概要
本篇接着前一篇内容，继续介绍mapping信息，重点倾向于自定义mapping、自定义对象以及数组集合类的底层结构。
自定义mapping
上一篇文章介绍的都是Elasticsearch的自动mapping，我们在创建索引时，可以先指定好mapping的信息，还是以music索引为例：
PUT /music
{
"mappings": {
"children": {
"properties": {
"content": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
},
"language": {
"type": "keyword"
},
"length": {
"type": "long"
},
"likes": {
"type": "long"
},
"name": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
}
}
}
}
}
共包含name，content，language，length，likes 5个field，这里我们把language field的type指定为keyword，这个field无需分词，精确匹配即可。
修改mapping
我们可以在创建索引时指定mapping信息，也可以为索引增加新的field时指定mapping信息，但是已经存在的field，我们不能修改其mapping，否则会报错，例如：
我们为music索引增加一个author field，并指定其type为text，analyzer、search_analyzer均为english
PUT /music/_mapping/children
{
"properties" : {
"author" : {
"type" : "text",
"index": true,
"analyzer": "english",
"search_analyzer": "english"
}
}
}
如果尝试修改一下已经存在的field，如name字段，则会提示报错：
请求：
PUT /music/_mapping/children
{
"properties" : {
"name" : {
"type" : "text",
"index": true,
"analyzer": "english",
"search_analyzer": "english"
}
}
}
报错信息：
{
"error": {
"root_cause": [
{
"type": "illegal_argument_exception",
"reason": "Mapper for [name] conflicts with existing mapping in other types:
[mapper [name] has different [analyzer]]"
}
],
"type": "illegal_argument_exception",
"reason": "Mapper for [name] conflicts with existing mapping in other types:
[mapper [name] has different [analyzer]]"
},
"status": 400
}
复杂数据类型底层结构
前面提及的mapping信息，都是针对基础数据类型的，我们知道Elasticsearch是面向对象的分布式存储文档系统，肯定会遇到各种各样的自定义对象、集合数组、嵌套对象等数据结构，ES是如何支持、处理这些复杂对象类型的呢？
- 数组、集合类
集合在JSON串中与数组等同，均可以认为是数组类型，在Elasticsearch中对数组没有特殊的映射需求，建立索引时与text是一样的，也是分词处理后得到多个词条，建立倒排索引。
有一点要注意的是数组内的元素，数据类型要一致，比如都是字符器，都是日期，或都是数值，不能混搭，自动mapping是以第1位元素来决定type的，如果混搭，数组内与第1位元素类型不一致的元素，索引时会报错。
- Null类型
底层的Lucene不能存储null值，null类型的不会被索引：
"null_value": null,
"empty_array": [],
"array_with_null_value": [ null ]
- 复杂对象
复杂对象一般有一层或多层嵌套，即对象中的属性，类型也是对象，有时候还混搭着数组一类的，举个例子：
{
"address": {
"country": "CN",
"province": "GD",
"city": "SZ"
},
"name": "Herry",
"age": 28,
"birth_date": "1992-04-29"
}
人员信息除了姓名年龄外，还有地址信息address，而address属性本身也是个对象，里面包含了country、province、city三个属性，查看它的mapping信息，也是呈嵌套结构（内容有删除，只保留体现层级的属性）：
{
"person": {
"mappings": {
"info": {
"properties": {
"address": {
"properties": {
"city": {
"type": "text"
},
"country": {
"type": "text"
},
"province": {
"type": "text"
}
}
}
}
}
}
}
}
Elasticsearch在存储层级结构的数据对象时，会做一些扁平化处理，Luence文档是一组KV结构的列表，把上述的数据存储成这样：
{
"address.country": "CN",
"address.province": "GD",
"address.city": "SZ",
"name": "Herry",
"age": 28,
"birth_date": "1992-04-29"
}
所以最终想要根据address下的country作为条件进行查询，应该这么写：
GET /person/info/_search
{
"query": {
"match": {
"address.country": "CN"
}
}
}
- 数组内的复杂对象
数组内的元素如果是基础数据类型还好说，只要求数组内所有元素类型一致即可，如果里面的元素是一个对象，又是如何索引的呢？
假如一个数组结构是这样的：
{
"likes": [
{ "name": "Three Zhang", "datetime": "2019-12-01 08:58:12"},
{ "name": "Four Lee", "datetime": "2019-12-01 09:12:23"},
{ "name": "Five Wang", "datetime": "2019-12-01 09:15:58"}
]
}
经过扁平化处理(由列变成行)，得到的数据将会是这样：
{
"likes.name": ["Three Zhang","Four Lee","Five Wang"],
"likes.datetime": ["2019-12-01 08:58:12","2019-12-01 09:12:23","2019-12-01 09:15:58"],
}
发现什么问题没？这样处理完了之后，原本对象之间的关联性就没有了，数组内只是一堆无序的元素，如果要查询"Three Zhang在2019-12-01 09:00:00之后有没有给我点过赞"这样的组合条件查询，是会出现一条查询记录的，这跟预期的结果不同，显然是错了。
留意一下这个问题，数组内的元素是对象类型时，需要声明为nested类型，才能得到预期的查询效果，nested类型在后续会有介绍。
小结
本篇主要对mapping的内容进行一些补充，并简单描述了各种复杂对象的底层存储结构，需要注意的是数组内的对象处理，需要声明为nested才能得到正确的结果。
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