通过下面语法可以获取一个索引的 Mapping 信息：

GET index_name/_mapping
2，ES 字段的 mapping 参数
字段的 mapping 可以设置很多参数，如下：
analyzer：指定分词器，只有 text 类型的数据支持。
enabled：如果设置成 false，表示数据仅做存储，不支持搜索和聚合分析（数据保存在 _source 中）。
默认值为 true。
index：字段是否建立倒排索引。
如果设置成 false，表示不建立倒排索引（节省空间），同时数据也无法被搜索，但依然支持聚合分析，数据也会出现在 _source 中。
默认值为 true。
norms：字段是否支持算分。
如果字段只用来过滤和聚合分析，而不需要被搜索（计算算分），那么可以设置为 false，可节省空间。
默认值为 true。
doc_values：如果确定不需要对字段进行排序或聚合，也不需要从脚本访问字段值，则可以将其设置为 false，以节省磁盘空间。
默认值为 true。
fielddata：如果要对 text 类型的数据进行排序和聚合分析，则将其设置为 true。
默认为 false。
store：默认值为 false，数据存储在 _source 中。
默认情况下，字段值被编入索引以使其可搜索，但它们不会被存储。这意味着可以查询字段，但无法检索原始字段值。
在某些情况下，存储字段是有意义的。例如，有一个带有标题、日期和非常大的内容字段的文档，只想检索标题和日期，而不必从一个大的源字段中提取这些字段。
boost：可增强字段的算分。
coerce：是否开启数据类型的自动转换，比如字符串转数字。
默认是开启的。
dynamic：控制 mapping 的自动更新，取值有 true，false，strict。
eager_global_ordinals
fields：多字段特性。
让一个字段拥有多个子字段类型，使得一个字段能够被多个不同的索引方式进行索引。
copy_to
format
ignore_above
ignore_malformed
index_options
index_phrases
index_prefixes
normalizer
null_value：定义 null 的值。
position_increment_gap
properties
search_analyzer
similarity
term_vector
2.1，fields 参数
让一个字段拥有多个子字段类型，使得一个字段能够被多个不同的索引方式进行索引。
示例 1：
PUT index_name
  "mappings": {         # 设置 mappings
    "properties": {     # 属性，固定写法
      "city": {         # 字段名
        "type": "text", # city 字段的类型为 text
        "fields": {     # 多字段域，固定写法
          "raw": {      # 子字段名称
            "type":  "keyword"  # 子字段类型
示例 2 ：
PUT index_name
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {               # 字段名称
        "type": "text",        # 字段类型
        "analyzer": "english", # 字段分词器
        "fields": {            # 多字段域，固定写法
          "std": {             # 子字段名称
            "type": "text",    # 子字段类型
            "analyzer": "standard"  # 子字段分词器
3，ES 字段的数据类型
ES 中字段的数据类型有以下这些：
Numeric
Boolean
Keyword
Binary
Object
Arrays
Nested：一种对象数据类型。
Join：为同一索引中的文档定义父/子关系。
Geo-point
Geo-shape
Percolator
text 类型与 keyword 类型
字符串数据可以定义成 text 或 keyword 类型，text 类型数据会做分词处理，而 keyword 类型数据不会做分词处理。
对于数组类型 Arrays，ES 并没有提供专门的数组类型，但是任何字段都可以包含多个相同类型的数据，比如：
["one", "two"] # 一个字符串数组
[1, 2]         # 一个整数数组
[1, [ 2, 3 ]]   # 相当于 [ 1, 2, 3 ]
[{ "name": "Mary", "age": 12 }, { "name": "John", "age": 10 }] # 一个对象数组
当在 Mapping 中查看这些数组的类型时，其实还是数组中的元素的类型，而不是一个数组类型。
3.1，Nested 类型
Nested 是一种对象类型，它保留了子字段之间的关系。
1，为什么需要 Nested 类型
假如我们有如下结构的数据：
POST my_movies/_doc/1
  "title":"Speed",
  "actors":[ # actors 是一个数组类型，数组中的元素是对象类型
      "first_name":"Keanu",
      "last_name":"Reeves"
      "first_name":"Dennis",
      "last_name":"Hopper"
将数据插入 ES 之后，执行下面的查询：
# 查询电影信息
POST my_movies/_search
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {"actors.first_name": "Keanu"}},
        {"match": {"actors.last_name": "Hopper"}}
按照上面的查询语句，我们想查询的是 first_name=Keanu 且 last_name=Hopper 的数据，所以我们刚才插入的 id 为 1 的文档应该不符合这个查询条件。
但是在 ES 中执行上面的查询语句，却能查出 id 为 1 的文档。这是为什么呢？
这是因为，ES 对于这种 actors 字段这样的结构的数据，ES 并没有考虑对象的边界。
实际上，在 ES 内部，id 为 1 的那个文档是这样存储的：
"title":"Speed"
"actors.first_name":["Keanu","Dennis"]
"actors.last_name":["Reeves","Hopper"]
所以这种存储方式，并不是我们想象的那样。
如果我们查看 ES 默认为上面（id 为 1）结构的数据生成的 mappings，如下：
  "my_movies" : {
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "actors" : {           # actors 内部又嵌套了一个 properties
          "properties" : {
            "first_name" : {   # 定义 first_name 的类型
              "type" : "text",
              "fields" : {
                "keyword" : {"type" : "keyword", "ignore_above" : 256}
            "last_name" : {    # 定义 last_name 的类型
              "type" : "text",
              "fields" : {
                "keyword" : {"type" : "keyword", "ignore_above" : 256}
        }, # end actors
        "title" : {  
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {"type" : "keyword", "ignore_above" : 256}
那如何才能真正的表达一个对象类型呢？这就需要使用到 Nested 类型。
2，使用 Nested 类型
Nested 类型允许对象数组中的对象被独立（看作一个整体）索引。
我们对 my_movies 索引设置这样的 mappings：
DELETE my_movies
PUT my_movies
    "mappings" : {
    "properties" : {
      "actors" : {
        "type": "nested",  # 将 actors 设置为 nested 类型
        "properties" : {   # 这时 actors 数组中的每个对象就是一个整体了
          "first_name" : {"type" : "keyword"},
          "last_name" : {"type" : "keyword"}
      "title" : {
        "type" : "text",
        "fields" : {"keyword":{"type":"keyword","ignore_above":256}}
写入数据后，在进行这样的搜索，就不会搜索出数据了：
# 查询电影信息
POST my_movies/_search
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {"actors.first_name": "Keanu"}},
        {"match": {"actors.last_name": "Hopper"}}
但是这样的查询也查不出数据：
POST my_movies/_search
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {"actors.first_name": "Keanu"}},
        {"match": {"actors.last_name": "Reeves"}}
3，搜索 Nested 类型
这是因为，查询 Nested 类型的数据，要像下面这样查询：
POST my_movies/_search
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
          "nested": {          # nested 查询
            "path": "actors",  # 自定 actors 字段路径
            "query": {         # 查询语句
              "bool": {
                "must": [
                  {"match": {"actors.first_name": "Keanu"}},
                  {"match": {"actors.last_name": "Hopper"}}
          } # end nested
      ] # end must
    } # end bool
4，聚合 Nested 类型
对 Nested 类型的数据进行聚合，示例：
# Nested Aggregation
POST my_movies/_search
  "size": 0,
  "aggs": {
    "actors": {            # 自定义聚合名称
      "nested": {          # 指定 nested 类型
        "path": "actors"   # 聚合的字段名称
      "aggs": {            # 子聚合
        "actor_name": {    # 自定义子聚合名称
          "terms": {       # terms 聚合
            "field": "actors.first_name",  # 子字段名称
            "size": 10
使用普通的聚合方式则无法工作：
POST my_movies/_search
  "size": 0,
  "aggs": {
    "actors": {     # 自定义聚合名称
      "terms": {    # terms 聚合 
        "field": "actors.first_name",
        "size": 10
3.2，Join 类型
Nested 类型的对象与其父/子级文档的关系，使得每次文档有更新的时候需要重建整个文档（包括根对象和嵌套对象）的索引。
Join 数据类型（类似关系型数据库中的 Join 操作）为同一索引中的文档定义父/子关系。
Join 数据类型可以维护一个父/子关系，从而分离两个对象，它的优点是：
父文档和子文档是两个完全独立的文档，这使得更新父文档不会影响到子文档，更新子文档也不会影响到父文档。
Nested 类型与 Join（Parent/Child） 类型的优缺点对比：
1，定义 Join 类型
定义 Join 类型的语法如下：
DELETE my_blogs
# 设定 Parent/Child Mapping
PUT my_blogs
  "mappings": {
    "properties": {
      "blog_comments_relation": {  # 字段名称
        "type": "join",            # 定义 join 类型
        "relations": {             # 定义父子关系
          "blog": "comment"        # blog 表示父级文档，comment 表示子级文档
      "content": {
        "type": "text"
      "title": {
        "type": "keyword"
2，插入 Join 数据
先插入两个父文档：
# 插入 blog1
PUT my_blogs/_doc/blog1
  "title":"Learning Elasticsearch",
  "content":"learning ELK @ geektime",
  "blog_comments_relation":{
    "name":"blog"  # name 为 blog 表示父文档
# 插入 blog2
PUT my_blogs/_doc/blog2
  "title":"Learning Hadoop",
  "content":"learning Hadoop",
    "blog_comments_relation":{
    "name":"blog" # name 为 blog 表示父文档
插入子文档：
其中需要注意 routing 的值是父文档 id；
这样可以确保父子文档被索引到相同的分片，从而确保 join 查询的性能。
# 插入comment1
PUT my_blogs/_doc/comment1?routing=blog1 # routing 的值是父文档 id
{                                        # 确保父子文档被索引到相同的分片
  "comment":"I am learning ELK",
  "username":"Jack",
  "blog_comments_relation":{
    "name":"comment",  # name 为 comment 表示子文档
    "parent":"blog1"   # 指定父文档的 id，表示子文档属于哪个父文档
# 插入 comment2
PUT my_blogs/_doc/comment2?routing=blog2 # routing 的值是父文档 id
{                                        # 确保父子文档被索引到相同的分片
  "comment":"I like Hadoop!!!!!",
  "username":"Jack",
  "blog_comments_relation":{
    "name":"comment", # name 为 comment 表示子文档
    "parent":"blog2"  # 指定父文档的 id，表示子文档属于哪个父文档
# 插入 comment3
PUT my_blogs/_doc/comment3?routing=blog2 # routing 的值是父文档 id
{                                        # 确保父子文档被索引到相同的分片
  "comment":"Hello Hadoop",
  "username":"Bob",
  "blog_comments_relation":{
    "name":"comment", # name 为 comment 表示子文档
    "parent":"blog2"  # 指定父文档的 id，表示子文档属于哪个父文档
3，parent_id 查询
根据父文档 id 来查询父文档，普通的查询无法查出子文档的信息：
GET my_blogs/_doc/blog2
如果想查到子文档的信息，需要使用 parent_id 查询：
POST my_blogs/_search
  "query": {
    "parent_id": {        # parent_id 查询
      "type": "comment",  # comment 表示是子文档，即是表示想查询子文档信息
      "id": "blog2"       # 指定父文档的 id
    }                     # 这样可以查询到 blog2 的所有 comment
4，has_child 查询
has_child 查询可以通过子文档的信息，查到父文档信息。
POST my_blogs/_search
  "query": {
    "has_child": {       # has_child 查询
      "type": "comment", # 指定子文档类型，表示下面的 query 中的信息要在 comment 子文档中匹配
      "query" : {        
          "match": {"username" : "Jack"}
      }                  # 在子文档中匹配信息，最终返回所有的相关父文档信息
5，has_parent 查询
has_parent 查询可以通过父文档的信息，查到子文档信息。
POST my_blogs/_search
  "query": {
    "has_parent": {          # has_parent 查询
      "parent_type": "blog", # 指定子文档类型，表示下面的 query 中的信息要在 blog 父文档中匹配
      "query" : {
          "match": {"title" : "Learning Hadoop"}
      }                      # 在父文档中匹配信息，最终返回所有的相关子文档信息
6，通过子文档 id 查询子文档信息
普通的查询无法查到：
GET my_blogs/_doc/comment3
需要指定 routing 参数，提供父文档 id：
GET my_blogs/_doc/comment3?routing=blog2
7，更新子文档信息
更新子文档不会影响到父文档。
# URI 中指定子文档 id，并通过 routing 参数指定父文档 id
PUT my_blogs/_doc/comment3?routing=blog2
    "comment": "Hello Hadoop??",
    "blog_comments_relation": {
      "name": "comment",
      "parent": "blog2"
4，ES 动态 Mapping
ES 中的动态 Mapping 指的是：
在写入新文档的时候，如果索引不存在，ES 会自动创建索引。
动态 Mapping 使得我们可以不定义 Mapping，ES 会自动根据文档信息，推断出字段的类型。
但有时候也会推断错误，不符合我们的预期，比如地理位置信息等。
ES 类型的自动识别规则如下：
5，修改文档字段类型
字段类型是否能够修改，分两种情况：
对于新增字段：
如果 mappings._doc.dynamic 为 ture，当有新字段写入时，Mappings 会自动更新。
如果 mappings._doc.dynamic 为 false，当有新字段写入时，Mappings 不会更新；新增字段不会建立倒排索引，但是信息会出现在 _source 中。
如果 mappings._doc.dynamic 为 strict，当有新字段写入时，写入失败。
对于已有字段：
字段的类型不允许再修改。因为如果修改了，会导致已有的信息无法被搜索。
如果希望修改字段类型，需要 Reindex 重建索引。
dynamic 有 3 种取值，使用下面 API 可以修改 dynamic 的值：
PUT index_name/_mapping
  "dynamic": false/true/strict
通过下面语法可以获取一个索引的 Mapping：
GET index_name/_mapping
6，自定义 Mapping
自定义 Mapping 的语法如下：
PUT index_name
  "mappings" : {
自定义 Mapping 的小技巧：
创建一个临时索引，写入一些测试数据
获取该索引的 Mapping 值，修改后，使用它创建新的索引
删除临时索引
Mappings 有很多参数可以设置，可以参考这里。
6.1，一个嵌套对象的 mappings
如果我们要在 ES 中插入如下结构的数据：
PUT blog/_doc/1
  "content":"I like Elasticsearch",
  "time":"2019-01-01T00:00:00",
  "user": { # 是一个对象类型
    "userid":1,
    "username":"Jack",
    "city":"Shanghai"
其中的 user 字段是一个对象类型。
这种结构的数据对应的 mappings 应该像下面这样定义：
PUT /blog
  "mappings": {
    "properties": {
      "content": {
        "type": "text"
      "time": {
        "type": "date"
      "user": {  # user 内部又嵌套了一个 properties
        "properties": {
          "city": {
            "type": "text"
          "userid": {
            "type": "long"
          "username": {
            "type": "keyword"
6.2，一个对象数组的 mappings
如果我们要在 ES 中插入如下结构的数据：
POST my_movies/_doc/1
  "title":"Speed",
  "actors":[ # actors 是一个数组类型，数组中的元素是对象类型
      "first_name":"Keanu",
      "last_name":"Reeves"
      "first_name":"Dennis",
      "last_name":"Hopper"
其中的 actors 字段是一个数组类型，数组中的元素是对象类型。
像这种结构的数据对应的 mappings 应该像下面这样定义：
PUT my_movies
  "mappings": {
	"properties": {
	  "actors": {         # actors 字段
		"properties": {   # 嵌入了一个 properties
		   "first_name": {"type": "keyword"},
		   "last_name": {"type": "keyword"}
		"title": {
		   "type": "text",
		   "fields": {
			   "keyword": {
				   "type": "keyword",
				   "ignore_above": 256
7，控制字段是否可被索引
可以通过设置字段的 index 值，来控制某些字段是否可被搜索。
index 有两种取值：true / false，默认为 true。
当某个字段的 index 值为 false 时，ES 就不会为该字段建立倒排索引（节省空间），该字段也不能被搜索（如果搜索的话会报错）。
设置语法如下：
PUT index_name
    "mappings" : {          # 固定写法
      "properties" : {      # 固定写法
        "firstName" : {     # 字段名
          "type" : "text"
        "lastName" : {      # 字段名
          "type" : "text"
        "mobile" : {        # 字段名
          "type" : "text",
          "index": false    # 设置为 false
8，控制倒排索引项的内容
我们可以通过设置 index_options 的值来控制倒排索引项的内容，它有 4 种取值：
docs：只记录文档 id
freqs：记录文档 id 和 词频
positions：记录文档 id，词频 和 单词 position
offsets：记录文档 id，词频，单词 position 和 字符 offset
Text 类型的数据，index_options 的值默认为 positions；其它类型的数据，index_options 的值默认为 docs。
注意：对于 index_options 的默认值，不同版本的 ES，可能不一样，请查看相应版本的文档。
对于倒排索引项，其记录的内容越多，占用的空间也就越大，同时 ES 也会对字段进行更多的分析。
设置语法如下：
PUT index_name
  "mappings": {                      # 固定写法
    "properties": {                  # 固定写法
      "text": {                      # 字段名
        "type": "text",              # 字段的数据类型
        "index_options": "offsets"   # index_options 值
9，设置 null 值可被搜索
默认情况下 null 和 空数组[] 是不能够被搜索的，比如下面的两个文档：
PUT my_index/_doc/1
  "status_code": null
PUT my_index/_doc/2
  "status_code": [] 
要想使得这两个文档能够被搜索，需要设置 null_value 参数，如下：
PUT my_index
  "mappings": {
    "properties": {
      "status_code": {
        "type": "keyword",    # 只有 Keyword 类型的数据，才支持设置 null_value
        "null_value": "NULL"  # 将 null_value 设置为 NULL，就可以通过 NULL 搜索了
注意只有 Keyword 类型的数据，才支持设置 null_value，将 null_value 设置为 NULL，就可以通过 NULL 搜索了，如下：
GET my-index/_search?q=status_code:NULL
10，索引模板
索引模板（Index Template）设置一个规则，自动生成索引的 Mappings 和 Settings。
索引模板有以下特性：
模板只在索引创建时起作用，修改模板不会影响已创建的索引。
可以设置多个索引模板，这些设置会被 merge 在一起。
可以设置 order 的数值，控制 merge 的过程。
多个模板时的 merge 规则，当一个索引被创建时：
使用 ES 默认的 mappings 和 settings。
使用 order 值低的模板。
使用 order 值高的模板，它会覆盖 order 值低的模板。
使用用户自带的，指定的 mappings 和 settings，这个级别的最高，会覆盖之前所有的。
对于相同字段的不同只会进行覆盖，对于不同的字段会进行叠加依次使用。
索引模板示例：
PUT _template/template_1  # template_1 是自定义的索引模板的名称
  "index_patterns": ["te*", "bar*"], # 匹配索引的规则，该模板会作用于这些索引名上
  "settings": {                      # settings 设置
    "number_of_shards": 1
  "mappings": {                      # mappings 设置
    "_source": {
      "enabled": false
    "properties": {
      "host_name": {
        "type": "keyword"
      "created_at": {
        "type": "date",
        "format": "EEE MMM dd HH:mm:ss Z yyyy"
多个索引模板：
PUT /_template/template_1
    "index_patterns" : ["*"],
    "order" : 0,
    "settings" : {
        "number_of_shards" : 1
    "mappings" : {
        "_source" : { "enabled" : false }
PUT /_template/template_2
    "index_patterns" : ["te*"],
    "order" : 1,
    "settings" : {
        "number_of_shards" : 1
    "mappings" : {
        "_source" : { "enabled" : true }
11，动态模板
动态模板（Dynamic Template）用于设置某个指定索引中的字段的数据类型。
（本节完。）
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