映射定義了文檔及其字段的存儲和索引方式。可以使用映射進(jìn)行如下定義：

指定哪些字符串字段作為全文搜索字段。
確定哪些字段包含數(shù)字、日期或地理位置信息。
決定是否將文檔中所有字段的值索引到 _all 字段。
設(shè)定日期值的格式。
制定規(guī)則以控制動態(tài)添加字段的映射。

Field datatypes

Binary datatype

接受二進(jìn)制值作為 Base64 編碼的字符串。該字段默認(rèn)不存儲且不可被搜索：

PUT my_index
{
    "mappings": {
        "_doc": {
            "properties": { "name": { "type": "text" },
                            "blob": { "type": "binary" }
            }
        }
    }
}

PUT my_index/_doc/1
{
    "name": "Some binary blob",
    "blob": "U29tZSBiaW5hcnkgYmxvYg=="
}

curl -X PUT "localhost:9200/my_index?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d' {
    "mappings": {
        "_doc": {
            "properties": { "name": { "type": "text" },
                            "blob": { "type": "binary" }
            }
        }
    }
}'

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

參數(shù)說明

binary 字段接收以下參數(shù)：

doc_values：

該字段指定是否需要以列式存儲的方式保存在磁盤上，以便后續(xù)用于排序、聚合或腳本處理。可以設(shè)置為 false（默認(rèn)）或 true。
store：

該字段確定是否應(yīng)該獨(dú)立于 _source 字段進(jìn)行存儲和檢索。可以設(shè)置為 false（默認(rèn)）或 true。

Boolean datatype

布爾字段接受 true 和 false 值，也可以接受被解釋為 true 或 false 的字符。

PUT my_index
{
    "mappings": {
        "_doc": {
            "properties": {
                "is_published": { "type": "boolean" }
            }
        }
    }
}

POST my_index/_doc/1
{
    "is_published": "true"
}

GET my_index/_search
{
    "query": {
        "term": { "is_published": true }
    }
}

curl -X PUT "localhost:9200/my_index?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'{
    "mappings": {
        "_doc": {
            "properties": {
                "is_published": { "type": "boolean" }
            }
        }
    }
}'

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

參數(shù)說明

boolean 字段接受以下參數(shù)：

boost：Mapping 字段查詢時間提升。接受浮點(diǎn)數(shù)，默認(rèn)為 1.0。
doc_value：該字段是否應(yīng)該以列跨步的方式存儲在磁盤上，以便以后可以用于排序、聚合或腳本。接受 true（默認(rèn)）和 false。
index：該字段應(yīng)該是可搜索的嗎？接受 true（默認(rèn)）和 false。
null_value：接受上面列出的任何 true 或 false 值。該值將替換任何顯式空值。默認(rèn)為 null，這意味著該字段被視為缺失。
store：字段值是否應(yīng)與 _source 字段分開存儲和檢索。接受 true（默認(rèn)）和 false。

Date datatype

Scope 中的日期可以是：

包含格式化日期的字符串，例如 "2015-01-01" 或 "2015/01/01 12:10:30"。一個長數(shù)，表示自時代以來的毫秒數(shù)。一個整數(shù)，表示自時代以來的秒數(shù)。在內(nèi)部，日期被轉(zhuǎn)換為 UTC（如果指定了時區(qū)）并存儲為一個長數(shù)，表示自時代以來的毫秒數(shù)。

可以自定義日期格式，但如果未指定格式，則使用默認(rèn)格式：

"strict_date_optional_time||epoch_millis" 這意味著它將接受帶有可選時間戳的日期，這些時間戳符合 strict_date_optional_time 或 milliseconds-since-the-epoch 支持的格式。

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 }

GET my_index/_search
{
  "sort": { "date": "asc"}
}

curl -X PUT "localhost:9200/my_index?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d' {
    "mappings": {
        "_doc": {
            "properties": {
                "date": { "type": "date" }
            }
        }
    }
}'

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

Multiple date formats

可以通過用 || 分隔來指定多種格式作為分隔符。將依次嘗試每種格式，直到找到匹配的格式。

PUT my_index
{
    "mappings": {
        "_doc": {
            "properties": {
                "date": { "type":   "date",
                          "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis" }
            }
        }
    }
}

參數(shù)說明

date 字段接受以下參數(shù)：

boost：Mapping 字段查詢時間提升。接受浮點(diǎn)數(shù)，默認(rèn)為 1.0。
doc_values：表示該字段是否應(yīng)該以列跨步的方式存儲在磁盤上，以便以后可以用于排序、聚合或腳本。接受 true（默認(rèn)）或 false。
format：可以解析的日期格式。默認(rèn)為 strict_date_optional_time||epoch_millis。
locale：解析自月份以來的日期時使用的語言環(huán)境在所有語言中都沒有相同的名稱和/或縮寫。默認(rèn)為 ROOT 語言環(huán)境，
index：表示該字段應(yīng)該是可搜索的嗎。接受 true（默認(rèn)）或 false。
null_value：接受配置格式之一的日期值作為替換任何顯式空值的字段。默認(rèn)為 null，這意味著該字段被視為缺失。
store：字段值是否應(yīng)與 _source 字段分開存儲和檢索。接受 true（默認(rèn)）或 false。

IP datatype

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "ip_addr": {
          "type": "ip"
        }
      }
    }
  }
}

PUT my_index/_doc/1
{
  "ip_addr": "192.168.1.1"
}

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

transwarp@transwarp-ThinkPad-T14-Gen-1:~/mygit1/shiva/build/bin$ curl -X PUT "localhost:9200/my_index?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "ip_addr": {
          "type": "ip"
        }
      }
    }
  }
}'

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

參數(shù)說明

ip 字段接受以下參數(shù)：

boost：Mapping 字段查詢時間提升。接受浮點(diǎn)數(shù)，默認(rèn)為 1.0。
doc_values：該字段是否應(yīng)該以列跨步的方式存儲在磁盤上，以便以后可以用于排序、聚合或腳本.接受 true（默認(rèn)）或 false。
index：該字段應(yīng)該是可搜索的嗎？接受 true（默認(rèn)）或 false。
null_value：接受配置格式之一的日期值作為替換任何顯式空值的字段。默認(rèn)為 null，這意味著該字段被視為缺失。
store：字段值是否應(yīng)與 _source 字段分開存儲和檢索。接受 true（默認(rèn)）或 false。

Keyword datatype

用于索引結(jié)構(gòu)化內(nèi)容的字段，例如電子郵件地址、主機(jī)名、狀態(tài)代碼、郵政編碼或標(biāo)簽。

它們通常用于過濾（查找所有發(fā)布狀態(tài)的博客文章）、排序和聚合。關(guān)鍵字字段只能按其精確值進(jìn)行搜索。

如果您需要索引全文內(nèi)容，例如電子郵件正文或產(chǎn)品描述，您可能應(yīng)該使用文本字段。

以下是關(guān)鍵字字段的示例：

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "tags": {
          "type":  "keyword"
        }
      }
    }
  }
}

curl -X PUT "localhost:9200/my_index?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'{
   "mappings": {
     "_doc": {
       "properties": {
         "tags": {
           "type":  "keyword"
         }
       }
     }
   }
}'

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

參數(shù)說明

boost：mapping 字段查詢時間提升。接受浮點(diǎn)數(shù)，默認(rèn)為 1.0。
doc_values：表示該字段是否應(yīng)該以列跨步的方式存儲在磁盤上，以便以后可以用于排序、聚合或腳本。接受 true（默認(rèn)）或 false。
fields：多字段允許為不同目的以多種方式索引相同的字符串值，例如一個用于搜索的字段和一個用于排序和聚合的多字段。
ignore_above：不要索引任何長于該值的字符串。默認(rèn)為 2147483647，以便接受所有值。但是請注意，默認(rèn)動態(tài)映射規(guī)則會創(chuàng)建一個子關(guān)鍵字字段，通過設(shè)置 ignore_above: 256 來覆蓋此默認(rèn)值。
index：該字段應(yīng)該是可搜索的嗎？接受 true（默認(rèn)）或 false。
index_options：出于評分目的，應(yīng)將哪些信息存儲在索引中。默認(rèn)為 docs，但也可以設(shè)置為 freqs 以在計算分?jǐn)?shù)時考慮詞頻。
null_value：接受替換任何顯式空值的字符串值。默認(rèn)為 null，這意味著該字段被視為缺失。
store: 字段值是否應(yīng)與 _source 字段分開存儲和檢索。接受 true（默認(rèn)）或 false。

Numeric datatype

支持以下數(shù)字類型：

long：一個有符號的 64 位整數(shù)，最小值為 -263，最大值為 263-1。
integer：一個帶符號的 32 位整數(shù)，最小值為 -231，最大值為 231-1。
short：一個帶符號的 16 位整數(shù)，最小值為 -32,768，最大值為 32,767。
byte：一個有符號的 8 位整數(shù)，最小值為 -128，最大值為 127。
double：雙精度 64 位 IEEE 754 浮點(diǎn)數(shù)，限制為有限值。
float：單精度 32 位 IEEE 754 浮點(diǎn)數(shù)，限制為有限值。

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "number_of_bytes": {
          "type": "integer"
        },
        "time_in_seconds": {
          "type": "float"
        },
        "price": {
          "type": "scaled_float",
          "scaling_factor": 100
        }
      }
    }
  }
}

curl -X PUT "localhost:9200/my_index?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d' {
   "mappings": {
     "_doc": {
       "properties": {
         "number_of_bytes": {
           "type": "integer"
         },
         "time_in_seconds": {
           "type": "float"
         },
         "price": {
           "type": "byte"
         }
       }
     }
   }
}'

{
  "acknowledged" : true,
  "shards_acknowledged" : true,
  "index" : "my_index"
}
----

參數(shù)說明

numeric 字段可以接收以下參數(shù)：

boost：Mapping 字段查詢時間提升。接受浮點(diǎn)數(shù)，默認(rèn)為 1.0。
doc_values：該字段是否應(yīng)該以列跨步的方式存儲在磁盤上，以便以后可以用于排序、聚合或腳本？接受 true（默認(rèn)）或 false。
index：該字段應(yīng)該是可搜索的嗎？接受 true（默認(rèn)）或 false。
null_value：接受替換任何顯式空值的字符串值。默認(rèn)為 null，這意味著該字段被視為缺失。
store：字段值是否應(yīng)與 _source 字段分開存儲和檢索。接受 true（默認(rèn)）或false。

Text datatype

用于索引全文值的字段，例如電子郵件正文或產(chǎn)品描述。對這些字段進(jìn)行分析，也就是說，它們在被索引之前通過 analyzer 將字符串轉(zhuǎn)換為單個詞項的列表。分析過程允許在每個全文字段中搜索單個單詞。文本字段不用于排序，也很少用于聚合（盡管重要的文本聚合是一個明顯的例外）。

下面是一個文本字段的映射示例：

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "full_name": {
          "type":  "text"
        }
      }
    }
  }
}

curl -X PUT "localhost:9200/my_index?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d' {
   "mappings": {
     "_doc": {
       "properties": {
         "full_name": {
           "type":  "text"
         }
       }
     }
   }
 }'

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

參數(shù)說明

對于 text 字段，可以接收以下參數(shù)：

analyzer：在索引時間和搜索時間都應(yīng)該用于分析的字符串字段的 analyzer（除非被 search_analyzer 覆蓋）。
boost：Mapping 字段查詢時間提升。接受浮點(diǎn)數(shù)，默認(rèn)為 1.0。
doc_values：表示該字段是否應(yīng)該以列跨步的方式存儲在磁盤上，以便以后可以用于排序、聚合或腳本。接受 true（默認(rèn)）或 false。
fields：多字段允許為不同目的以多種方式索引相同的字符串值，例如一個用于搜索的字段和一個用于排序和聚合的多字段。
index：表示該字段應(yīng)該是可搜索的嗎。

接受 true（默認(rèn)）或 false。

index_options：出于評分目的，應(yīng)將哪些信息存儲在索引中。默認(rèn)為 docs，但也可以設(shè)置為 freqs 以在計算分?jǐn)?shù)時考慮詞頻。
null_value：接受替換任何顯式空值的字符串值。默認(rèn)為 null，這意味著該字段被視為缺失。
store：字段值是否應(yīng)與 _source 字段分開存儲和檢索。接受 true（默認(rèn)）或 false。

Mapping parameters

analyzer

被分析的字符串字段的值通過 analyzer 傳遞，以將字符串轉(zhuǎn)換為詞元。例如，字符串 "The quick Brown Foxes"。根據(jù)使用的 analyzer ，可能會被分析為：quick、brown、foxes。這使得可以在大塊文本中有效地搜索單個單詞。

此分析過程不僅需要在索引時進(jìn)行，而且還需要在查詢時進(jìn)行：查詢字符串需要通過相同（或類似）的 analyzer，以便它嘗試查找的詞項與那些詞項具有相同的格式存在于索引中。

Scope 附帶了許多預(yù)定義的 analyzer，無需進(jìn)一步配置即可使用。它還附帶了許多字符過濾器、標(biāo)記器和標(biāo)記過濾器，它們可以組合起來為每個索引配置自定義 analyzer。

可以按查詢、按字段或按索引指定 analyzer。

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "text": {
          "type": "text",
          "fields": {
            "english": {
              "type":     "text",
              "analyzer": "english"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

GET my_index/_analyze
{
  "field": "text",
  "text": "The quick Brown Foxes."
}

GET my_index/_analyze
{
  "field": "text.english",
  "text": "The quick Brown Foxes."
}

curl -XPUT "localhost:9200/my_index?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'{
   "mappings": {
     "_doc": {
       "properties": {
         "text": {
           "type": "text",
           "fields": {
             "english": {
               "type":     "text",
               "analyzer": "english"
             }
           }
         }
       }
     }
   }
}'

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

copy_to

copy_to 參數(shù)可以將多個字段的值復(fù)制到一個組字段中，然后可以將其作為單個字段進(jìn)行查詢。例如，可以將 first_name 和 last_name 字段復(fù)制到 full_name 字段，如下所示：

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"
        }
      }
    }
  }
}

PUT my_index/_doc/1
{
  "first_name": "John",
  "last_name": "Smith"
}

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "full_name": {
        "query": "John Smith",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

curl -XPUT "localhost:9200/my_index?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d' {
"mappings": {
     "_doc": {
       "properties": {
         "first_name": {
           "type": "text",
           "copy_to": "full_name"
         },
         "last_name": {
           "type": "text",
           "copy_to": "full_name"
         },
         "full_name": {
           "type": "text"
         }
       }
     }
   }
}'

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

doc_values

默認(rèn)情況下，大多數(shù)字段都已編入索引，這使得它們可搜索。倒排索引允許查詢在唯一排序的詞項列表中查找搜索詞項，并從中立即訪問包含該詞項的文檔列表。

排序、聚合和訪問腳本中的字段值需要不同的數(shù)據(jù)訪問模式。需要能夠查找文檔并找到它在字段中的詞項，而不是查找詞項和查找文檔。

文檔值是在文檔索引時構(gòu)建的磁盤數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。它們存儲與 _source 相同的值，但以面向列的方式存儲，這對于排序和聚合更有效。幾乎所有字段類型都支持 doc_values。

所有支持 doc_values 的字段都默認(rèn)啟用它們。如果確定不需要對字段進(jìn)行排序或聚合，或從腳本訪問字段值，則可以禁用 doc_values 以節(jié)省磁盤空間：

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "status_code": {
          "type":       "keyword"
        },
        "session_id": {
          "type":       "keyword",
          "doc_values": false
        }
      }
    }
  }
}

curl -X PUT "localhost:9200/my_index?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d' {
   "mappings": {
     "_doc": {
       "properties": {
         "status_code": {
           "type":       "keyword"
         },
         "session_id": {
           "type":       "keyword",
           "doc_values": false
         }
       }
     }
   }
}'

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

format

在 JSON 文檔中，日期表示為字符串。Scope 使用一組預(yù)配置的格式來識別這些字符串并將其解析為一個 long 值，該值表示 UTC 中的毫秒數(shù)。

除了內(nèi)置格式之外，還可以使用熟悉的 "yyyy/MM/dd" 語法指定自定義格式：

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "date": {
          "type":   "date",
          "format": "yyyy-MM-dd"
        }
      }
    }
  }
}

curl -X PUT "localhost:9200/my_index?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'{
   "mappings": {
     "_doc": {
       "properties": {
         "date": {
           "type":   "date",
           "format": "yyyy-MM-dd"
         }
       }
     }
   }
}'

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

以下大多數(shù)格式都有嚴(yán)格的配套格式，例如，像 5/11/1 這樣的日期將被視為無效，需要將其重寫為 2005/11/01 才能被日期解析器接受。

要使用它們，您需要在日期格式的名稱前面加上 strict_，例如 strict_date_optional_time 而不是 date_optional_time。

這些嚴(yán)格的日期格式在動態(tài)映射日期字段時特別有用，以確保不會意外地將不相關(guān)的字符串映射為日期。

下面列出了支持的所有默認(rèn) ISO 格式：

epoch_millis：自紀(jì)元以來的毫秒數(shù)的格式化程序。請注意，此時間戳受 Java Long.MIN_VALUE 和 Long.MAX_VALUE 的限制。
epoch_second：自紀(jì)元以來的秒數(shù)的格式化程序。請注意，此時間戳受 Java Long.MIN_VALUE 和 Long 的限制。MAX_VALUE 除以 1000（一秒中的毫秒數(shù)）。
date_optional_time 或 strict_date_optional_time：一個通用的 ISO 日期時間解析器，其中日期是強(qiáng)制性的，時間是可選的。
basic_date：完整日期的基本格式化程序，如四位數(shù)年份、兩位數(shù)月份和兩位數(shù)月份日期：yyyyMMdd。
basic_date_time：結(jié)合了基本日期和時間的基本格式化程序，由 T 分隔：yyyyMMdd’T’HHmmss.SSSZ。
basic_date_time_no_millis：一個基本的格式化程序，它結(jié)合了沒有毫秒的基本日期和時間，用 T 分隔：yyyyMMdd’T’HHmmssZ。
basic_ordinal_date：完整序數(shù)日期的格式化程序，使用四位數(shù)年份和三位數(shù) dayOfYear：yyyyDDD。
basic_ordinal_date_time：一個完整的序數(shù)日期和時間的格式化程序，使用四位數(shù)的年份和三位數(shù)的 dayOfYear：yyyyDDD’T’HHmmss.SSSZ。
basic_ordinal_date_time_no_millis：沒有毫秒的完整序數(shù)日期和時間的格式化程序，使用四位數(shù)的年份和三位數(shù)的 dayOfYear：yyyyDDD’T’HHmmssZ。
basic_time：用于一天中兩位數(shù)的小時、兩位數(shù)的分鐘、兩位數(shù)的分鐘、三位毫秒和時區(qū)偏移的基本格式化程序：HHmmss.SSSZ。
basic_time_no_millis：用于一天中兩位數(shù)的小時、兩位數(shù)的小時、兩位數(shù)的分鐘和時區(qū)偏移的基本格式化程序：HHmmssZ。
basic_t_time：用于一天中兩位數(shù)小時、兩位數(shù)分鐘數(shù)、兩位數(shù)秒數(shù)、三位數(shù)毫秒和以 T 為前綴的時區(qū)偏移的基本格式化程序：'T’HHmmss.SSSZ。
basic_t_time_no_millis：一個基本的格式化程序，用于一天中的兩位數(shù)小時、小時的兩位數(shù)分鐘、分鐘的兩位數(shù)秒以及以 T 為前綴的時區(qū)偏移量：'T’HHmmssZ。
basic_week_date 或 strict_basic_week_date：完整日期的基本格式化程序，如四位數(shù)的周年、兩位數(shù)的周年和一位數(shù)的星期：xxxx’W’wwe。
basic_week_date_time 或 strict_basic_week_date_time：一個基本的格式化程序，它結(jié)合了基本的星期日期和時間，用 T 分隔：xxxx’W’wwe’T’HHmmss.SSSZ。
basic_week_date_time_no_millis 或 strict_basic_week_date_time_no_millis：一個基本的格式化程序，它結(jié)合了基本的星期日期和時間，沒有毫秒，用 T 分隔：xxxx’W’wwe’T’HHmmssZ。
date 或 strict_date：將完整日期格式化為四位數(shù)年份、兩位數(shù)月份和兩位數(shù)月份日期：yyyy-MM-dd。
date_hour 或 strict_date_hour：結(jié)合了完整日期和兩位數(shù)小時的格式化程序：yyyy-MM-dd’T’HH。
date_hour_minute 或 strict_date_hour_minute：結(jié)合完整日期、兩位數(shù)小時和兩位數(shù)分鐘的格式化程序：yyyy-MM-dd’T’HH:mm。
date_hour_minute_second 或 strict_date_hour_minute_second：結(jié)合了完整日期、兩位數(shù)小時、兩位數(shù)分鐘和兩位數(shù)分鐘的格式化程序：yyyy-MM-dd’T’HH:mm:ss。
date_hour_minute_second_fraction 或 strict_date_hour_minute_second_fraction：結(jié)合了完整日期、一天中的兩位數(shù)小時、小時的兩位數(shù)分鐘、分鐘的兩位數(shù)秒和秒的三位小數(shù)的格式化程序：yyyy-MM-dd’T’HH:mm:ss.SSS。
date_hour_minute_second_millis 或 strict_date_hour_minute_second_millis：結(jié)合了完整日期、一天中的兩位數(shù)小時、小時的兩位數(shù)分鐘、分鐘的兩位數(shù)秒和秒的三位小數(shù)的格式化程序：yyyy-MM-dd’T’HH:mm:ss.SSS。
date_time 或 strict_date_time：結(jié)合完整日期和時間的格式化程序，由 T 分隔：yyyy-MM-dd’T’HH:mm:ss.SSSZZ。
date_time_no_millis 或 strict_date_time_no_millis：一個格式化程序，它結(jié)合了完整的日期和時間，沒有毫秒，用 T 分隔：yyyy-MM-dd’T’HH:mm:ssZZ。
hour 或 strict_hour：一天中兩位數(shù)小時的格式化程序：HH
hour_minute 或 strict_hour_minute：一天中兩位數(shù)小時和小時兩位數(shù)分鐘的格式化程序：HH:mm。
hour_minute_second 或 strict_hour_minute_second：用于一天中的兩位數(shù)小時、小時的兩位數(shù)分鐘和分鐘的兩位數(shù)秒的格式化程序：HH:mm:ss。
hour_minute_second_fraction 或 strict_hour_minute_second_fraction：一天中兩位數(shù)小時、小時兩位數(shù)分鐘、分鐘兩位數(shù)秒和秒的三位小數(shù)的格式化程序：HH:mm:ss.SSS。
hour_minute_second_millis 或 strict_hour_minute_second_millis：一天中兩位數(shù)小時、小時兩位數(shù)分鐘、分鐘兩位數(shù)秒和秒的三位小數(shù)的格式化程序：HH:mm:ss.SSS。
ordinal_date 或 strict_ordinal_date：完整序數(shù)日期的格式化程序，使用四位數(shù)年份和三位數(shù) dayOfYear：yyyy-DDD。
ordinal_date_time 或 strict_ordinal_date_time：完整的序數(shù)日期和時間的格式化程序，使用四位數(shù)的年份和三位數(shù)的 dayOfYear：yyyy-DDD’T’HH:mm:ss.SSSZZ。
ordinal_date_time_no_millis 或 strict_ordinal_date_time_no_millis：沒有毫秒的完整序數(shù)日期和時間的格式化程序，使用四位數(shù)的年份和三位數(shù)的 dayOfYear：yyyy-DDD’T’HH:mm:ssZZ。
time 或 strict_time：一天中兩位數(shù)小時、小時兩位數(shù)分鐘、分鐘兩位數(shù)秒、秒的三位小數(shù)和時區(qū)偏移的格式化程序：HH:mm:ss.SSSZZ。
time_no_millis 或 strict_time_no_millis：一天中兩位數(shù)小時、小時兩位數(shù)分鐘、分鐘兩位數(shù)秒和時區(qū)偏移量的格式化程序：HH:mm:ssZZ。
t_time 或 strict_t_time：用于一天中的兩位數(shù)小時、小時的兩位數(shù)分鐘、分鐘的兩位數(shù)秒、秒的三位小數(shù)以及以 T: 'T’HH:mm:ss.SSSZZ 為前綴的時區(qū)偏移量的格式化程序。
t_time_no_millis 或 strict_t_time_no_millis：用于一天中的兩位數(shù)小時、小時的兩位數(shù)分鐘、分鐘的兩位數(shù)秒和以 T 為前綴的時區(qū)偏移量的格式化程序：'T’HH:mm:ssZZ。
week_date 或 strict_week_date：將完整日期格式化為四位數(shù)的周年、兩位數(shù)的周數(shù)和一位數(shù)的周數(shù)：xxxx-'W’ww-e。
week_date_time 或 strict_week_date_time：一個組合了完整的星期日期和時間的格式化程序，用 T 分隔：xxxx-'W’ww-e’T’HH:mm:ss.SSSZZ。
week_date_time_no_millis 或 strict_week_date_time_no_millis：一個格式化程序，它結(jié)合了一個完整的星期日期和時間，沒有毫秒，用 T 分隔：xxxx-'W’ww-e’T’HH:mm:ssZZ。
weekyear 或 strict_weekyear：四位數(shù)周年的格式化程序：xxxx。
weekyear_week 或 strict_weekyear_week：用于四位數(shù)周年和兩位數(shù)周的格式化程序：xxxx-'W’ww。
weekyear_week_day 或 strict_weekyear_week_day：一個四位數(shù)的星期數(shù)、兩位數(shù)的星期數(shù)和一位數(shù)的星期幾的格式化程序：xxxx-'W’ww-e。
year 或 strict_year：四位數(shù)年份的格式化程序：yyyy。
year_month 或 strict_year_month：用于四位數(shù)字年份和一年中兩位數(shù)字月份的格式化程序：yyyy-MM。
year_month_day 或 strict_year_month_day：用于四位數(shù)年份、兩位數(shù)月份和兩位數(shù)月份日期的格式化程序：yyyy-MM-dd。

ignore_above

長于 ignore_above 設(shè)置的字符串將不會被索引或存儲。對于字符串?dāng)?shù)組，ignore_above 將分別應(yīng)用于每個數(shù)組元素，并且長度超過 ignore_above 的字符串元素將不會被索引或存儲。

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "message": {
          "type": "keyword",
          "ignore_above": 20
        }
      }
    }
  }
}

PUT my_index/_doc/1
{
  "message": "Syntax error"
}

PUT my_index/_doc/2
{
  "message": "Syntax error with some long stacktrace"
}

GET _search
{
  "aggs": {
    "messages": {
      "terms": {
        "field": "message"
      }
    }
  }
}

curl -X PUT "localhost:9200/my_index?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'{
   "mappings": {
     "_doc": {
       "properties": {
         "message": {
           "type": "keyword",
           "ignore_above": 20
         }
       }
     }
   }
}'

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

index

index 選項控制字段值是否被索引。它接受 true 或 false，默認(rèn)為 true。未編入索引的字段不可查詢。

fields

出于不同目的以不同方式索引同一字段通常很有用。這就是多領(lǐng)域的目的。例如，text 字段可以映射為全文搜索的文本字段，以及排序的 keyword 字段：

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "city": {
          "type": "text",
          "fields": {
            "raw": {
              "type":  "keyword"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

PUT my_index/_doc/1
{
  "city": "New York"
}

PUT my_index/_doc/2
{
  "city": "York"
}

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "city": "york"
    }
  },
  "sort": {
    "city.raw": "asc"
  }
}

curl -X PUT "localhost:9200/my_index?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d' {
   "mappings": {
     "_doc": {
       "properties": {
         "city": {
           "type": "text",
           "fields": {
             "raw": {
               "type":  "keyword"
             }
           }
         }
       }
     }
   }
}'

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

position_increment_gap

分析的文本字段會考慮詞項位置，以便能夠支持鄰近或短語查詢。當(dāng)索引具有多個值的文本字段時，值之間會添加一個“假”間隙，以防止大多數(shù)短語查詢在值之間匹配。此間隙的大小使用 position_increment_gap 配置，默認(rèn)為 100。

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "names": {
          "type": "text",
          "position_increment_gap": 0
        }
      }
    }
  }
}

PUT my_index/_doc/1
{
    "names": [ "John Abraham", "Lincoln Smith"]
}

GET my_index/_search
{
    "query": {
        "match_phrase": {
            "names": "Abraham Lincoln"
        }
    }
}

curl -XPUT "localhost:9200/my_index?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d' {
   "mappings": {
     "_doc": {
       "properties": {
         "names": {
           "type": "text",
           "position_increment_gap": 0
         }
       }
     }
   }
}'

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

search_analyzer

通常，在索引時和搜索時應(yīng)該應(yīng)用相同的 analyzer，以確保查詢中的詞項與倒排索引中的詞項格式相同。

但是，有時需要在搜索時使用不同的 analyzer，例如在使用 edge_ngram 標(biāo)記器進(jìn)行自動完成時。

默認(rèn)情況下，查詢將使用字段 mapping 中定義的 analyzer，但這可以用 search_analyzer 設(shè)置覆蓋：

PUT my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "filter": {
        "autocomplete_filter": {
          "type": "edge_ngram",
          "min_gram": 1,
          "max_gram": 20
        }
      },
      "analyzer": {
        "autocomplete": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "standard",
          "filter": [
            "lowercase",
            "autocomplete_filter"
          ]
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "text": {
          "type": "text",
          "analyzer": "autocomplete",
          "search_analyzer": "standard"
        }
      }
    }
  }
}

PUT my_index/_doc/1
{
  "text": "Quick Brown Fox"
}

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "text": {
        "query": "Quick Br",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

curl -X PUT "localhost:9200/my_index?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d' {
   "settings": {
     "analysis": {
       "filter": {
         "autocomplete_filter": {
           "type": "edge_ngram",
           "min_gram": 1,
           "max_gram": 20
         }
       },
       "analyzer": {
         "autocomplete": {
           "type": "custom",
           "tokenizer": "standard",
           "filter": [
             "lowercase",
             "autocomplete_filter"
           ]
         }
       }
     }
   },
   "mappings": {
     "_doc": {
       "properties": {
         "text": {
           "type": "text",
           "analyzer": "autocomplete",
           "search_analyzer": "standard"
         }
       }
     }
   }
}'

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

store

默認(rèn)情況下，對字段值進(jìn)行索引以使其可搜索，但不會存儲它們。這意味著可以查詢該字段，但無法檢索原始字段值。

通常這無關(guān)緊要。字段值已經(jīng)是默認(rèn)存儲的 _source 字段的一部分。如果您只想檢索單個字段或幾個字段的值，而不是整個 _source，則可以通過源過濾來實(shí)現(xiàn)。

在某些情況下，存儲字段是有意義的。例如，如果有一個包含標(biāo)題、日期和非常大的內(nèi)容字段的文檔，只想檢索標(biāo)題和日期，而不必從大的 _source 字段中提取這些字段：

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "title": {
          "type": "text",
          "store": true
        },
        "date": {
          "type": "date",
          "store": true
        },
        "content": {
          "type": "text"
        }
      }
    }
  }
}

PUT my_index/_doc/1
{
  "title":   "Some short title",
  "date":    "2015-01-01",
  "content": "A very long content field..."
}

GET my_index/_search
{
  "stored_fields": [ "title", "date" ]
}

curl -X PUT "localhost:9200/my_index?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d' {
   "mappings": {
     "_doc": {
       "properties": {
         "title": {
           "type": "text",
           "store": true
         },
         "date": {
           "type": "date",
           "store": true
         },
         "content": {
           "type": "text"
         }
       }
     }
   }
}'

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

Dynamic mapping

動態(tài)映射功能在索引文檔之前不必創(chuàng)建索引、定義類型等信息，在索引的同時會自動完成索引、類型、映射的創(chuàng)建。當(dāng)文檔中出現(xiàn)一個新的字段時，會利用動態(tài)映射來確定該字段的數(shù)據(jù)類型，并自動為其添加映射。

你可以通過設(shè)置dynamic參數(shù)來控制這種行為，它接受以下幾種選項：

true：默認(rèn)值。動態(tài)添加字段
false：新檢測到的字段將被忽略。這些字段將不會被索引，因此將無法搜索，但仍將出現(xiàn)在返回點(diǎn)擊的源字段中。這些字段不會添加到映射中，必須顯式添加新字段。
strict：如果碰到陌生字段，拋出異常

動態(tài)字段映射啟用時，適用如下規(guī)則確定字段應(yīng)該具有哪種數(shù)據(jù)類型：

表 3. 動態(tài)映射規(guī)定數(shù)據(jù)類型
JSON 數(shù)據(jù)類型	Scope 數(shù)據(jù)類型
null	No field is added
true or false	boolean field
floating point number	float field
integer	long field
object	object field
array	Depends on the first non-null value in the array
string	Either a date field (if the value passes date detection), a double or long field (if the value passes numeric detection) or a text field, with a keyword sub-field.

# 創(chuàng)建 dynamic mapping
PUT /my_index
{
    "mappings": { "dynamic": "strict",
    "properties": { "title": { "type": "text" },
                    "address": { "type": "object", "dynamic": "true" }
    }
}

# 插入數(shù)據(jù)進(jìn)行測試
PUT /my_index/_doc/1
{
    "title": "my article",
    "content": "this is my article",
    "address": { "province": "guangdong",
                 "city": "guangzhou" }
}

返回結(jié)果如下，由于 content 為新增字段，結(jié)果會拋出異常。

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

date_detection

默認(rèn)會按照一定格式識別 date，比如 yyyy-MM-dd。但是如果某個 field 先過來一個 2017-01-01 的值，就會被自動映射成 date，后面如果再來一個 "hello world" 之類的值，就會報錯。可以手動關(guān)閉某個 type 的 date_detection，如果有需要，自己手動指定某個 field 為 date 類型。

# 關(guān)閉自動映射的 date_detection
PUT /my_index
{
"mappings": {
"date_detection": false,
"properties": {
"title": {
"type": "text"
},
"address": {
"type": "object",
"dynamic": "true"
}
}
}
}

# 插入數(shù)據(jù)進(jìn)行測試
PUT /my_index/_doc/1
{
"title": "my article",
"content": "this is my article",
"address": {
"province": "guangdong",
"city": "guangzhou"
},
"post_date": "2019-09-10"
}

GET /my_index/_mapping

返回結(jié)果如下，字段都成功新增。同時由于關(guān)閉了 date_detection，post_date 字段類型是 text 類型不是 date 類型。

{
  "my_index" : {
    "mappings" : {
      "date_detection" : false,
      "properties" : {
        "address" : {
          "dynamic" : "true",
          "properties" : {
            "city" : {
              "type" : "text",
              "fields" : {
                "keyword" : {
                  "type" : "keyword",
                  "ignore_above" : 256
                }
              }
            },
            "province" : {
              "type" : "text",
              "fields" : {
                "keyword" : {
                  "type" : "keyword",
                  "ignore_above" : 256
                }
              }
            }
          }
        },
        "content" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "post_date" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "title" : {
          "type" : "text"
        }
      }
    }
  }
}

numeric_detection

雖然 JSON 支持浮點(diǎn)和整數(shù)數(shù)據(jù)類型，但某些應(yīng)用程序或語言有時可能需要將數(shù)字識別為字符串。通常的解決方案是顯式地映射這些字段，但是可以啟用數(shù)字檢測（默認(rèn)情況下禁用）來自動完成這些操作。

# 開啟自動映射的 numeric_detection
PUT my_index
{
"mappings": {
"numeric_detection": true
}
}

# 插入數(shù)據(jù)進(jìn)行測試
PUT my_index/_doc/1
{
"my_float": "1.0",
"my_integer": "1"
}

GET my_index/_mapping

返回結(jié)果如下，所有數(shù)字均識別為了字符串

{
  "my_index" : {
    "mappings" : {
      "numeric_detection" : true,
      "properties" : {
        "my_float" : {
          "type" : "float"
        },
        "my_integer" : {
          "type" : "long"
        }
      }
    }
  }
}

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