一、什么是mapping？
mapping就是映射，可以简单理解为数据类型，只不过是规定了索引中每个字段的数据类型，我们以传统关系型数据库为例，数据库建表的时候，我们DDL依据一般都会指定每个字段的存储类型，例如：varchar、int、datetime等，目的很明确，就是更精确的存储数据，防止数据类型格式混乱，在Elasticsearch中也是这样，创建索引的时候一般也需要指定索引的字段类型，这种方式称为映射（Mapping）
那么指定映射有两种方式，被动创建(也叫动态映射)和主动创建(也叫显式映射)
1、动态映射
此时字段和映射类型不需要事先定义，只需要存在文档的索引，当向此索引添加数据的时候当遇到不存在的映射字段，ES会根据数据内容自动添加映射字段定义。
相当于对于一个字段，自动的识别并定义其类型
那他自动识别的规则是什么呢？请看下表
左列是给定的数据所属类型，右列识别成对应的ES数据类型
| 数据类型 | ElasticSearch 数据类型 |
|---|---|
| null | 不添加任何字段 |
| true或者false | boolean类型 |
| 浮点数据 | float类型 |
| integer数据 | long类型 |
| object | object类型 |
| array | 取决于数组中的第一个非空值的类型。 |
| string | 如果此内容通过了日期格式检测，则会被认为是date数据类型 如果此值通过了数值类型检测则被认为是double或者long数据类型 带有关键字子字段会被认为一个text字段 |
但需要注意的是， 一般生产环境下需要禁用动态映射，使用动态映射可能出现以下问题
- 造成集群元数据一直变更，导致不稳定；
- 可能造成数据类型与实际类型不一致；
- 对于一些异常字段或者是扫描类的字段，也会频繁的修改mapping，导致业务不可控。
2、显式映射
这就是我们手动来指定某个字段是什么类型
PUT mapping_demo
{"settings": {"analysis": {"analyzer": {"ik_smart": {"type": "ik_smart"}}}},"mappings": {"_doc": {"properties": {"name": {"type": "keyword" // 禁用分词，适用于聚合和排序},"city": {"type": "text","analyzer": "ik_smart", // 使用 ik_smart 分析器进行中文分词"fields": {"keyword": {"type": "keyword","ignore_above": 256}}},"age": {"type": "integer" // 指定 age 字段为整数类型},"joined": {"type": "date", // 指定 joined 字段为日期类型"format": "yyyy-MM-dd||epoch_millis"}}}}
}可以看到，我们是在每个字段中，用type来指定对应的映射类型
二、常用映射类型
1、字符串形式的类型
1）text类型
当一个字段是要被全文搜索的，比如Email内容、产品描述，应该使用text类型，text类型会被分词
设置text类型以后，字段内容会被分词，在生成倒排索引以前，字符串会被分析器分成一个一个词项，text类型的字段不用于排序，很少用于聚合
2）keyword类型
keyword类型不会被分词，常用于关键字搜索，比如姓名、email地址、主机名、状态码和标签等
如果字段需要进行过滤(比如查姓名是张三发布的博客)、排序、聚合，keyword类型的字段只能通过精确值搜索到（等值查询），常常被用来过滤、排序和聚合
2、数值形式的类型
数字类型也是我们最常用的类型之一，下面我们看下数字类型的使用
| 类型 | 取值范围 |
|---|---|
| long | -263 ~ 263 |
| integer | -231 ~ 231 |
| short | -215 ~ 215 |
| byte | -27 ~ 27 |
| double | 64位的双精度 IEEE754 浮点类型 |
| float | 32位的双精度 IEEE754 浮点类型 |
| half_float | 16位的双精度 IEEE754 浮点类型 |
| scaled_float | 缩放类型的浮点类型(理解成保留几位小数) |
- 在满足需求的情况下，优先使用范围小的字段，字段长度越小，索引和搜索的效率越高。
3、日期类型
ES如何处理日期
在ES的内部，时间会被转换为UTC时间（如果声明了时区）并使用从新纪元开始的毫秒数的长整形数字类型的进行存储，在日期字段上的查询，内部将会转换为使用长整形的毫秒进行范围查询，根据与字段关联的日期格式，聚合和存储字段的结果将转换回字符串
注意点：日期最终都会作为字符串呈现，即使最开始初始化的时候是利用long声明的
日期的格式可以被定制化的，如果没有声明日期的格式，它将会使用默认的格式：
"strict_date_optional_time||epoch_millis"这意味着它将会接收带时间戳的日期，它将遵守strict_date_optional_time限定的格式（yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSZ 或者 yyyy-MM-dd）或者毫秒数
举个例子：
PUT mapping_demo/_mapping
{"properties": {"datetime": {"type": "date","format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"}}
}
# 添加数据
PUT mapping_demo/_doc/2
{"name":"河北区","city":"河北省小区","datetime":"2022-02-21 11:35:42"
}4、布尔类型
boolean类型用于存储文档中的true/false
5、范围类型
顾名思义，范围类型字段中存储的内容就是一段范围，例如年龄30-55岁，日期在2020-12-28到2021-01-01之间等
ES中有6种范围类型
- integer_range
- float_range
- long_range
- double_range
- date_range
- ip_range
PUT mapping_demo/_mapping
{"properties": {"age_range": {"type": "integer_range"}}
}# 指定年龄范围，可以使用 gt、gte、lt、lte。
PUT mapping_demo/_doc/3
{"name":"张三","age_range":{"gt":20,"lt":30}
}