Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索引擎，它提供了全文搜索、结构化搜索等功能，广泛应用于日志分析、搜索引擎等领域。在 Elasticsearch 中，Mapping 是定义文档结构的一种方式，它规定了文档中字段的类型、索引方式等属性。了解常见的 Mapping 属性对于优化搜索性能和提高数据的可查询性至关重要。
常见 Mapping 属性
1. 类型（Type）
字段数据类型是 Mapping 中最基本的属性之一。Elasticsearch 支持多种数据类型，包括但不限于：
- 字符串：
text（可分词的文本）和keyword（精确值，如品牌、国家、IP 地址）。 - 数值：
long、integer、short、byte、double、float。 - 布尔：
boolean。 - 日期：
date。
2. Index
index 属性决定了字段是否被索引。默认情况下，字段是被索引的，但有时候你可能希望存储某个字段但不对其进行索引，以节省空间和提高性能。
3. Analyzer
analyzer 属性指定了用于字段的分词器。分词器用于将文本分解成单个的词元，这对于全文搜索非常重要。Elasticsearch 提供了多种内置分词器，也可以自定义分词器。
4. Object
对象类型的字段可以包含多个子字段。这使得你可以在单个字段中存储结构化的数据。
5. Properties
properties 用于定义字段的子字段。例如，一个 name 字段可以包含 firstName 和 lastName 两个子字段。
示例
下面是一个简单的 Mapping 示例，展示了如何定义一个文档的 Mapping 结构：
{"properties": {"age": { "type": "integer" },"weight": { "type": "double" },"isMarried": { "type": "boolean" },"info": { "type": "text" },"email": { "type": "keyword" },"score": { "type": "float" },"name": {"type": "object","properties": {"firstName": { "type": "text" },"lastName": { "type": "text" }}}}
}
结论
Mapping 在 Elasticsearch 中扮演着至关重要的角色。合理地设计 Mapping 可以显著提高搜索效率和数据的可查询性。在设计 Mapping 时，需要根据实际的数据使用场景来选择合适的字段类型、索引选项和分词器。希望这篇博客能帮助你更好地理解和使用 Elasticsearch 的 Mapping 功能。
