在ES中，每个文档都会归属到一个类型下(type，事实上是index下。ES6.0之后废除type的概念)。这个类型相当于关系型数据库中的表结构。所以每个类型有类似于DB一样的schema定义，称之为mapping。mapping定义了type中的fields信息：
- datatype for each field，具体参见前面的文章ElasticSearch的数据类型。
- how the field should be handled by ES
大部分情况下，我们是不需要对type进行自定义mapping的，但是在某些情况下我们需要自定义mapping：
- distinguish between full text string fields and exact value string fields,
- use language-specific analyzers,
- optimize a field for partial matching,
- specify custom date formats,
- and much more.
对于非string类型的字段，基本上你只需要配置type配置项就可以了：
{
"number_of_clicks": {
"type": "integer"
}
}
对于string类型的字段，一般都是参与到全文搜索中。That is, their value will be passed through an analyzer before being indexed and a full text query on the field will pass the query string through an analyzer before searching. 所以，对于String类型字段最重要的配置是index和analyzer。这两个配置项控制着索引和搜索的行为：
index
- analyzed: First analyze the string, then index it. In other words, index this field as full text.
- not_analyzed: Index this field, so it is searchable, but index the value exactly as specified. Do not analyze it.
- no: Don’t index this field at all. This field will not be searchable.
默认是analyzed。如果需要原样保留值，可以把它设置为not_analyzed：
{
"tag": {
"type": "string",
"index": "not_analyzed"
}
}
NOTE
其他的简单类型，比如long, double, date 等，也可以配置index参数，但是只能够配置no 和 not_analyzed，因为它们的值是不可能被分析的。
analyzer
对于需要分析的string类型的字段，可以通过analyzer配置项指定使用的分析器：
{
"tweet": {
"type": "string",
"analyzer": "english"
}
}
还可以分别指定index time和search time使用不同的分析器：
PUT /my_index/my_type/_mapping
{
"my_type": {
"properties": {
"name": {
"type": "string",
"index_analyzer": "autocomplete",
"search_analyzer": "standard"
}
}
}
}
一般情况下，索引时使用的分析器和搜索时使用的分析器应该是一样的。但是有些时候，确实会需要不同的分析器。比如，在构建索引的时候我们可能需要对同义词(synonyms)进行索引。但是在搜索的时候，我们并不需要一次性搜索所有的同义词。另一种常见的场景就是实现search-as-you-type功能，需要在构建索引期间使用edge_ngram过滤器index time search-as-you-type。
PUT /my_index
{
"settings": {
"number_of_shards": 1,
"analysis": {
"filter": {
"autocomplete_filter": {
"type": "edge_ngram",
"min_gram": 1,
"max_gram": 20
}
},
"analyzer": {
"autocomplete": {
"type": "custom",
"tokenizer": "standard",
"filter": [
"lowercase",
"autocomplete_filter"
]
}
}
}
}
}
PUT /my_index/my_type/_mapping
{
"my_type": {
"properties": {
"name": {
"type": "string",
"index_analyzer": "autocomplete",
"search_analyzer": "standard"
}
}
}
}
但是这个会增加索引的大小和构建速度，因为一个词被拆分成多个了。
controlling analysis-default analyzers
