Elasticsearch 技术分析（二）： 索引映射Mapping问题
数据库建表的时候，我们的DDL语句一般都会指定每个字段的存储类型，例如：varchar，int，datetime等等，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。
CREATE TABLE `shop_` (
`id_` varchar(36) NOT NULL COMMENT 'id',
`shop_name_` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '商品名称',
`shop_integral_` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '兑换所需积分',
`shop_money_` decimal(10,0) DEFAULT NULL COMMENT '劵面金额',
`start_time_` datetime DEFAULT NULL COMMENT '有效开始时间',
`end_time_` datetime DEFAULT NULL COMMENT '有效结束时间',
`is_delete_` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '是否删除-1：有效，0：删除',
PRIMARY KEY (`id_`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC;
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，这种方式成为映射(Mapping)。
字段类型
映射(Mapping)针对的是文档的字段，数据库中有varchar，int，datetime等数据类型，那么我们ElasticSearch中又有哪些字段类型，每个字段类型都代表什么意思呢？
ElasticSearch更新频繁，以下内容是针对6.x版本的，对于5.x版本以及之前的版本可能有所不同，未来7.x版本也许也会有所改变，本篇不能做到面面俱到，所以大家可以针对自己的版本查阅官方文档。
Elasticsearch支持文档字段的多种不同数据类型，根据官方文档的分类，可以划分为以下几个类别：
核心数据类型，复杂数据类型，Geo(地理)数据类型，专用数据类型和多字段。
核心数据类型
- 字符串类型
主要包括：text 和 keyword。 - 数字类型
主要包括：long, integer, short, byte, double, float, half_float, scaled_float - 日期类型
- 布尔类型
- 二进制类型
- 范围数据类型
integer_range, float_range, long_range, double_range, date_range
这里我们重点介绍下 text 和 keyword 的区别:
text 用于索引全文值的字段，例如电子邮件正文或产品说明。这些字段是analyzed，它们通过分词器传递 ，以在被索引之前将字符串转换为单个术语的列表。分析过程允许Elasticsearch搜索单个单词中 每个完整的文本字段。文本字段不用于排序，很少用于聚合（尽管 重要的文本聚合 是一个值得注意的例外）。
keyword 用于索引结构化内容的字段，例如电子邮件地址，主机名，状态代码，邮政编码或标签。它们通常用于过滤，排序，和聚合。keyword字段只能按其确切值进行搜索。如果您需要索引电子邮件正文或产品说明等全文内容，则可能应该使用text字段。
有时候一个字段同时拥有全文类型（text）和关键字类型（keyword）是有用的：一个用于全文搜索，另一个用于聚合和排序。这可以通过多字段类型来实现。
复杂数据类型
Geo数据类型
- 地理点数据类型
geo_point 对于纬度/经度点 - Geo-Shape数据类型
geo_shape 对于像多边形这样的复杂形状
专用数据类型
多字段
有时候单纯的一个字段类型满足不了我们复杂的需求，为了不同的目的，以不同的方式索引同一个字段通常很有用。多字段也是ES的一种数据类型，只不过结合了更多的功能。
例如，对于字符串字段，我们既可以将它映射为text类型用于全文搜索，亦可以将它映射为keyword类型用于排序或聚合，或者，还可以使用标准分词器、英语分词器和其他语言分词器索引文本字段。
大多数数据类型都通过fields参数支持多字段。例如对于城市名称的多字段映射，可以这样写：
PUT my_index
{
"mappings": {
"_doc": {
"properties": {
"cityName": {
"type": "text",
"fields": {
"raw": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}
}
}
Elasticsearch的字段类型讲解完了，我们接下来正式介绍 ES的映射，ES是如何将索引文档和数据类型进行关联的，创建索引前是否必须制定索引文档的数据类型呢？
映射
映射是定义一个文档及其包含的字段如何存储和索引的过程。例如，使用映射来定义：
- 应将哪些字符串字段视为全文字段。
- 哪些字段包含数字，日期或地理位置。
- 是否应将文档中所有字段的值索引到catch-all _all字段中。
- 日期值的格式。
- 自定义规则以控制动态添加字段的映射。
其实在 ElasticSearch中可以不需要事先定义映射（Mapping），文档写入ElasticSearch时，会根据文档字段自动识别类型，但是通过这种自动识别的字段不是很精确，对于一些复杂的需要分词的就不适合了。
根据是否自动识别映射类型，我们可以将映射分为动态映射和静态映射。
动态映射，即不事先指定映射类型(Mapping)，文档写入ElasticSearch时，ES会根据文档字段自动识别类型，这种机制称之为动态映射。
静态映射，即人为事先定义好映射，包含文档的各个字段及其类型等，这种方式称之为静态映射，亦可称为显式映射。
动态映射
Elasticsearch最重要的功能之一是它试图摆脱你的方式，让你尽快开始探索你的数据。Elasticsearch试图让你成功安装环境之后就可以直接使用。要索引文档，您不必首先创建索引、定义映射类型和定义字段，其实您只需索引一个文档数据，然后索引、类型和字段将自动生效。
索引一个图书的文档：
PUT /library/book/1
{
"bookId":1,
"bookName":"Java核心技术 卷I",
"publishDate":"2014-03-12"
}
返回结果如下，表示成功
{
"_index": "library",
"_type": "book",
"_id": "1",
"_version": 1,
"result": "created",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 0,
"_primary_term": 1
}
我们看下mapping映射信息
GET library/_mapping
得到如下映射信息，重点关注mapping节点的内容
{
"library": {
"mappings": {
"book": {
"properties": {
"bookId": {
"type": "long"
},
"bookName": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
},
"publishDate": {
"type": "date"
}
}
}
}
}
}
可以看到，我们并没有创建索引映射，Elasticsearch自动根据文档数据为我们映射了字段类型，bookId的映射类型为long，bookName的映射类型为多字段的即为text，同时也为keyword，publishDate的映射类型为date。可以看到ES的动态映射功能还是蛮强大的。
默认情况下，当在文档中找到以前未见过的字段时，Elasticsearch会自动将这个新字段添加到类型映射中。我们可以在文档和object级别禁用这项功能，具体操作方式就是通过将dynamic参数设置为false或strict，设为false是忽略新字段，而设为strict是如果遇到未知字段，就抛出异常。
假设启用了动态字段映射功能，则使用一些简单的规则来确定字段应具有的数据类型：
| JSON datatype | Elasticsearch datatype |
|---|---|
| null | 没有字段添加 |
| true or false | boolean |
| integer | long |
| object | object |
| array | 依赖于数组中首个非空值 |
| string | 可以是日期字段、double或long字段，也可以是带有关键字子字段的文本字段。 |
上面这些是可以动态检测到的字段数据类型，而其他的以外的字段必须要显式映射数据类型了。
对于string字符串字段，动态映射的结果会有多种，可能映射为日期类型，也可能映射为double或long类型，也可能映射为带有关键字的text类型，具体结果要看配置的检测类型，是日期检测还是数字检测。
日期检测
如果date_detection启用（默认），则检查新字符串字段以查看其内容是否与dynamic_date_formats指定的任何日期模式匹配 。如果找到匹配项，那么则添加为具有对应格式的date新字段。
默认值为
dynamic_date_formats：[ "strict_date_optional_time"，"yyyy/MM/dd HH:mm:ss Z||yyyy/MM/dd Z"]
例如：
PUT my_index/_doc/1
{
"create_date": "2015/09/02"
}
通过GET my_index/_mapping得到的结果为：
{
"my_index": {
"mappings": {
"_doc": {
"properties": {
"city": {
"type": "text",
"fields": {
"raw": {
"type": "keyword"
}
}
},
"create_date": {
"type": "date",
"format": "yyyy/MM/dd HH:mm:ss||yyyy/MM/dd||epoch_millis"
}
}
}
}
}
}
动态日期检测可以通过设置date_detection为false来禁用:
PUT my_index
{
"mappings": {
"_doc": {
"date_detection": false
}
}
}
PUT my_index/_doc/1
{
"create": "2015/09/02"
}
禁用之后，重新获取映射类型，得到如下结果：
{
"my_index": {
"mappings": {
"_doc": {
"date_detection": false,
"properties": {
"create": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
}
}
}
}
}
}
这时，create_date字段已被添加为文本字段。我们也可以自定义检测到的日期格式，通过dynamic_date_formats可以自定义以支持您自己的日期格式:
PUT my_index
{
"mappings"：{
"_ doc"：{
"dynamic_date_formats"：["MM / dd / yyyy"]
}
}
}
数字检测
虽然JSON支持本机浮点和整数数据类型，但某些应用程序或语言有时可能将数字呈现为字符串。通常，正确的解决方案是显式映射这些字段，但可以启用数字检测（默认情况下禁用）以自动执行此操作：
PUT my_index
{
"mappings"：{
"_ doc"：{
"numeric_detection"：true
}
}
}
PUT my_index / _doc / 1
{
"my_float"："1.0"，
"my_integer"："1"
}
其中my_float字段将添加为float字段，my_integer字段将添加为long字段。
除了上面列出的选项外，还可以进一步自定义动态字段映射规则dynamic_templates，动态模板允许您定义可应用于动态添加字段的自定义映射，具体取决于：
- Elasticsearch检测到 的数据类型match_mapping_type。
- 字段的名称，带match和unmatch或match_pattern。
- 字段的完整虚线路径，带path_match和path_unmatch。
更多具体内容可参考官方文档，Dynamic templates一章这里就不多叙述了。
静态映射(显式映射)
动态映射的自动类型推测功能并不是100%正确的，这就需要静态映射机制。静态映射与关系数据库中创建表语句类型，需要事先指定字段类型。相对于动态映射，静态映射可以添加更加详细字段类型、更精准的配置信息等。
既然可以自定义映射字段类型，那么那些复杂的字段类型和分词器我们都可以根据自己需求添加了，以提供了字段映射使用的各种映射参数的详细说明，这些映射参数对于某些或所有字段数据类型是通用的，内容太多，这里感兴趣的读者可以点击具体链接阅读。
| 映射参数 | 说明 |
|---|---|
| analyzer | 分析器 |
| normalizer | 在 Elasticsearch 中处理字符串类型的数据时，如果我们想把整个字符串作为一个完整的 term 存储，我们通常会将其类型 type 设定为 keyword。但有时这种设定又会给我们带来麻烦，比如同一个数据再写入时由于没有做好清洗，导致大小写不一致，比如 apple、Apple两个实际都是 apple，但当我们去搜索 apple时却无法返回 Apple的文档。要解决这个问题，就需要 Normalizer出场了。 |
| boost | 单个字段可以自动提升以计数更多的相关性得分 |
| coerce | 强制尝试清除脏值以适合字段的数据类型。数据并不总是干净的，根据它的生成方式，数字可能会在JSON正文中呈现为真正的JSON数字，例如5，但它也可能呈现为字符串，例如"5"。或者，应该是整数的数字可以替代地呈现为浮点，例如5.0，或甚至 "5.0"。 |
| copy_to | copy_to参数允许您创建自定义 _all字段，可以将多个字段的值复制到组字段中，然后可以将其作为单个字段进行查询。 |
| doc_values | |
| dynamic | 设置动态映射 |
| enabled | enabled设置只能应用于映射类型和 object字段，导致Elasticsearch完全跳过对字段内容的解析 |
| fielddata | |
| eager_global_ordinals | |
| format | 格式化日期 |
| ignore_above | |
| ignore_malformed | |
| index_options | |
| index | |
| fields | |
| norms | |
| null_value | 当字段设置为null，（或空数组或null值数组）时，它被视为该字段没有值。不能被索引或搜索 |
| position_increment_gap | |
| properties | |
| search_analyzer | |
| similarity | |
| store | |
| term_vector |
