Elasticsearch數據類型
Elasticsearch自帶的數據類型是Lucene索引的依據，也是我們做手動映射調整的依據。
映射中主要就是針對字段設置類型以及類型相關參數。
1.JSON基礎類型如下：
字符串：string
數字：byte、short、integer、long、float、double、
時間：date
布爾值: true、false
數組: array
對象: object
2.Elasticsearch獨有的類型：
多重: multi
經緯度: geo_point
網絡地址: ip
堆疊/嵌套對象: nested object
二進制: binary
附件: attachment
注意點：
1.映射應當在建立索引時，同時建立。如果索引建立后，還想做在索引中增加其他類型的映射，是不可以的。elasticsearch 對沒有做映射的類型，都已經指定默認映射。
2.Elasticsearch映射雖然有idnex和type兩層關系，但是實際索引時是以index為基礎的。如果同一個index下不同type的字段出現mapping不一致的情況，雖然數據依然可以成功寫入並生成各自的mapping，但實際上fielddata中的索引結果卻依然是以index內第一個mapping類型來生成的。
自定義字段映射
Elasticsearch的Mapping提供了對Elasticsearch中索引字段名及其數據類型的定義，還可以對某些字段添加特殊屬性：該字段是否分詞，是否存儲，使用什么樣的分詞器等。
精確索引：
字段都有幾個基本的映射選項，類型（type）和索引方式(index)。以字符串類型為例，index有三個選項：
analyzed:默認選項，以標准的全文索引方式，分析字符串，完成索引。
not_analyzed:精確索引，不對字符串做分析，直接索引字段數據的精確內容。
no：不索引該字段。
對於日志文件來說，很多字段都是不需要再Elasticsearch里做分析這步的，所以，我們可以這樣設置：
"myfieldname" : {
"type" : "string",
"index" : "not_analyzed"
}
時間格式：
@timestamp這個時間格式在Nginx中叫$time_iso8601，在Rsyslog中叫date-rfc3339,在Elasticsearch中叫dateOptionalTime.但事實上，Elasticsearch完全可以接受其他時間格式作為時間字段的內容。對於Elasticsearch來說，時間字段內容實際上就是轉換成long類型作為內部存儲的。所以，接受段的時間格式可以任意設置：
@timestamp: {
"type" : "date",
"index" : "not_analyzed",
"doc_values" : true,
"format" : "dd/MM/YYYY:HH:mm:ss Z"
}
多重索引：
多重索引是Logstash用戶習慣的的一個映射，因為這是Logstash默認開啟的配置：
"title" : {
"type" : "string",
"fields" : {
"raw" : {
"type" : "string",
"index" : "not_analyzed"
}
}
}
其作用時，在title字段數據寫入的時候，Elasticsearch會自動生成兩個字段，分別是title和title.raw。這樣，有可能同時需要分詞和不分詞結果的環境，就可以很靈活的使用不同的索引字段了。比如，查看標題中最常用的單詞，應該是使用title字段，查看閱讀數最多的文章標題，應該是使用title.raw字段。
多值字段：
空字段：
數組可以是空的。這等於有零個值。事實上，Lucene沒法存放null值，所以一個null值的字段被認為是空字段。
下面這四個字段將被識別為空字段而不被索引:
"empty_string" : "",
"null_value" : null,
"empty_array" : [],
"array_with_null_value" : [ null ]