mapping配置

mapping的基本格式

{"mappings":{"_doc":{"_all":{"enabled":false},"properties":{"uuid":{"type":"text","copy_to":"_search_all", #对应_search_all字段，可以对其进行全文检索"fields":{"keyword":{"type":"keyword",  "ignore_above":150  #ignore_above 默认值是256，当字段文本的长度大于指定值时，不做倒排索引。}}},"name":{"type":"text","copy_to":"_search_all","analyzer":"ik_max_word",  # ik_max_word 插件会最细粒度分词"search_analyzer":"ik_smart",  # ik_smart 粗粒度分词"fields":{"keyword":{"type":"keyword","ignore_above":150}}},"dt_from_explode_time":{"type":"date","copy_to":"_search_all","format":"strict_date_optional_time||epoch_millis"},"_search_all":{"type":"text"}},"date_detection":false,  #关闭日期自动检测，如果开启，会对于设置为日期格式的字段进行判断"dynamic_templates":[   #用于自定义在动态添加field的时候自动给field设置的数据类型{"strings":{"match_mapping_type":"string","mapping":{"type":"text","copy_to":"_search_all","fields":{"keyword":{"type":"keyword","ignore_above":150}}}}}]}},"settings":{"index":{"number_of_shards":6, #分片数量"number_of_replicas":1  #副本数量}}
}

分词：

按照一般情况来讲，索引分词应该按照最细粒度来分词，搜索分词可按最粗粒度来分词
比如搜索“华为手机”
用户不希望将关键词拆分为华为，手机，那这样各类手机和华为路由器或华为其它产品也能搜索出来
所以这块建议搜索分词设置为最粗粒度

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mapping的参数说明

字段类型概述

一级分类	二级分类	具体类型
核心类型	字符串类型	string,text,keyword
整数类型		integer,long,short,byte
浮点类型		double,float,half_float,scaled_float
逻辑类型		boolean
日期类型		date
范围类型		range
二进制类型		binary
复合类型	数组类型	array
对象类型		object
嵌套类型		nested
地理类型	地理坐标类型	geo_point
地理地图		geo_shape
特殊类型	IP类型	ip
范围类型		completion
令牌计数类型		token_count
附件类型		attachment
抽取类型		percolator

1. string类型：ELasticsearch 5.X之后的字段类型不再支持string，由text或keyword取代。 如果仍使用string，会给出警告
2. text取代了string，当一个字段是要被全文搜索的，比如Email内容、产品描述，应该使用text类型。设置text类型以后，字段内容会被分析，在生成倒排索引以前，字符串会被分析器分成一个一个词项。text类型的字段不用于排序，很少用于聚合（termsAggregation除外）
3. keyword类型适用于索引结构化的字段，比如email地址、主机名、状态码和标签。如果字段需要进行过滤(比如查找已发布博客中status属性为published的文章)、排序、聚合。keyword类型的字段只能通过精确值搜索到