mapping

put  mapping  
curl -XPOST '192.168.1.60:39200/abc/_mapping/tweet' -d '
{
  "tweet":{
        "properties":{
           "name":{"type":"string","store":true}
         }
   }
}
'
get mapping
curl -XGET 192.168.1.60:39200/abc/_mapping/tweet
{
 "cms-201607": {
   "mappings": {
     "cmslog": {
       "properties": {
         "@timestamp": {
           "type": "date",
           "format": "strict_date_optional_time||epoch_millis"
         },
         "api": {
           "type": "string"
         },
         "file": {
           "type": "string"
         },
         "ip": {
           "type": "string"
         },
         "lv": {
           "type": "string"
         },
         "lvn": {
           "type": "long"
         },
         "server": {
           "type": "string"
         },
         "sid": {
           "type": "string"
         },
         "ts": {
           "type": "string"
         },
         "tsn": {
           "type": "long"
         },
         "txt": {
           "type": "string"
         },
         "uid": {
           "type": "string"
         }
       }
     }
   }
 }
}
curl -XGET 'http://localhost:9200/_mapping/twitter,kimchy'
curl -XGET 'http://localhost:9200/_all/_mapping/tweet,book'
The API will always include a mappings section, even if there aren't any mappings. Previous versions would not return the mappings section.
curl -XGET 'http://localhost:9200/_all/_mapping'
curl -XGET 'http://localhost:9200/_mapping'
更新mapping
cms-201607/cmslog/_mapping
{
 "properties": {
   "txt": {
     "type": "string",
     "index": "not_analyzed",
     "store": "yes"
   }
 }
}
为了能够把日期字段处理成日期，把数字字段处理成数字，把字符串字段处理成全文本（Full-text）或精确的字符串值，Elasticsearch需要知道每个字段里面都包含了什么类型。这些类型和字段的信息存储（包含）在映射（mapping）中。
正如《数据吞吐》一节所说，索引中每个文档都有一个类型(type)。 每个类型拥有自己的映射(mapping)或者模式定义(schema definition)。一个映射定义了字段类型，每个字段的数据类型，以及字段被Elasticsearch处理的方式。映射还用于设置关联到类型上的元数据。
在《映射》章节我们将探讨映射的细节。这节我们只是带你入门。1
核心简单字段类型
Elasticsearch支持以下简单字段类型：
类型        表示的数据类型
String        string
Whole number        byte, short, integer, long
Floating point        float, double
Boolean        boolean
Date        date
当你索引一个包含新字段的文档--一个之前没有的字段--Elasticsearch将使用动态映射猜测字段类型，这类型来自于JSON的基本数据类型，使用以下规则：
JSON type        Field type
Boolean: true or false        "boolean"
Whole number: 123        "long"
Floating point: 123.45        "double"
String, valid date: "2014-09-15"        "date"
String: "foo bar"        "string"
注意
这意味着，如果你索引一个带引号的数字--"123"，它将被映射为"string"类型，而不是"long"类型。然而，如果字段已经被映射为"long"类型，Elasticsearch将尝试转换字符串为long，并在转换失败时会抛出异常。
查看映射
我们可以使用_mapping后缀来查看Elasticsearch中的映射。在本章开始我们已经找到索引gb类型tweet中的映射：
GET /gb/_mapping/tweet
这展示给了我们字段的映射（叫做属性(properties)），这些映射是Elasticsearch在创建索引时动态生成的：
{
  "gb": {
     "mappings": {
        "tweet": {
           "properties": {
              "date": {
                 "type": "date",
                 "format": "strict_date_optional_time||epoch_millis"
              },
              "name": {
                 "type": "string"
              },
              "tweet": {
                 "type": "string"
              },
              "user_id": {
                 "type": "long"
              }
           }
        }
     }
  }
}
小提示
错误的映射，例如把age字段映射为string类型而不是integer类型，会造成查询结果混乱。
要检查映射类型，而不是假设它是正确的！
自定义字段映射
虽然大多数情况下基本数据类型已经能够满足，但你也会经常需要自定义一些特殊类型（fields），特别是字符串字段类型。 自定义类型可以使你完成一下几点：
区分全文（full text）字符串字段和准确字符串字段（译者注：就是分词与不分词，全文的一般要分词，准确的就不需要分词，比如『中国』这个词。全文会分成『中』和『国』，但作为一个国家标识的时候我们是不需要分词的，所以它就应该是一个准确的字符串字段）。
使用特定语言的分析器（译者注：例如中文、英文、阿拉伯语，不同文字的断字、断词方式的差异）
优化部分匹配字段
指定自定义日期格式（译者注：这个比较好理解,例如英文的 Feb,12,2016 和 中文的 2016年2月12日）
以及更多
映射中最重要的字段参数是type。除了string类型的字段，你可能很少需要映射其他的type：
{
   "number_of_clicks": {
       "type": "integer"
   }
}
string类型的字段，默认的，考虑到包含全文本，它们的值在索引前要经过分析器分析，并且在全文搜索此字段前要把查询语句做分析处理。
对于string字段，两个最重要的映射参数是index和analyer。
index
index参数控制字符串以何种方式被索引。它包含以下三个值当中的一个：
值        解释
analyzed        首先分析这个字符串，然后索引。换言之，以全文形式索引此字段。
not_analyzed        索引这个字段，使之可以被搜索，但是索引内容和指定值一样。不分析此字段。
no        不索引这个字段。这个字段不能为搜索到。
string类型字段默认值是analyzed。如果我们想映射字段为确切值，我们需要设置它为not_analyzed：
{
   "tag": {
       "type":     "string",
       "index":    "not_analyzed"
   }
}
其他简单类型（long、double、date等等）也接受index参数，但相应的值只能是no和not_analyzed，它们的值不能被分析。
分析
对于analyzed类型的字符串字段，使用analyzer参数来指定哪一种分析器将在搜索和索引的时候使用。默认的，Elasticsearch使用standard分析器，但是你可以通过指定一个内建的分析器来更改它，例如whitespace、simple或english。
{
   "tweet": {
       "type":     "string",
       "analyzer": "english"
   }
}
在《自定义分析器》章节我们将告诉你如何定义和使用自定义的分析器。
更新映射
你可以在第一次创建索引的时候指定映射的类型。此外，你也可以晚些时候为新类型添加映射（或者为已有的类型更新映射）。
重要
你可以向已有映射中增加字段，但你不能修改它。如果一个字段在映射中已经存在，这可能意味着那个字段的数据已经被索引。如果你改变了字段映射，那已经被索引的数据将错误并且不能被正确的搜索到。
我们可以更新一个映射来增加一个新字段，但是不能把已有字段的类型那个从analyzed改到not_analyzed。
为了演示两个指定的映射方法，让我们首先删除索引gb：
DELETE /gb
然后创建一个新索引，指定tweet字段的分析器为english：
PUT /gb <1>
{
 "mappings": {
   "tweet" : {
     "properties" : {
       "tweet" : {
         "type" :    "string",
         "analyzer": "english"
       },
       "date" : {
         "type" :   "date"
       },
       "name" : {
         "type" :   "string"
       },
       "user_id" : {
         "type" :   "long"
       }
     }
   }
 }
}
<1> 这将创建包含mappings的索引，映射在请求体中指定。
再后来，我们决定在tweet的映射中增加一个新的not_analyzed类型的文本字段，叫做tag，使用_mapping后缀:
PUT /gb/_mapping/tweet
{
 "properties" : {
   "tag" : {
     "type" :    "string",
     "index":    "not_analyzed"
   }
 }
}
注意到我们不再需要列出所有的已经存在的字段，因为我们没法修改他们。我们的新字段已经被合并至存在的那个映射中。
测试映射
你可以通过名字使用analyze API测试字符串字段的映射。对比这两个请求的输出：
GET /gb/_analyze?field=tweet&text=Black-cats <1>
GET /gb/_analyze?field=tag&text=Black-cats <2>
<1> <2> 我们想要分析的文本被放在请求体中。+
tweet字段产生两个词，"black"和"cat",tag字段产生单独的一个词"Black-cats"。换言之，我们的映射工作正常。