查看“ElasticSearch基础：数据类型和映射”的源代码

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== 关于 ==
映射（mapping）这个概念, 类似数据库中的表结构定义（schema），描述了文档包含哪些字段、每个字段的数据类型是什么。

== 数据基础类型 ==
ES支持的数据类型：
* '''字符串'''：
*: 主要包括: '''text''' 和 '''keyword''' 两种类型，keyword 代表精确值不会参与分词，text 类型的字符串会参与分词处理。
** text 类型支持'''全文搜索'''，因为 text 涉及'''分词'''，所以可以配置使用什么'''分词器'''，尤其涉及中文分词。
* '''数值'''：
*: 包括: long，integer，short，byte，double，float
* '''布尔值'''：boolean
* '''时间'''：date
* '''数组'''
*: 数组类型不需要专门定义，只要插入的字段值是 json 数组就行。
* '''GEO类型'''
*: 主要涉及地理信息检索、多边形区域的表达。

== 精确值 & 全文类型 ==
# '''精确值'''：通常指的就是，数值类型、时间、布尔值、字符串的 keyword 类型，这些'''不可分割的数据类型'''，精确值搜索效率比较高，精确值匹配类似 MYSQL 中根据字段搜索。
#: 例如：拿一个手机号去搜索数据，对于每一个文档的手机号字段，要么相等，要么不等，不会做别的计算。
#* 用于'''精确搜索'''。
# '''全文类型'''：指的就是 '''text''' 类型，会涉及'''分词处理'''，存储到 ES 中的数据不是原始数据，是一个个关键词。
#: 例如：我们有一个title字段，数据类型是text, 我们插入"上海复旦大学"这个字符串，经过分词处理，可能变成："上海"、"复旦大学"、"大学" 这些关键词，然后根据这些关键词建倒排索引。
#* 用于'''模糊搜索'''。


实际项目中，如果不需要模糊搜索的字符类型，可以选择 keyword 类型，例如：手机号、email、微信的openid等等，如果选 text 类型，可能会出现搜出一大堆相似的数据，而且不是精确的数据。

== 自动映射 ==
自动映射（dynamic mapping）：没有预先定义文档的映射（数据类型），也可以插入数据，因为 ES 默认会自动检测我们插入的数据的类型，相当于自动定义文档类型（mapping）。

* 缺点：ES 映射的数据类型不一定是想要的类型。
*: 例如：手机号，希望是一个精确值，使用keyword类型，ES 映射成为了text类型，这就不符合业务预期了。

== 自定义文档的数据类型 ==
语法：
<syntaxhighlight lang="JSON" highlight="">
PUT /{索引名字}
{
   "mappings": { // 表示定义映射规则
      "properties": { // 定义属性，也就是字段类型
         "字段名1":    { "type": "字段类型" },  
         "字段名2":    { "type": "字段类型" }
         ...(提示：最后一行末尾不要加逗号)...
      }
   }
}
</syntaxhighlight>


示例：创建一个订单索引，索引名字order
: 订单索引结构如下表：
:{| class="wikitable"
! 字段名 !! ES类型 !! 描述 
|-
| id || integer || 订单id，整数
|-
| shop_id || integer || 店铺Id, 整数
|-
| user_id || integer || 用户id, 整数
|-
| order_no || keyword || 订单编号，字符串类型，精确值
|-
| create_at || date || 订单创建时间，日期类型
|-
| phone || keyword || 电话号码，字符串类型，精确值
|-
| address || text || 用户地址，字符串类型，需要'''模糊搜索'''
|}
: 创建ES索引：
: <syntaxhighlight lang="JSON" highlight="">
PUT /order
{
   "mappings": {
      "properties": {
         "id":    	{ "type": "integer" },  
         "shop_id":    { "type": "integer" },  
         "user_id":    { "type": "integer" },
         "order_no":  { "type": "keyword"  }, 
         "create_at":  { "type": "date", "format":"yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"}, 
         "phone":   { "type": "keyword"  },
         "address":   { "type": "text"  }
      }
   }
}
</syntaxhighlight>

== 查询索引的映射规则 ==
如果想知道索引的映射规则（索引结构）是怎么样的，可以通过下面语法查询。

语法：
<syntaxhighlight lang="JSON" highlight="">
GET /索引名/_mapping
{
  
}
</syntaxhighlight>


示例：
<syntaxhighlight lang="JSON" highlight="">
GET /order/_mapping
{
}
</syntaxhighlight>
返回：
<syntaxhighlight lang="JSON" highlight="">
{
  "order" : {
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "address" : {
          "type" : "text"
        },
        "create_at" : {
          "type" : "date",
          "format" : "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
        },
        "id" : {
          "type" : "integer"
        },
        "order_no" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "phone" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "shop_id" : {
          "type" : "integer"
        },
        "user_id" : {
          "type" : "integer"
        }
      }
    }
  }
}
</syntaxhighlight>

== JSON嵌套类型定义 ==
ES 的映射也支持 Object 类型，使用 JSON 嵌套类型定义。


示例：有以下json，其 user 属性是一个 Object 类型，json 类型本身支持这种通过对象无线嵌套的结构
<syntaxhighlight lang="JSON" highlight="">
{
	"order_no" : "20200313120000123123",
	"shop_id" : 12,
	"user" : {
		"id" : 100,
		"nickname" : "dacui",
	}
}
</syntaxhighlight>
嵌套 json 的定义如下：
<syntaxhighlight lang="JSON" highlight="">
PUT /order_v2
{
  "mappings": {
    "properties": { // 第一层json属性定义
      "order_no":  { "type": "keyword"  }, 
      "shop_id":    { "type": "integer" },  
      "user": { // user属性是Object类型，可以单独定义属性类型
      	"properties" : { // 第二层user对象的属性定义
      		"id":    { "type": "integer" },
      		"nickname":  { "type": "text" }
      	}
      }
    }
  }
}
</syntaxhighlight>