【Elasticsearch】模式映射之核心类型

模式映射用于定义索引结构。在创建mapping映射时须要指定字段的类型，如下详细介绍mapping属性常见字段类型。

每一个字段类型能够指定为ElasticSearch中某个特定的核心类型。ElasticSearch的核心类型以下：
1）字符串类型
2）数值类型
3）日期型
4）布尔型
5）二进制型

首先介绍一下通用属性。
index_name：该属性是存储在索引中的字段名称。若是未指定，则默认为字段定义的对象的名称。一般忽略该属性。
index：该属性的取值可为analyzed或no，若是为analyzed，则该字段将被索引，于是是能够搜索的；若是为no，则该字段不可被搜索。默认值是analyzed。字符串型的字段有一个额外的选项－－not_analyzed，意思是该字段会被索引但不须要分析。所以，该字段按原样写入索引，只有彻底匹配的搜索才能查到该字段。
store：该属性的取值能够为yes或no，用于指定字段的原始值是否存入索引。默认值是no，意味着不能在结果中返回字段的原始值（没有原始值也能够经过_source字段返回原始值）
boost：该属性默认为1。用于定义该字段在文档中的重要性，值越高表示该字段的取值越重要。
null_value：该属性指定若是某字段在被索引的文档中不存在时应写入何值。默认行为是忽略该字段。
include_in_all：该属性指定某字段是否应被包含到_all字段中。默认状况下，若是启用_all字段则包含全部的字段。

1、字符串型
term_vector（词向量）：该属性的取值能够为no（默认值）、yes、with_offsets、with_positions、with_positions_offsets。该属性表示是否对该字段计算lucene词向量，若是使用的是高亮则须要计算词向量。
omit_norms：取值能够为true或false，默认是false，若是为true则禁用该字段的lucene norms计算，则不能使用索引时加权。
omit_term_freq_and_positions：该属性的取值可为true或false，默认为false。若想创建索引时忽略词频和位置的计算，可将属性设为true。（0.20版本之后开始弃用）
index_options：用于设置索引选项。可能的取值是docs（索引文档的数量）、freqs（索引的文档数量和词频）、positions（索引的文档数量、词频和单词出现位置）。默认值是freqs（从0.20版本开始可用）。
analyzer：用于索引和搜索的分析器名称，默认是全局定义的分析器。
index_analyzer：用于索引的分析器的名称。
search_analyzer：用于处理做用在该字段的查询的分析器的名称。
ignore_above：字段的最大长度，超出指定长度的部分会被忽略。若是只关心字段的前N个字符，则该属性很是有用。

2、数值型
precision_step：该属性设置为字段的每一个取值生成的项数。值越低则生成的项数越多，进行range查询时就越快（但索引也会变大），默认值是4。
ignore_malformed：取值能够为true或false，默认值是false。若想要忽略格式错误的数值，则应该设置为true。

3、日期型
format：用于指定日期格式。默认值是dateOperationalTime。可选格式参考官方date-format.html文档
precision_step：该属性设置为字段的每一个取值生成的项数。值越低则生成的项数越多，进行range查询时就越快（但索引也会变大），默认值是4。
ignore_malformed：取值能够为true或false，默认值是false。若想要忽略格式错误的数值，则应该设置为true。

4、布尔型：取值为true或false

5、二进制型（binary）
二进制字段是指用base64来表示索引中存储的二进制数据，可用来存储二进制形式的数据，例如图像。默认状况下，该类型的字段只存储不索引。二进制类型只支持index_name属性