一.简介：
映射：在创建索引时，可以预先定义字段的类型（映射类型，也就是type，一个索引可以有一个或多个类型）及相关属性。
Elasticsearch会根据JSON源数据的基础类型猜测你想要的字段映射。将输入的数据转变成可搜索的索引项。Mapping就是我们定义的字段的数据类型，同时告诉Elasticsearch如何索引数据以及是否可以被搜索。
作用：会让索引建立的更加细致和完善。
二.映射类型：
1.1 动态映射：
字段和属性不需要预先事先定义。在你添加文档的时候，就会自动添加到索引，这个过程不需要事先在索引进行字段数据类型匹配之类，他会自己推断数据类型，动态映射是可以配置的。
1.2 显示映射：
和动态映射相反，显示映射需要我们在索引映射中进行预先定义。
1.3 更新当前映射：
一般我们不会改变当前的索引的映射类型和字段，因为这样，意味着废弃已经索引的文档。我们应该根据映射创建新的索引并重新索引数据。
三.内置类型：
1.string类型：
text（会进行分析【分词，建立倒排索引】），keyword【不会分析，只有完全匹配才能搜索到】，（string类型在es5后已经废弃了）
2.数字类型：
long、integer、short、byte、double、float
3.日期类型：
date（可以解析date和datetime（时分秒）等日期）
4.bool类型：
boolean（可以解析传递过来的值，True/False/Yes/No等都能解析成bool类型）
5.二进制数据类型：
binary（不会被检索）
6.复杂数据类型
数组：无需专门的数据类型
对象数据类型：object，单独的JSON对象
嵌套数据类型：nested，关于JSON对象的数组
如Company就是一个object类型
emplyment是一个nested类型
7.geo类型（地理数据类型）：
地理点数据类型：geo_point，经纬点
地理形状数据类型：geo_shape
8.专业数据类型：
IPv4数据类型
完成数据类型：completion
单词计数数据类型:token_counts
三.数据类型可以接收的参数
1.简单概括：
| 属性 | 描述 | 适合类型 |
| store | 值为yes表示存储，为no表示不存储，默认为no | all |
| index | yes表示分析，no表示不分析，默认为true | string |
| null_value | 如果字段为空，可以设置一个默认值，比如"人生" | all |
| analyzer | 可以设置索引和搜索时用的分析器，默认使用的是standard分析器，还可以使用whitespace，simple，english | all |
| include_in_all | 默认es为每个文档定义一个特殊域_all，它的作用是让每个字段被搜索到，如果不想让某个字段被搜索到，可以设置为false | all |
| format | 时间格式字符串的模式 | date |
2.详细：
2.1符串可以接收的参数：
2.2数字型可以接收的参数：
2.3日期型可以接收的参数：
2.4布尔型可以接收的参数：
四.演示
1.创建索引及映射（创建映射后无法修改）：
PUT lagou { #参数mappings "mappings": { #指定表jobs "jobs": { #参数（中文特性，性能） "properties": { #指定类型为text，会分词等 "title":{ "type":"text" }, #指定类型为integer "salary_min": { "type":"integer" }, "city":{ #指定类型为keyword，不分词，必须完全匹配才搜索得到 "type":"keyword" }. #嵌套properies "Company":{ "properties":{ "name":{ "type":"text" }, "address":{ "type":"text" } } }, #date类型 "pub-date":{ "type":"date" } } } } }
运行成功
查看索引信息一致
2.数据插入：
PUT lagou/job/1 { "title":"Java后端研发", #这里插入时，为"20000"也行，会尝试转换为整型 "salary_min":20000, "city":"北京", "Company":{ "name":"百度", "address":"北京" }, "pub_date":"2018-10-28" } PUT lagou/job/2 { "title":"Python分部式爬虫", "salary_min":20000, "city":"成都", "Company":{ "name":"美团", "address":"成都" }, "pub_date":"2018-10-27" } PUT lagou/job/3 { "title":"前端研发", "salary_min":20000, "city":"北京", "Company":{ "name":"阿里", "address":"北京" }, "pub_date":"2018-10-28" }
3.获取mapping:
#所有 GET _all/_mapping #索引为拉钩 GET lagou/_mapping #索引为lagou，type为job GET lagou/_mapping/job
五.参考文献：
https://blog.csdn.net/zhanglh046/article/details/78529208