为了能够将时间域视为时间，数字域视为数字，字符串域视为全文或精确值字符串， Elasticsearch 需要知道每个域中数据的类型。这个信息包含在映射中。
如 数据输入和输出 中解释的，索引中每个文档都有 类型 。每种类型都有它自己的 映射 ，或者 模式定义 。映射定义了类型中的域，每个域的数据类型，以及Elasticsearch如何处理这些域。映射也用于配置与类型有关的元数据。
我们会在 类型和映射 详细讨论映射。本节，我们只讨论足够让你入门的内容。
核心简单域类型
Elasticsearch 支持如下简单域类型：
- 字符串:
string - 整数 :
byte,short,integer,long - 浮点数:
float,double - 布尔型:
boolean - 日期:
date
当你索引一个包含新域的文档—之前未曾出现-- Elasticsearch 会使用 动态映射 ，通过JSON中基本数据类型，尝试猜测域类型，使用如下规则：
JSON type
域 type
布尔型: true 或者 false
boolean
整数: 123
long
浮点数: 123.45
double
字符串，有效日期: 2014-09-15
date
字符串: foo bar
string
这意味着如果你通过引号( "123" )索引一个数字，它会被映射为 string 类型，而不是 long 。但是，如果这个域已经映射为 long ，那么 Elasticsearch 会尝试将这个字符串转化为 long ，如果无法转化，则抛出一个异常。
查看映射
通过 /_mapping ，我们可以查看 Elasticsearch 在一个或多个索引中的一个或多个类型的映射。在 开始章节 ，我们已经取得索引 gb 中类型 tweet 的映射：
GET /gb/_mapping/tweet
Elasticsearch 根据我们索引的文档，为域(称为 属性 )动态生成的映射。
{
"gb": {
"mappings": {
"tweet": {
"properties": {
"date": {
"type": "date",
"format": "strict_date_optional_time||epoch_millis"
},
"name": {
"type": "string"
},
"tweet": {
"type": "string"
},
"user_id": {
"type": "long"
}
}
}
}
}
}错误的映射，例如 将 age 域映射为 string 类型，而不是 integer ，会导致查询出现令人困惑的结果。
检查一下！而不是假设你的映射是正确的。
自定义域映射
尽管在很多情况下基本域数据类型已经够用，但你经常需要为单独域自定义映射，特别是字符串域。自定义映射允许你执行下面的操作：
- 全文字符串域和精确值字符串域的区别
- 使用特定语言分析器
- 优化域以适应部分匹配
- 指定自定义数据格式
- 还有更多
域最重要的属性是 type 。对于不是 string 的域，你一般只需要设置 type ：
{
"number_of_clicks": {
"type": "integer"
}
}默认， string 类型域会被认为包含全文。就是说，它们的值在索引前，会通过一个分析器，针对于这个域的查询在搜索前也会经过一个分析器。
string 域映射的两个最重要属性是 index 和 analyzer 。
index
index 属性控制怎样索引字符串。它可以是下面三个值：
analyzed- 首先分析字符串，然后索引它。换句话说，以全文索引这个域。
not_analyzed- 索引这个域，所以它能够被搜索，但索引的是精确值。不会对它进行分析。
no- 不索引这个域。这个域不会被搜索到。
string 域 index 属性默认是 analyzed 。如果我们想映射这个字段为一个精确值，我们需要设置它为 not_analyzed ：
{
"tag": {
"type": "string",
"index": "not_analyzed"
}
}其他简单类型（例如 long ， double ， date 等）也接受 index 参数，但有意义的值只有 no 和 not_analyzed ， 因为它们永远不会被分析。
analyzer
对于 analyzed 字符串域，用 analyzer 属性指定在搜索和索引时使用的分析器。默认， Elasticsearch 使用 standard 分析器， 但你可以指定一个内置的分析器替代它，例如 whitespace 、 simple 和 english：
{
"tweet": {
"type": "string",
"analyzer": "english"
}
}在 自定义分析器 ，我们会展示怎样定义和使用自定义分析器。
更新映射
当你首次创建一个索引的时候，可以指定类型的映射。你也可以使用 /_mapping 为新类型（或者为存在的类型更新映射）增加映射。
尽管你可以 增加 一个存在的映射，你不能 修改 存在的域映射。如果一个域的映射已经存在，那么该域的数据可能已经被索引。如果你意图修改这个域的映射，索引的数据可能会出错，不能被正常的搜索。
我们可以更新一个映射来添加一个新域，但不能将一个存在的域从 analyzed 改为 not_analyzed 。
为了描述指定映射的两种方式，我们先删除 gd 索引：
DELETE /gb
然后创建一个新索引，指定 tweet 域使用 english 分析器：
PUT /gb
{
"mappings": {
"tweet" : {
"properties" : {
"tweet" : {
"type" : "string",
"analyzer": "english"
},
"date" : {
"type" : "date"
},
"name" : {
"type" : "string"
},
"user_id" : {
"type" : "long"
}
}
}
}
}通过消息体中指定的 mappings 创建了索引。
稍后，我们决定在 tweet 映射增加一个新的名为 tag 的 not_analyzed 的文本域，使用 _mapping ：
PUT /gb/_mapping/tweet
{
"properties" : {
"tag" : {
"type" : "string",
"index": "not_analyzed"
}
}
}注意，我们不需要再次列出所有已存在的域，因为无论如何我们都无法改变它们。新域已经被合并到存在的映射中。
测试映射
你可以使用 analyze API 测试字符串域的映射。比较下面两个请求的输出：
GET /gb/_analyze
{
"field": "tweet",
"text": "Black-cats"
}
GET /gb/_analyze
{
"field": "tag",
"text": "Black-cats"
}消息体里面传输我们想要分析的文本。
tweet 域产生两个词条 black 和 cat ， tag 域产生单独的词条 Black-cats 。换句话说，我们的映射正常工作。