映射是存储在索引中的文档的大纲。它定义数据类型，如geo_point或文档和规则中存在的字段的字符串和格式，以控制动态添加的字段的映射。 例如

POST http://localhost:9200/bankaccountdetails

{
   "mappings":{
      "report":{
         "_all":{
            "enabled":true
         },

         "properties":{
            "name":{ "type":"string"}, "date":{ "type":"date"},
            "balance":{ "type":"double"}, "liability":{ "type":"double"}
         }
      }
   }
}

{"acknowledged":true}

Elasticsearch支持文档中字段的多种不同数据类型。以下数据类型用于在Elasticsearch中存储字段 -

• 核心数据类型 - 这些是几乎所有系统支持的基本数据类型，如整数，长整数，双精度，短整型，字节，双精度，浮点型，字符串，日期，布尔和二进制。
• 复杂数据类型 - 这些数据类型是核心数据类型的组合。类似数组，JSON对象和嵌套数据类型。以下是嵌套数据类型的示例

POST http://localhost:9200/tabletennis/team/1

{
   "group" : "players",
   "user" : [
      {
         "first" : "dave", "last" : "jones"
      },

      {
         "first" : "kevin", "last" : "morris"
      }
   ]
}

{
   "_index":"tabletennis", "_type":"team", "_id":"1", "_version":1, 
   "_shards":{"total":2, "successful":1, "failed":0}, "created":true
}

• 地理数据类型
  这些数据类型用于定义地理属性。 例如，geo_point用于定义经度和纬度，geo_shape用于定义不同的几何形状，如矩形。

• 专用数据类型
  这些数据类型用于特殊目的，如IPv4(“ip”)接受IP地址，完成数据类型用于支持自动完成建议，token_count用于计算字符串中的令牌数量。

映射类型

每个索引都具有一个或多个映射类型，用于将索引的文档划分为逻辑组。 映射可以基于以下参数有些不同 

• 元字段
  这些字段提供有关映射和与其关联的其他对象的信息。 例如_index，_type，_id和_source字段。

• 字段
  不同的映射包含不同数量的字段和具有不同数据类型的字段。

动态映射

Elasticsearch为自动创建映射提供了一个用户友好的机制。用户可以将数据直接发布到任何未定义的映射，Elasticsearch将自动创建映射，这称为动态映射。 例如

POST http://localhost:9200/accountdetails/tansferreport

{
   "from_acc":"7056443341", "to_acc":"7032460534",
   "date":"11/1/2016", "amount":10000
}

{
   "_index":"accountdetails", "_type":"tansferreport",
   "_id":"AVI3FeH0icjGpNBI4ake", "_version":1,
   "_shards":{"total":2, "successful":1, "failed":0},
   "created":true
}

映射参数定义映射的结构，关于字段和关于存储的信息以及如何在搜索时分析映射的数据。 这些是以下映射参数 -

• analyzer
• boost
• coerce
• copy_to
• doc_values
• dynamic
• enabled
• fielddata
• geohash
• geohash_precision
• geohash_prefix
• format
• ignore_above
• ignore_malformed
• include_in_all
• index_options
• lat_lon
• index
• fields
• norms
• null_value
• position_increment_gap
• properties
• search_analyzer
• similarity
• store
• term_vector