概述
映射官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.17/mapping.html
映射（mapping）是ES中一个很重要的概念，我们知道ES的索引类似于MySQL中的表，而映射就类似于MySQL中的表结构，而文档（Document）就是MySQL表中的一行行数据。
映射（Mapping）的作用是定义文档的结构与数据类型，同时也能设置如何对文档进行索引
映射分为动态映射和显示映射
- 动态映射是只需在ES中添加文档即可自动添加新字段。您可以将字段添加到顶级映射以及内部object 和nested外部字段。
- 显示映射是需要你添加文档前定义好每个字段的数据类型，例如：
- 哪些字符串字段应被视为全文字段
- 哪些字段包含数字、日期或地理位置
- 日期值的 格式
- 自定义规则来控制动态添加字段 的映射
数据类型介绍
官方文档：https://www.elastic.co/docs/reference/elasticsearch/mapping-reference/field-data-types
常见类型
-
binary
- 存储编码为 Base64 字符串的二进制值类型。
-
boolean
- 只包含true和false两个值
-
keyword
- 用于结构化内容，例如 ID、电子邮件地址、主机名、状态代码、邮政编码或标签。使用分词器时不会被分词
-
text
- 用于全文内容（例如电子邮件正文或产品描述）的传统字段类型。适合全文检索
-
date
- 用于存储日期，可使用
format指定格式化类型
- 用于存储日期，可使用
-
数字
- ES中数字类型有很多种，基本的可参考Java中的数据类型
- byte：一个有符号的 8 位整数，最小值为-128，最大值为127
- short：一个有符号的 16 位整数，最小值为-32,768，最大值为32,767
- integer：一个有符号的 32 位整数，最小值为-231，最大值为231 - 1
- long：一个有符号的 64 位整数，最小值为-263，最大值为263 - 1。
- double：双精度 64 位 IEEE 754 浮点数，限制为有限值。
- float：单精度 32 位 IEEE 754 浮点数，限制为有限值。
- half_float：半精度 16 位 IEEE 754 浮点数，限制为有限值。
- scaled_float：由 支持的浮点数long，按固定double比例因子缩放
- unsigned_long：一个无符号的 64 位整数，最小值为 0，最大值为2^64 - 1
- ES中数字类型有很多种，基本的可参考Java中的数据类型
-
数组
- Elasticsearch 没有专门的array数据类型。默认情况下，任何字段都可以包含零个或多个值，但是，数组中的所有值必须属于相同的数据类型。例如：
- 字符串数组：[ "one", "two"]
- 整数数组：[ 1, 2]
- 数组的数组： [ 1, [ 2, 3]] 相当于 [ 1, 2, 3]
- 对象数组：[ { "name": "Mary", "age": 12 }, { "name": "John", "age": 10 }]
- Elasticsearch 没有专门的array数据类型。默认情况下，任何字段都可以包含零个或多个值，但是，数组中的所有值必须属于相同的数据类型。例如：
-
对象
- JSON 文档本质上是分层的：文档可能包含内部对象，而内部对象本身又可能包含内部对象：
-
IP
- 用于存储IPv4或IPv6地址。
常用的数据类型就是以上几种，如果需要其它的场景，可以参考官方文档
映射的管理
创建映射
静态映射（显示创建）
创建索引时定义映射，控制字段类型和配置：
PUT /my_index { "settings": { "number_of_shards": 3, "number_of_replicas": 1, "refresh_interval": "1s" } // 定义映射 "mappings": { "properties": { "title": { "type": "text" }, "price": { "type": "double" }, "tags": { "type": "keyword" }, "created_at": { "type": "date", "format": "yyyy-MM-dd" } } } } 动态映射（自动创建）
当插入文档时，如果字段不存在，ES 会根据数据类型自动创建映射。例如：
PUT /my_index/_doc/1 { "title": "Elasticsearch Guide", "price": 49.99, "tags": ["search", "database"] } ES 会自动为字段 title（text+keyword）、price（double）和 tags（keyword）创建映射。
查看映射
- 查看单个索引的映射
GET /my_index/_mapping - 查看多个索引的映射
GET /index1,index2/_mapping - 查看所有索引的映射
GET /_mapping 更新映射
新增字段（支持动态更新）
可以向现有映射添加新字段：
PUT /my_index/_mapping { "properties": { "description": { "type": "text" }, "in_stock": { "type": "boolean" } } } 修改字段类型（不支持直接修改）
若需修改现有字段类型，需创建新索引并重新索引数据：
// 1. 创建新索引并定义正确的映射 PUT /new_my_index { "mappings": { "properties": { "price": { "type": "integer" } // 原类型为double，现改为integer } } } // 2. 使用_reindex API迁移数据 POST /_reindex { "source": { "index": "my_index" }, "dest": { "index": "new_my_index" } } // 3. 验证数据后删除旧索引 DELETE /my_index 删除映射
- 删除索引（同时删除映射）
DELETE /my_index - 重置映射（删除后重建）
删除索引后重新创建并定义新映射：
DELETE /my_index PUT /my_index { "mappings": { ... } // 新映射定义 } 映射参数详解
核心参数
- type：字段类型（text、keyword、integer 等）
- index：是否索引（true/false）
- analyzer：指定分词器（如 standard、english）
- search_analyzer：搜索时使用的分词器（与 analyzer 不同时生效）
- null_value：替代 null 值的默认值（需与字段类型匹配）
- dynamic：控制动态添加字段的行为（true/false/strict）
高级参数
- copy_to：将字段值复制到目标字段，便于组合搜索
- doc_values：是否存储列式数据（用于聚合和排序，默认 true）
- norms：是否存储归一化因子（影响评分，text 默认 false）
- fields：多字段索引（如同时存储 text 和 keyword 类型）
文档的管理
在 Elasticsearch（ES）中，文档（Document）是可被索引的基本数据单元，以 JSON 格式存储
下面只列举了常用的文档管理的api，如果想要了解其它的可以参考官方文档：https://www.elastic.co/docs/api/doc/elasticsearch/group/endpoint-document
文档的基本概念
- 文档结构：JSON 对象，包含字段和值。
- 唯一性标识：每个文档在索引中需有唯一 ID（可自动生成或手动指定）。
- 元数据字段：
- _index：文档所在的索引名。
- _id：文档的唯一标识符。
- _source：原始 JSON 文档。
- _version：文档版本号，用于乐观锁。
创建文档
指定id创建
PUT /my_index/_doc/1 { "title": "Getting Started with ES", "content": "First steps in Elasticsearch", "user": "john_doe", "views": 100 } 自动生成id
返回结果包含自动生成的_id。
POST /my_index/_doc { "title": "Elasticsearch Tutorial", "content": "Learn Elasticsearch basics", "tags": ["search", "database"], "created_at": "2023-01-01" } 获取文档
根据 ID 获取单个文档
GET /my_index/_doc/1 检查文档是否存在
HEAD /my_index/_doc/1 获取文档中指定的字段
GET /my_index/_doc/1?_source=filed1,filed2 更新文档
全量更新
PUT /my_index/_doc/1 { "title": "Updated Title", // 原文档的其他字段会被删除 "views": 101 } 部分更新
POST /my_index/_update/1 { "doc": { "views": 102, // 仅更新views字段 "updated_at": "now" // 添加新字段 } } 删除文档
根据 ID 删除单个文档
DELETE /my_index/_doc/1 基于查询条件删除（需启用 delete-by-query 插件）
POST /my_index/_delete_by_query { "query": { "term": { "user": "john_doe" } } } 动态映射详解
官方文档：https://www.elastic.co/docs/manage-data/data-store/mapping/dynamic-mapping
动态映射是只需在ES中添加文档即可自动添加新字段。您可以将字段添加到顶级映射以及内部object 和nested外部字段。
验证动态映射
创建一个索引，无需指定映射
PUT dynamic-mapping-01 { "settings": { "number_of_shards": 3, "number_of_replicas": 1, "refresh_interval": "1s" } } 添加一个文档
# 请求 PUT dynamic-mapping-01/_doc/1 { "create_date": "2015/09/02", "name": "huangsir", "age": 18, "addr": "BeiJing", "ip": "10.0.0.40" } 查询文档
# 请求 GET dynamic-mapping-01/_doc/1 # 预期返回 { "_index" : "dynamic-mapping-01", //索引名称 "_type" : "_doc", // 类型 "_id" : "1", // 唯一标识 "_version" : 1, //版本号 // 排序 "_seq_no" : 0, // 分片 "_primary_term" : 1, "found" : true, // 添加的数据 "_source" : { "create_date" : "2015/09/02", "name" : "huangsir", "age" : 18, "addr" : "BeiJing", "ip" : "10.0.0.40" } } 查看映射
# 请求 GET /dynamic-mapping-01/_mapping # 预期返回 { "dynamic-mapping-01" : { "mappings" : { "properties" : { "addr" : { "type" : "text", "fields" : { "keyword" : { "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } }, "age" : { "type" : "long" }, "create_date" : { "type" : "date", "format" : "yyyy/MM/dd HH:mm:ss||yyyy/MM/dd||epoch_millis" }, "ip" : { "type" : "text", "fields" : { "keyword" : { "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } }, "name" : { "type" : "text", "fields" : { "keyword" : { "type" : "keyword", "ignore_above" : 256 } } } } } } } 通过上面的验证，发现其对应的字段的数据类型并不是我们想要的，我们可以指定其数据类型
验证静态映射
官方文档：https://www.elastic.co/docs/manage-data/data-store/mapping/explicit-mapping
静态映射是在创建索引时指定映射的字段、数据类型及其它相关的配置
创建索引
# 请求 PUT explicit-mapping-01 { "settings": { "number_of_shards": 3, "number_of_replicas": 1, "refresh_interval": "1s" }, "mappings": { "properties": { "name": { "type": "text" }, "age": { "type": "byte" }, "addr": { "type": "keyword" }, "ip": { "type": "ip" }, "create_date": { "type": "date", "format": "yyyy/MM/dd HH:mm:ss||yyyy/MM/dd||epoch_millis" }, "class": { "type": "object", "properties": { "name":{ "type": "text" } } } } } } # 预期返回 { "acknowledged" : true, "shards_acknowledged" : true, "index" : "explicit-mapping-01" } 查看映射
# 请求 GET explicit-mapping-01/_mapping # 预期返回 { "explicit-mapping-01" : { "mappings" : { "properties" : { "addr" : { "type" : "keyword" }, "age" : { "type" : "byte" }, "class" : { "properties" : { "name" : { "type" : "text" } } }, "create_date" : { "type" : "date", "format" : "yyyy/MM/dd HH:mm:ss||yyyy/MM/dd||epoch_millis" }, "ip" : { "type" : "geo_point" }, "name" : { "type" : "text" } } } } } 创建文档
# 请求 POST explicit-mapping-01/_doc { "create_date": "2015/09/02", "name": "huangsir", "age": 18, "addr": "BeiJing", "ip": "10.0.0.40", "class": { "name": "清华大学" } } # 预期返回 { "_index" : "explicit-mapping-01", "_type" : "_doc", "_id" : "C0JSlpcB-K0y8avWYdSX", "_version" : 1, "result" : "created", "_shards" : { "total" : 2, "successful" : 2, "failed" : 0 }, "_seq_no" : 0, "_primary_term" : 1 } 查看文档
# 请求 GET explicit-mapping-01/_doc/C0JSlpcB-K0y8avWYdSX # 预期返回 { "_index" : "explicit-mapping-01", "_type" : "_doc", "_id" : "C0JSlpcB-K0y8avWYdSX", "_version" : 1, "_seq_no" : 0, "_primary_term" : 1, "found" : true, "_source" : { "create_date" : "2015/09/02", "name" : "huangsir", "age" : 18, "addr" : "BeiJing", "ip" : "10.0.0.40", "class" : { "name" : "清华大学" } } } 
![洛谷 P11345 [KTSC 2023 R2] 基地简化 题解](http://www.itfaba.com/wp-content/themes/kemi/timthumb.php?src=http://www.itfaba.com/wp-content/themes/kemi/img/random/2.jpg&w=218&h=124&zc=1)
