# Mapping（映射）
## Mapping（映射）
Mapping是用来定义一个文档（document），以及它所包含的属性（field）是如何存储和索引的。比如，使用mapping来定义：
* 哪些字符串属性应该被看做全文本属性（full text fields）。
* 哪些属性包含数字，日期或者地理位置。
* 文档中的所有属性是否都能被索引（_all 配置）。
* 日期的格式。
* 自定义映射规则来执行动态添加属性。
## Mapping Types（映射类型）
每一个索引都有一个或多个映射类型，用于在一个索引中把文档划分为具有逻辑关系的分组。比如，用户文档应该存储为user 类型，博客应该放置于blogpost类型下。
每一个映射类型包含：
[Meta_fields](http://www.sohu.wiki/pages/viewpage.action?pageId=9405203)（元标签）
元标签用于制定如何处理文档相关的元数据。例如元标签包含文档的[_index](http://www.sohu.wiki/display/Elasticsearch/_index+field), [_type](http://www.sohu.wiki/display/Elasticsearch/_type+field), [_id](http://www.sohu.wiki/display/Elasticsearch/_id+field), 和 [_source](http://www.sohu.wiki/display/Elasticsearch/_source+field)字段。
[Fields](http://www.sohu.wiki/pages/viewpage.action?pageId=7372806) or properties（字段或属性）
每一个映射类型包含有一些与该类型相关的字段或者属性。比如一个user类型也许包含title，name，age属性，而blogpost类型也许包含title, body, user_id 和 created属性。在同一索引中，不同的映射类型下具有相同名称的属性具有相同的映射。
## Field datatypes（字段/属性 数据类型）
每一个属性都有一个数据类型：
* 简单类型：[text](http://www.sohu.wiki/display/Elasticsearch/Text), [keyword](http://www.sohu.wiki/display/Elasticsearch/Keyword), [date](http://www.sohu.wiki/display/Elasticsearch/Date), [long](http://www.sohu.wiki/display/Elasticsearch/Numeric), [double](http://www.sohu.wiki/display/Elasticsearch/Numeric), [boolean](http://www.sohu.wiki/display/Elasticsearch/Boolean) 或者 [ip](http://www.sohu.wiki/display/Elasticsearch/IP)。
* 支持JSON层次结构的类型：[object](http://www.sohu.wiki/display/Elasticsearch/Object) 或者 [nested](http://www.sohu.wiki/display/Elasticsearch/Nested)。
* 特定类型： [geo_point](http://www.sohu.wiki/display/Elasticsearch/Geo-point), [geo_shape](http://www.sohu.wiki/display/Elasticsearch/Geo-Shape), 或者 [completion](http://www.sohu.wiki/display/Elasticsearch/Completion+Suggester)
根据不同的目的以不同的方式索引同一字段往往是有用的，例如，一个字符串字段可以作为全文本搜索的文本字段进行[索引](http://www.sohu.wiki/pages/viewpage.action?pageId=9405835)，也可以作为排序或者聚合的关键字来进行[索引](http://www.sohu.wiki/pages/viewpage.action?pageId=9405835)。另外，你可以通过[标准分词](http://www.sohu.wiki/pages/viewpage.action?pageId=10027572)，[英文分词](http://www.sohu.wiki/pages/viewpage.action?pageId=10028349#id-语言分析器-english分析器)以及[法文分词](http://www.sohu.wiki/pages/viewpage.action?pageId=10028349#id-语言分析器-french分析器)来索引一个字符串。
这就是进行multi-fields的目的。大多数数据类型都能通过[fields](http://www.sohu.wiki/pages/viewpage.action?pageId=9405837)配置来支持multi-fields。
## Settings to prevent mappings explosion
接下来的设置用于限制通过人为或者动态创建field映射的数量，为了防止bad文档引起mapping explosion。
index.mapping.total_fields.limit
一个索引中的字段/属性的最大数量，默认为1000.
index.mapping.depth.limit
一个字段/属性的最大深度，用于控制内部对象的数量。例如，如果所有的字段/属性都定义为root对象级别，那么深度就为1。如果有一个对象映射，那么深度为2。默认值为20。
index.mapping.nested_fields.limit
一个索引中嵌套字段/属性的最大值，默认为50。用100个嵌套字段索引1个文档实际上相当于索引了101个文档，因为每个嵌套文档都会作为单独的隐藏文档被索引。
## Dynamic mapping（动态映射）
字段和映射在被使用前是不需要定义的。可以通过索引一个文档来自动添加新的映射和字段名。可以向顶层映射类型和内部对象以及嵌套字段中添加新的字段。
通过配置[动态映射](http://www.sohu.wiki/pages/viewpage.action?pageId=9405268)规则来定制映射，用于新的类型和字段。
## Explicit mappings（显式映射）
你可以在[创建索引](http://www.sohu.wiki/pages/viewpage.action?pageId=4882789)的时候创建映射类型和字段映射，并且你可以通过[PUT mapping API](http://www.sohu.wiki/pages/viewpage.action?pageId=4882803)添加映射类型和字段到一个已经存在的索引中。
## Updating existing mappings（更新已存在的映射）
除了已经存在的文档之外，存在的类型和字段映射不能被更新。改变映射意味着让已经索引的文档失效。相反，你应该使用正确的映射以及重新索引数据来创建新的索引。
## Fields are shared across mapping types（映射类型中共享字段）
映射类型用于给字段分组，但是每个映射类型中的字段不是相互独立的。以下情况下的字段具有相同的映射。
* 相同名称
* 在同一索引中
* 不同的映射类型
* 映射到同一字段内部
如果title字段同时存在于user和blogpost映射类型中，那么title字段在每个类型中都有相同的映射。除了[copy_to](http://www.sohu.wiki/pages/viewpage.action?pageId=10027040), [dynamic](http://www.sohu.wiki/pages/viewpage.action?pageId=10028289), [enabled](http://www.sohu.wiki/pages/viewpage.action?pageId=10028302), [ignore_above](http://www.sohu.wiki/pages/viewpage.action?pageId=10028661), [include_in_all](http://www.sohu.wiki/pages/viewpage.action?pageId=9405298), 和 [properties](http://www.sohu.wiki/pages/viewpage.action?pageId=10027013)，这些属性在每个字段中可能会有不同的设置。
通常，具有相同名称的字段也包含同样的数据类型，所以具有相同的映射不是问题。通过选择更多的描述名称能够解决冲突，如`user_title` 和`blog_title.`
## Example mapping（举例）
可以在创建索引的时候指定映射：
```
curl -XPUT 'localhost:9200/my_index?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"mappings": {
"user": {
"_all": { "enabled": false },
"properties": {
"title": { "type": "text" },
"name": { "type": "text" },
"age": { "type": "integer" }
}
},
"blogpost": {
"_all": { "enabled": false },
"properties": {
"title": { "type": "text" },
"body": { "type": "text" },
"user_id": {
"type": "keyword"
},
"created": {
"type": "date",
"format": "strict_date_optional_time||epoch_millis"
}
}
}
}
}
'
```
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- _routing field
- _source field
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- Mapping parameters（映射参数）
- analyzer（分析器）
- normalizer(归一化)
- boost(提升)
- Coerce（强制类型转换）
- copy_to（合并参数）
- doc_values（文档值）
- dynamic（动态设置）
- enabled（开启字段）
- fielddata（字段数据）
- format （日期格式）
- ignore_above（忽略超越限制的字段）
- ignore_malformed（忽略格式不对的数据）
- include_in_all（_all 查询包含字段）
- index_options（索引设置）
- index （索引）
- fields（字段)
- Norms （标准信息）
- null_value（空值）
- position_increment_gap（短语位置间隙）
- properties （属性）
- search_analyzer （搜索分析器）
- similarity （匹配方法）
- store（存储）
- Term_vectors（词根信息）
- Dynamic Mapping（动态映射）
- default mapping(mapping中的_default_)
- Dynamic field mapping(动态字段映射)
- Dynamic templates(动态模板)
- Override default template(覆盖默认模板)
- Mapping（映射）
- Analysis
- Tokenizers（分词器）
- Standard Tokenizer（标准分词器）
- Letter Tokenizer
- Lowercase Tokenizer (小写分词器)
- Whitespace Analyzer
- 停止分析器
- UAX URL Email Tokenizer
- Classic Tokenizer
- Thai Tokenizer（泰语分词器）
- NGram Tokenizer
- Keyword Analyzer
- Path Hierarchy Tokenizer（路径层次分词器）
- Pattern Tokenizer
- Token Filters（词元过滤器）
- Apostrophe Token Filter(撇号/单引号过滤器)
- ASCII Folding Token Filter（ASCII Folding 词元过滤器）
- CJK Bigram Token Filter（CJK Bigram词元过滤器）
- CJK Width Token Filter（CJK宽度过滤器）
- Classic Token Filter(经典过滤器)
- Common Grams Token Filter(近义词词元过滤器)
- Compound Word Token Filter（复合词过滤器）
- Decimal Digit Token Filter(十进制数字过滤器)
- Delimited Payload Token Filter（Delimited Payload词元分析器）
- Edge NGram Token Filter（Edge NGram 词元过滤器）
- Elision Token Filter(Elision词元过滤器)
- Fingerprint Token Filter(指纹过滤器)
- Flatten Graph Token Filter（Flatten Graph 词元过滤器）
- Hunspell Token Filter(Hunspell 词元过滤器)
- Keep Types Token Filter（保留指定类型过滤器）
- Keep Words Token Filter(保留字过滤器)
- Keyword Marker Token Filter（Keyword Marker 词元过滤器）
- Keyword Repeat Token Filter（Keyword Repeat 词元过滤器）
- KStem Token Filter（KStem 词元过滤器）
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- Standard Token Filters（标准词元过滤器）
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- Stemmer Token Filter（Stemmer 词元过滤器）
- Stop Token Filter（Stop 词元过滤器）
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- Synonym Token Filter（Synonym 词元过滤器）
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- Mapping Character Filter
- Pattern Replace Character Filter
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- Analyzers(分析器)
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- indexing buffer(索引写入缓冲)
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- Painless 语法
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