已經把ElasticSearch的核心概念和關系數據庫做了一個對比，索引（index）相當於數據庫，類型(type)相當於數據表，映射(Mapping)相當於數據表的表結構。ElasticSearch中的映射（Mapping）用來定義一個文檔，可以定義所包含的字段以及字段的類型、分詞器及屬性等等。
文檔映射就是給文檔中的字段指定字段類型、分詞器。
使用GET /mymayikt/user/_mapping
es把type移除了！！！ 自動映射 自動識別
映射的查詢： GET /toov5/_mapping
小結： Stirng 類型分為 text 和keywork
text會進行分詞查詢 keyword不會進行分詞查詢只能進行精確查詢！
映射的分類
動態映射
我們知道，在關系數據庫中，需要事先創建數據庫，然后在該數據庫實例下創建數據表，然后才能在該數據表中插入數據。而ElasticSearch中不需要事先定義映射（Mapping），文檔寫入ElasticSearch時，會根據文檔字段自動識別類型，這種機制稱之為動態映射。
靜態映射
在ElasticSearch中也可以事先定義好映射，包含文檔的各個字段及其類型等，這種方式稱之為靜態映射。
ES類型支持
基本類型
符串：string，string類型包含 text 和 keyword。
text：該類型被用來索引長文本，在創建索引前會將這些文本進行分詞，轉化為詞的組合，建立索引；允許es來檢索這些詞，text類型不能用來排序和聚合。
keyword：該類型不需要進行分詞，可以被用來檢索過濾、排序和聚合，keyword類型自讀那只能用本身來進行檢索（不可用text分詞后的模糊檢索）。
注意: keyword類型不能分詞，Text類型可以分詞查詢
數指型：long、integer、short、byte、double、float
日期型：date
布爾型：boolean
二進制型：binary
數組類型（Array datatype）
復雜類型
地理位置類型（Geo datatypes）
地理坐標類型（Geo-point datatype）：geo_point 用於經緯度坐標
地理形狀類型（Geo-Shape datatype）：geo_shape 用於類似於多邊形的復雜形狀
特定類型（Specialised datatypes）
Pv4 類型（IPv4 datatype）：ip 用於IPv4 地址
Completion 類型（Completion datatype）：completion 提供自動補全建議
Token count 類型（Token count datatype）：token_count 用於統計做子標記的字段的index數目，該值會一直增加，不會因為過濾條件而減少
mapper-murmur3 類型：通過插件，可以通過_murmur3_來計算index的哈希值
附加類型（Attachment datatype）：采用mapper-attachments插件，可支持_attachments_索引，例如 Microsoft office 格式，Open Documnet 格式， ePub，HTML等
Analyzer 索引分詞器，索引創建的時候使用的分詞器 比如ik_smart
Search_analyzer 搜索字段的值時，指定的分詞器
創建文檔映射： 同時還可以指定字段的分詞器！
不能做更改！ 直接之前的刪除 然后重新創建之
##刪除索引
DELETE /toov5
##創建索引
PUT /toov5
POST /toov5/_mapping/user
{
"user":{
"properties":{
"age":{
"type":"integer"
},
"sex":{
"type":"integer"
},
"name":{
"type":"text",
"analyzer":"ik_smart",
"search_analyzer":"ik_smart"
},
"car":{
"type":"keyword"
}
}
}
}
##查看映射類型
GET /toov5/_mapping
查看結果：
