如何设计一个高性能 Elasticsearch mapping
"name":"lonely wolf",
"age": 18,
"create_date":"2021-05-19 20:45:11",
"update_date":"2021-05-23"
}
插入数据之后，执行 GET index_001 来查询一下索引信息：
可以发现，这时候索引已经被自动创建了，而且 age 字段被 Elasticsearch 定义为 long 类型，update_date 被定义为 data 类型，其他两个字段则被推测为 text 类型。
Elasticsearch 中自动映射类型规则可以通过 dynamic 参数进行配置，dynamic 类型有 4 种：
dynamic=true
默认值。当设置为 true 时，一旦有新字段插入文档，则 mapping 会被同步更新。
我们在上面的文档中再插入一个新文档，新文档新增一个 address 字段：
PUT index_001/_doc/2
{
"name":"lonely wolf2",
"age": 20,
"create_date":"2021-05-23 11:37:11",
"update_date":"2021-05-23",
"address":"广东深圳"
}
然后再查看一下 mapping，可以看到 mapping 已经新增了一个 address 字段，mapping 字段被更新意味着该字段会加入索引：
dynamic=runtime
这个类型和 true 类型非常相似，但是有一个非常大的区别就是，虽然加入新字段也会更新 mapping，但是新加入的字段不会被索引，也就是不会使得索引变大，不过虽然不被索引，但是新加入的字段依然可以被查询，只是查询的代价会更大。所以这种类型一般不建议用在经常查询的条件字段上，而更适合用在一些不确定数据结构的日志类索引中。
修改 dynamic 类型：
PUT index_001/_mapping
{
"dynamic": "runtime"
}
新增一个文档，并加入一个新字段：
PUT index_001/_doc/3
{
"email":"123@qq.com"
}
最后询一下 mapping，可以看到字段属性是 runtime，而且类型是 keyword：
下表就是自动创建 mapping 时，Elasticsearch 的映射关系：
| 插入数据类型 | dynamic=true | dynamic=runtime |
| --- | --- | --- |
| null | 不会添加任何字段 | 不会添加任何字段 |
| true 或 false | boolean | boolean |
| double | float | double |
| integer | long | long |
| object | object | object |
| string（通过 date 校验） | date | date |
| string（通过 numreic 校验） | float 或 long | double 或 long |
| string（没有通过 date 或 numreic 校验） | text ，并且同时会创建一个 keyword 子域 | keyword |
| array | 取决于数组中第一个非 null 值 | 取决于数组中第一个非 null 值 |
PS：keyword 表示 不参与分词。
dynamic=false
当设置为 false 时，新加入的字段不会被更新到 mapping，也就是说新字段不会被索引，故以这个字段为条件进行搜索时，无法被搜索到（这一点要注意和 runtime 类型进行区分），不过虽然无法被索引，但是该字段会出现在 _source 中。也就是说该字段不能作为查询条件，但是能被查询出来。
接下来我们将 dynamic 修改为 false，并新增一个字段来验证，可以发现新增的字段会出现在 _source 中，但是无法作为条件被查询出来：
dynamic=strict
这种类型最为严格，表示不允许新增一个不在 mapping 中的字段，一旦新增的字段不在 mapping 定义中，则直接报错：
是否可以修改 mapping 中的数据类型
在 Elasticsearch 中，一旦一个字段被定义在了 mapping 中，是无法被修改的，因为一旦字段被修改了，就会无法被索引（新增字段除外），
所以一般我们需要修改索引的话，都会重建索引，并采用 reindex 操作来迁移数据。
关闭 dynamic mapping
可以通过以下两个配置来关闭 dynamic mapping，以下两个属性默认值均为 true，如果需要关闭，则需要修改为 false：
action.auto_create_index: true
index.mapper.dynamic: true
Explicit mapping 即：显式映射。也就是说这时候我们需要显示的定义字段类型。
Elasticsearch 中支持的字段类型很多，在这里就举一些比较常用的字段类型：
text 类型
这是最常用的一种类型，存储字符串，用于全文索引。当字段被定义为 text 类型时，默认不能用于聚合，排序等操作：
可以看到，用 text 类型字段排序汇报凑，如果想要允许这些操作，可以通过设置 fielddata=true，如下
PUT my-index-011/_mapping
{
"properties": {
"my_field": {
"type": "text",
"fielddata": true
}
}
}
field 字段存储在堆内存中，因为其涉及到的计算比较消耗性能，所以一般不建议设置 fielddata=true，而是通过建立一个 keyword 子域来实现（默认方式）：
PUT index_111
{
"mappings": {
"properties": {
"my_field": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}
}
这种定义方式我们可以将一个字段同时作为 text 和 keyword 类型使用，如果要用于聚合或者排序等操作则可以使用 字段名.keyword 来作为字段名来进行操作：
keyword 类型
这种类型也非常常用，该字段存储的数据表示一个整体，不可被分词，所以一般不会用来定义大本文的全文检索字段，而是用来存储一些结构化的字符串，比如：id，邮箱，标签等。
keyword 类型一般用于聚合，排序等操作。除此之外，该字段还有两种衍生类型：constant_keyword 和 wildcard。
constant_keyword：一般用于定义常量类型，比如一个索引中某一个字段全部为同一个值，可以定义为这种类型。wildcard：一般用于模糊匹配查询或者正则匹配查询。
如下就是一个模糊匹配查询的示例（可以配合通配符使用，类似于关系型数据库的 like 操作）：
GET index_112/_search
{
"query": {
"wildcard": {
"my_wildcard": {
"value": "quitelengthy"
}
}
}
}
date 类型
用于定义日期类型，定义日期类型的同时，可以通过 format 来指定日期的格式：
PUT index_113
{
"mappings": {
"properties": {
"date": {
"type": "date",
"format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
}
}
}
}
numeric 类型
Elasticsearch 中提供了比较多的格式用来表示不同长度的数字类型：
| 数字类型 | 长度 |
| --- | --- |
| long | 64 位有符号整数。范围：-2 的 63 次方到 2 的 63 次方 -1 |
| integer | 32 位有符号整数。范围：-2 的 31 次方到 2 的 31 次方 -1 |
| short | 16 位有符号整数。范围：-32768 到 32767 |
| byte | 8 位有符号整数。范围：-128 到 127 |
| double | 64 位双精度小数 |
| float | 32 位单精度小数 |
| half_float | 16 位单精度小数 |
| scaled_float | 带有缩放因子的浮点数，一般适用于存放金额之类的数据。比如 18.88 元，缩放因子是 100，那么在索引时会被索引为 1888（即：原值 * 缩放因子） |
| unsigned_long | 64 位无符号整数。范围：0 到 2 的 64 次方减 1 |
定义方式如下所示：
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