【ElasticSearch-基础篇】Mapping结构

在Elasticsearch中，Mapping是一个非常重要的概念，它定义了文档的字段名和字段类型，以及这些字段的特定配置。

以下是一个创建Mapping的基本示例：

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "age": {
        "type": "integer"
      },
      "email": {
        "type": "keyword"
      },
      "name": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "raw": {
            "type":  "keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

在这个例子中，我们创建了一个名为my_index的索引，并定义了三个字段：age（整数类型），email（关键字类型），和name（文本类型）。name字段有一个额外的子字段name.raw，类型为关键字，用于不分析的搜索。

在Elasticsearch 7.0+中，创建索引和Mapping的语法略有不同：

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "age": {
        "type": "integer"
      },
      "email": {
        "type": "keyword"
      },
      "name": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "raw": {
            "type":  "keyword",
            "ignore_above": 256
          }
        }
      }
    }
  }
}

在Elasticsearch 8.0+中，字符串类型由text和keyword合并为text类型，并引入了search_analyzer和normalizer等新特性：

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "age": {
        "type": "integer"
      },
      "email": {
        "type": "keyword"
      },
      "name": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "raw": {
            "type":  "keyword",
            "ignore_above": 256
          }
        }
      }
    }
  }
}

注意：在Elasticsearch 8.0+中，string类型替代了text和keyword类型，并且fields属性中可以指定多种子字段，包括search_analyzer和normalizer。