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映射配置

映射（Mapping）定义了文档的结构，包括字段类型、分析器等配置。

映射类型​

核心数据类型​

类型说明示例
text全文搜索，会分词文章内容、标题
keyword精确匹配，不分词标签、状态、ID
integer32 位整数年龄、数量
long64 位整数ID、时间戳
float单精度浮点数价格
double双精度浮点数精确计算
boolean布尔值是否激活
date日期时间创建时间
binary二进制数据图片 Base64
range范围类型年龄范围

复杂数据类型​

# 对象类型
PUT /articles
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "author": {
        "properties": {
          "name": { "type": "text" },
          "email": { "type": "keyword" }
        }
      }
    }
  }
}

# 嵌套类型（数组中的对象独立索引）
PUT /articles
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "comments": {
        "type": "nested",
        "properties": {
          "user": { "type": "keyword" },
          "content": { "type": "text" }
        }
      }
    }
  }
}

text vs keyword​

PUT /articles
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text",           # 全文搜索
        "analyzer": "ik_max_word"
      },
      "status": {
        "type": "keyword"         # 精确匹配
      },
      "category": {
        "type": "text",           # 同时支持两种
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

# 查询时：
# 全文搜索：match { "category": "技术" }
# 精确匹配：term { "category.keyword": "技术" }

创建映射​

创建索引时指定映射​

PUT /articles
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "search_analyzer": "ik_smart"
      },
      "content": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      },
      "author": {
        "type": "keyword"
      },
      "category": {
        "type": "keyword"
      },
      "views": {
        "type": "integer"
      },
      "price": {
        "type": "float"
      },
      "is_published": {
        "type": "boolean"
      },
      "tags": {
        "type": "keyword"
      },
      "created_at": {
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
      },
      "location": {
        "type": "geo_point"
      }
    }
  }
}

动态映射​

Elasticsearch 会自动推断字段类型：

# 插入文档时自动创建映射
POST /articles/_doc
{
  "title": "测试文章",      # 自动映射为 text
  "views": 100,            # 自动映射为 long
  "is_active": true,       # 自动映射为 boolean
  "created_at": "2024-01-15"  # 自动映射为 date
}

动态映射规则：

JSON 类型Elasticsearch 类型
null不添加字段
booleanboolean
integerlong
floatfloat
stringtext + keyword
array取数组第一个元素的类型

关闭动态映射​

PUT /articles
{
  "mappings": {
    "dynamic": false,    # 忽略未知字段
    "properties": {
      "title": { "type": "text" }
    }
  }
}

# 或严格模式（遇到未知字段报错）
PUT /articles
{
  "mappings": {
    "dynamic": "strict",
    "properties": {
      "title": { "type": "text" }
    }
  }
}

更新映射​

添加新字段​

PUT /articles/_mapping
{
  "properties": {
    "summary": {
      "type": "text"
    },
    "rating": {
      "type": "float"
    }
  }
}

注意：已存在字段的类型不能修改，如需修改需要重建索引。

分析器​

内置分析器​

分析器说明
standard默认分析器，按空格分词
simple按非字母分词
whitespace按空格分词
stopstandard + 停用词过滤
keyword不分词，整体作为一个词
pattern使用正则表达式分词
language特定语言分析器

测试分析器​

GET /_analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "Hello World, Elasticsearch!"
}

# 使用索引的分析器
GET /articles/_analyze
{
  "field": "title",
  "text": "测试分词效果"
}

自定义分析器​

PUT /articles
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_analyzer": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "standard",
          "filter": [
            "lowercase",
            "my_stopwords"
          ]
        }
      },
      "filter": {
        "my_stopwords": {
          "type": "stop",
          "stopwords": ["的", "是", "在"]
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text",
        "analyzer": "my_analyzer"
      }
    }
  }
}

字段属性​

常用属性​

PUT /articles
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "search_analyzer": "ik_smart",
        "boost": 2.0,               # 权重
        "index": true,              # 是否索引（默认 true）
        "store": false,             # 是否单独存储
        "norms": true,              # 是否存储评分因子
        "term_vector": "no"         # 词向量存储
      },
      "content": {
        "type": "text",
        "index": false               # 不索引，不能搜索
      },
      "views": {
        "type": "integer",
        "doc_values": true,         # 用于排序和聚合
        "index": false               # 只用于排序聚合，不用于搜索
      },
      "internal_notes": {
        "type": "text",
        "index": false,              # 不索引
        "store": true                # 单独存储
      }
    }
  }
}

copy_to​

将多个字段值复制到一个字段：

PUT /articles
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text",
        "copy_to": "full_content"
      },
      "content": {
        "type": "text",
        "copy_to": "full_content"
      },
      "full_content": {
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

# 搜索时只需查询 full_content 字段
GET /articles/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "full_content": "搜索关键词"
    }
  }
}

小结​

本章我们学习了：

  1. 核心数据类型和复杂数据类型
  2. text 和 keyword 的区别
  3. 动态映射
  4. 分析器配置
  5. 字段属性详解

练习​

  1. 创建一个商品索引，定义合适的字段类型
  2. 配置一个自定义分析器
  3. 使用 copy_to 实现多字段搜索
  4. 测试不同分析器的分词效果

参考资源​