mapping

类似于数据库的schema的定义，mapping会把文档映射成lucene需要的扁平格式，一个mapping属于一个索引的type，一个type中有一个mapping定义，7.0后一个索引只有一个type，所以不需要在mapping中定义type的信息。作用如下：

定义索引这里面的字段和名称
定义字段的数据类型，字符串、布尔、数字…
字段，倒排索引相关的配置，是否分词。

mapping的基本格式

{
    "mappings":{
        "_doc":{
            "_all":{
                "enabled":false  #默认情况，ElasticSarch自动使用_all所有的文档的域都会被加到_all中进行索引。可以使用"_all" : {"enabled":false} 开关禁用它。如果某个域不希望被加到_all中，可以使用"include_in_all":false关闭
            },
            "properties":{
                "uuid":{
                    "type":"text",
                    "copy_to":"_search_all", #对应_search_all字段，可以对其进行全文检索
                    "fields":{
                        "keyword":{
                            "type":"keyword",  
                            "ignore_above":150  #ignore_above 默认值是256，当字段文本的长度大于指定值时，不做倒排索引。
                        }
                    }
                },
                "name":{
                    "type":"text",
                    "copy_to":"_search_all",
                    "analyzer":"ik_max_word",  # ik_max_word 插件会最细粒度分词
                    "search_analyzer":"ik_smart",  # ik_smart 粗粒度分词
                    "fields":{
                        "keyword":{
                            "type":"keyword",
                            "ignore_above":150
                        }
                    }
                },
                "dt_from_explode_time":{
                    "type":"date",
                    "copy_to":"_search_all",
                    "format":"strict_date_optional_time||epoch_millis"
                },
                "_search_all":{
                    "type":"text"
                }
            },
            "date_detection":false,  #关闭日期自动检测，如果开启，会对于设置为日期格式的字段进行判断
            "dynamic_templates":[   #用于自定义在动态添加field的时候自动给field设置的数据类型
                {
                    "strings":{
                        "match_mapping_type":"string",
                        "mapping":{
                            "type":"text",
                            "copy_to":"_search_all",
                            "fields":{
                                "keyword":{
                                    "type":"keyword",
                                    "ignore_above":150
                                }
                            }
                        }
                    }
                }
            ]
        }
    },
    "settings":{
        "index":{
            "number_of_shards":6, #分片数量
            "number_of_replicas":1  #副本数量
        }
    }
}

分词：

按照一般情况来讲，索引分词应该按照最细粒度来分词，搜索分词可按最粗粒度来分词
比如搜索“华为手机”
用户不希望将关键词拆分为华为，手机，那这样各类手机和华为路由器或华为其它产品也能搜索出来
所以这块建议搜索分词设置为最粗粒度

mapping的参数说明

字段类型概述

一级分类	二级分类	具体类型
核心类型	字符串类型	string,text,keyword
整数类型		integer,long,short,byte
浮点类型		double,float,half_float,scaled_float
逻辑类型		boolean
日期类型		date
范围类型		range
二进制类型		binary
复合类型	数组类型	array
对象类型		object
嵌套类型		nested
地理类型	地理坐标类型	geo_point
地理地图		geo_shape
特殊类型	IP类型	ip
范围类型		completion
令牌计数类型		token_count
附件类型		attachment
抽取类型		percolator

string类型：ELasticsearch 5.X之后的字段类型不再支持string，由text或keyword取代。 如果仍使用string，会给出警告
text取代了string，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。设置text类型以后，字段内容会被分析，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（termsAggregation除外）
keyword类型适用于索引结构化的字段，比如email地址、主机名、状态码和标签。如果字段需要进行过滤(比如查找已发布博客中status属性为published的文章)、排序、聚合。keyword类型的字段只能通过精确值搜索到

Dynamic Mapping

写入文档的时候，索引不存在，会自动创建索引， 无需手动创建，ES会根据内容推断字段的类型，推断会不准确，可能造成某些功能无法使用，例如 范围查询。

查看一个索引当前的mapping

GET /movies/_mapping

修改Mapping的字段类型

在写入文档的时候，有可能当前文档的索引并不存在，就会为我们自动创建索引
DynamicMapping使得我们无需手动定义Mapping字段信息，ES根据文档的信息来推断出文档的类型。
ES推算的字段类型并不完全准确。
当类型设置的不对时，有些功能无法正常运行，比如聚合、分词、范围查询等等。

新增字段
dynamic设置为true，一旦有新增字段的文档写入，mapping也同时被更新。
dynamic设置为false，mapping不会被更新，新增的字段数据无法被索引，但是信息会出现在source中.
dynamic设置为strict，文档写入失败
已有的字段，一旦有数据写入，不支持修改（倒排索引不支持修改）
希望更改字段类型，用Reindex API,重建索引
设计原因
如果修改字段数据类型，会导致已经被索引的文档不能被搜索。
新增字段不存在影响。

SpringDataElasticsearch操作Elasticsearch创建索引库以及创建映射

注意:SpringDataElasticsearch底层使用的不是Elasticsearch提供的RestHighLevelClient，而是TransportClient，并不采用Http协议通信，而是访问elasticsearch对外开放的tcp端口

spring:
  data:
    elasticsearch:
      cluster-name: myescluster
      cluster-nodes: ip1:9300, ip2:9300, ip3:9300
      index-name: test

JavaConfig定义

@Component
@Data
public class AppConfig {

    @Value("${spring.data.elasticsearch.index-name}")
    private String indexName;
}

pojo

/**
 * MyObject实体
 *

 */
@Data
@Document(indexName = "#{appConfig.indexName}", type = "myObject")
public class MyObject {

    @Id
    @Field(index = false, store = true, type = FieldType.Keyword)
    private String tid;

    @Field(index = true, store = true, analyzer = "ik", searchAnalyzer = "ik", type = FieldType.Text)
    private String title;

    @Field(index = true, store = true, analyzer = "ik", searchAnalyzer = "ik", type = FieldType.Text)
    private String content;

    @Field(index = false, store = true, type = FieldType.Date, format = DateFormat.custom,pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
    private Date time;

}

@Document：声明索引库配置
indexName：索引库名称
type：类型名称，默认是“docs”
shards：分片数量，默认5
replicas：副本数量，默认1
@Id：声明实体类的id
@Field：声明字段属性
type：字段的数据类型
analyzer：指定分词器类型
index：是否创建索引

import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchTemplate;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class SpringElasticsearchTest {

    @Autowired
    private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;


    /**
     * 创建索引和映射
     */
    @Test
    public void testCreateMappingAndIndex(){
        try {
            elasticsearchTemplate.putMapping(MyObject .class);
        } catch (Exception e) {
            elasticsearchTemplate.createIndex(MyObject .class);
            elasticsearchTemplate.putMapping(MyObject .class);
        }
    }

    /**
     * 创建索引库
     */
    @Test
    public void testCreateIndex(){
        // 创建索引库，并制定实体类的字节码
        elasticsearchTemplate.createIndex(MyObject .class);
    }

    /**
     * 创建映射
     */
    @Test
    public void testCreateMapping(){
        // 创建索引库，并制定实体类的字节码
        elasticsearchTemplate.putMapping(MyObject .class);
    }
}