 真值: true, "true", "on", "yes", "1"...
• 假值: false, "false", "off", "no", "0", ""(空字符串), 0.0, 0

2.1.5 二进制类型
二进制类型是Base64编码字符串的二进制值，不以默认的方式存储，且不能被搜索。
有2个设置项:

• doc_values: 该字段是否需要存储到磁盘上，方便以后用来排序、聚合或脚本查询。接受true和false(默认)
• store: 该字段的值是否要和_source分开存储、检索，意思是除了_source中, 是否要单独再存储一份。接受true或false(默认).

使用示例:

// 添加映射 PUT website { "mappings": { "blog": { "properties": { "blob": {"type": "binary"}// 二进制 } } } }// 添加数据 PUT website/blog/1 { "title": "Some binary blog", "blob": "hED903KSrA084fRiD5JLgY==" }

注意: Base64编码的二进制值不能嵌入换行符\n, 逗号(0x2c)等符号。
2.1.6 范围类型
range类型支持以下几种:

类型	范围
integer_range	?2^31 ~ 2^31?1
long_range	?2^63 ~ 2^63?1
float_range	32位单精度浮点型
double_range	64位双精度浮点型
date_range	64位整数, 毫秒计时
ip_range	IP值的范围, 支持IPV4和IPV6, 或者这两种同时存在

添加映射：

PUT company { "mappings": { "department": { "properties": { "expected_number": {// 预期员工数 "type": "integer_range" }, "time_frame": {// 发展时间线 "type": "date_range", "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" }, "ip_whitelist": {// ip白名单 "type": "ip_range" } } } } }

添加数据：

PUT company/department/1 { "expected_number" : { "gte" : 10, "lte" : 20 }, "time_frame" : { "gte" : "2020-08-01 12:00:00", "lte" : "2020-09-01 12:00:00" }, "ip_whitelist": "192.168.0.0/16" }

查询数据:

GET company/department/_search { "query": { "term": { "expected_number": { "value": 12 } } } }GET company/department/_search { "query": { "range": { "time_frame": { "gte": "2020-08-10 12:00:00", "lte": "2020-08-20 12:00:00", "relation": "within" } } } }

2.2 复杂数据类型 2.2.1 数组类型
在Elasticsearch中，数组不需要专用的字段数据类型。默认情况下，任何字段都可以包含零个或多个值。
数组中所有的值必须是同一种数据类型, 不支持混合数据类型的数组：

• 字符串数组: ["one", "two"]
• 整数数组: [1, 2]
• 由数组组成的数组: [1, [2, 3]], 等价于[1, 2, 3]
• 对象数组: [{"name": "Tom", "age": 20}, {"name": "Jerry", "age": 18}]

2.2.2 对象类型
JSON文档是分层的：文档可以包含内部对象，内部对象也可以包含内部对象。
添加示例:

PUT employee/developer/1 { "name": "Winner", "address": { "region": "China", "location": {"province": "ZheJiang", "city": "HuangZhou"} } }

存储方式:

{ "name":"Winner", "address.region":"China", "address.location.province":"ZheJiang", "address.location.city":"HuangZhou" }

文档的映射结构类似为:

PUT employee { "mappings":{ "developer":{ "properties":{ "name":{ "type":"text", "index":"true" }, "address":{ "properties":{ "region":{ "type":"keyword", "index":"true" }, "location":{ "properties":{ "province":{ "type":"keyword", "index":"true" }, "city":{ "type":"keyword", "index":"true" } } } } } } } } }

2.2.3 嵌套类型
嵌套类型是对象数据类型的一个特例，可以让array类型的对象被独立索引和搜索。
先来看下对象数据类型是怎么存储的。
添加数据:

PUT game_of_thrones/role/1 { "group":"stark", "performer":[ { "first":"John", "last":"Snow" }, { "first":"Sansa", "last":"Stark" } ] }

内部存储结构:

{ "group":"stark", "performer.first":[ "john", "sansa" ], "performer.last":[ "snow", "stark" ] }

可以看出，user.first和user.last会被平铺为多值字段，这样一来，John和Snow之间的关联性丢失了，在查询时, 可能出现John Stark的结果。
嵌套数据类型可以解决关联性丢失的问题。嵌套对象实质是将每个对象分离出来，作为隐藏文档进行索引。
创建映射:

PUT game_of_thrones { "mappings":{ "role":{ "properties":{ "performer":{ "type":"nested" } } } } }

添加数据:

PUT game_of_thrones/role/1 { "group":"stark", "performer":[ { "first":"John", "last":"Snow" }, { "first":"Sansa", "last":"Stark" } ] }

检索数据:

GET game_of_thrones/_search { "query":{ "nested":{ "path":"performer", "query":{ "bool":{ "must":[ { "match":{ "performer.first":"John" } }, { "match":{ "performer.last":"Snow" } } ] } } } } }

2.3 空间数据类型 2.3.1 地理点类型
地理点类型用于存储地理位置的经纬度对，可用于：

• 查找一定范围内的地理点;
• 通过地理位置或相对某个中心点的距离聚合文档;
• 将距离整合到文档的相关性评分中;
• 通过距离对文档进行排序.

添加映射:

PUT employee { "mappings": { "developer": { "properties": { "location": {"type": "geo_point"} } } } }

存储地理位置:

// 方式一: 纬度 + 经度键值对 PUT employee/developer/1 { "location": { "lat": 23.11, "lon": 113.33// 纬度: latitude, 经度: longitude } }// 方式二: "纬度, 经度"的字符串参数 PUT employee/developer/2 { "location": "23.11, 113.33"// 纬度, 经度 }// 方式三: ["经度, 纬度"] 数组地理点参数 PUT employee/developer/3 { "location": [ 113.33, 23.11 ]// 经度, 纬度 }

查询示例:

GET employee/_search { "query": { "geo_bounding_box": { "location": { "top_left": { "lat": 24, "lon": 113 },// 地理盒子模型的上-左边 "bottom_right": { "lat": 22, "lon": 114 }// 地理盒子模型的下-右边 } } } }

除此之外，还用于多边形的geo_shape类型、用于笛卡尔点的point类型、用于笛卡尔几何的shpe类型，使用很少，这里省略。
2.4 专用数据类型 2.4.1 IP类型
IP类型的字段用于存储IPv4或IPv6的地址，本质上是一个长整型字段。
添加映射:

PUT employee { "mappings":{ "customer":{ "properties":{ "ip_addr":{ "type":"ip" } } } } }

添加数据:

PUT employee/customer/1 { "ip_addr":"192.168.1.1" }

查询数据:

GET employee/customer/_search { "query": { "term": { "ip_addr": "192.168.0.0/16" } } }

2.4.2 计数数据类型
token_count类型用于统计字符串中的单词数量。
本质上是一个整数型字段，接受并分析字符串值，然后索引字符串中单词的个数。
添加映射:

PUT employee { "mappings":{ "customer":{ "properties":{ "name":{ "type":"text", "fields":{ "length":{ "type":"token_count", "analyzer":"standard" } } } } } } }

添加数据:

PUT employee/customer/1 { "name": "John Snow" } PUT employee/customer/2 { "name": "Tyrion Lannister" }

查询数据:

GET employee/customer/_search { "query":{ "term":{ "name.length":2 } } }

【Elasticsearch之数据类型】除此之外，还有十余种其他的专门数据类型，具体可以参考官方文档，此处不再一一列举。

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