深入解析Elasticsearch 8.4.1：Mapping与字段类型实战指南

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "keyword"
      },
      "content": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "english": {
            "type": "text",
            "analyzer": "english"
          }
        }
      },
      "price": {
        "type": "float"
      },
      "tags": {
        "type": "keyword",
        "normalizer": "my_normalizer"
      },
      "date": {
        "type": "date"
      }
    },
    "normalizers": {
      "my_normalizer": {
        "type": "custom",
        "char_filter": [],
        "filter": ["lowercase", "asciifolding"]
      }
    }
  }
}

这个Elasticsearch的映射设置定义了一个名为my_index的索引，其中包含了几个不同类型的字段。id字段被定义为keyword类型，这意味着它将被作为一个不分词的字符串进行索引。content字段使用了一个文本分析器，并且定义了一个额外的字段english，该字段使用了英文分析器。price字段被定义为浮点数类型，用于存储价格信息。tags字段使用了自定义的normalizer来进行标准化，以便在索引前将标签转换为统一的形式。date字段被定义为日期类型，用于存储日期信息。这个例子展示了如何在Elasticsearch中定义复杂的字段映射和数据处理规则。