1.什么是映射（Mapping）

映射是 Elasticsearch 中定义文档及其包含字段如何存储和索引的过程。它相当于关系型数据库中的表结构定义，决定了：

• 每个字段的数据类型
• 字段是否被索引
• 字段的索引方式
• 字段的分析器设置
• 字段的格式（如日期格式）

1.1 元字段（Meta-Fields）

元字段是 Elasticsearch 为每个文档自动创建的内部字段，用于管理文档的元数据。常见的元字段包括：

• 标识元字段
  • _index：文档所属的索引
  • _id：文档的唯一 ID
• 文档源元字段
  • _source：存储原始 JSON 文档
• 索引元字段
  • _field_names：包含非空值的所有字段
• 路由元字段
  • _routing：用于将给定文档路由到指定的分片。
• 其他元字段
  • _meta：应用特定的元数据
  • _version：文档版本号

例如 Kibana 中自带的 sample_data_ecommerce 示例数据。

下面框出来的就是元字段信息。

1.2 数据类型 vs 映射类型

1.2.1 数据类型

指字段值的具体类型，如：

• 核心类型：text、keyword、long、integer、short、byte、double、float、boolean、date
• 复杂类型：object、nested
• 地理类型：geo_point、geo_shape
• 特殊类型：ip、completion、token_count

1.2.2 映射类型

在 Elasticsearch 7.0 之前，索引可以包含多个类型（类似于表），但 7.0 之后已弃用，每个索引现在只有一个隐式的 _doc 类型。

2.实际运用案例

案例 1：电商产品索引映射

PUT /products
{"mappings": {"properties": {"name": { "type": "text", "analyzer": "ik_max_word" },"price": { "type": "double" },"description": { "type": "text" },"category": { "type": "keyword" },"tags": { "type": "keyword" },"created_at": { "type": "date", "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" },"specs": { "type": "object" },"location": { "type": "geo_point" }}}
}

案例 2：动态模板设置

PUT /my_index
{"mappings": {"dynamic_templates": [{"strings_as_keywords": {"match_mapping_type": "string","mapping": {"type": "keyword"}}}]}
}

3.动态映射与静态映射详解

3.1 动态映射 (Dynamic Mapping)

动态映射是 Elasticsearch 自动检测和创建字段映射的能力。当索引一个新文档时，如果包含未定义的字段，Elasticsearch 会根据字段值自动推断数据类型并创建映射。

3.1.1 动态映射的三种模式

• true（默认）：自动添加新字段
• false：忽略新字段（不索引但会存储在 _source 中）
• strict：拒绝包含新字段的文档（抛出异常）

3.1.2 动态映射示例

# 创建索引时不定义映射（使用默认动态映射）
PUT /dynamic_index# 插入包含新字段的文档
POST /dynamic_index/_doc/1
{"name": "John Doe",  # 自动识别为text字段"age": 30,          # 自动识别为long"birth_date": "1990-01-01",  # 自动识别为date"is_active": true,   # 自动识别为boolean"salary": 5000.50,   # 自动识别为float"tags": ["tech", "sports"],  # 自动识别为text数组"address": {         # 自动识别为object"street": "123 Main St","city": "New York"}
}

查看自动生成的映射

GET /dynamic_index/_mapping# 返回结果示例：
{"dynamic_index": {"mappings": {"properties": {"address": {"properties": {"city": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword" } } },"street": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword" } } }}},"age": { "type": "long" },"birth_date": { "type": "date" },"is_active": { "type": "boolean" },"name": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword" } } },"salary": { "type": "float" },"tags": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword" } } }}}}
}

3.2 静态映射（Explicit Mapping）

静态映射是手动预定义索引的字段结构和数据类型，在创建索引时明确指定每个字段的类型和属性。

静态映射示例

# 创建索引时明确定义映射
PUT /static_index
{"mappings": {"dynamic": "strict",  # 严格模式，禁止未定义的字段"properties": {"name": {"type": "text","analyzer": "standard","fields": {"keyword": { "type": "keyword" }}},"age": { "type": "integer" },"birth_date": {"type": "date","format": "yyyy-MM-dd||epoch_millis"},"is_active": { "type": "boolean" },"salary": { "type": "scaled_float", "scaling_factor": 100 },"tags": {"type": "keyword"},"address": {"type": "object","properties": {"street": { "type": "keyword" },"city": { "type": "keyword" },"coordinates": { "type": "geo_point" }}},"comments": {"type": "nested","properties": {"user": { "type": "keyword" },"message": { "type": "text" },"rating": { "type": "byte" }}}}}
}

尝试插入未定义字段的文档

POST /static_index/_doc/1
{"name": "Jane Smith","age": 28,"new_field": "test"  # 将抛出异常，因为dynamic=strict
}# 错误响应：
{"error": {"root_cause": [{"type": "strict_dynamic_mapping_exception","reason": "mapping set to strict, dynamic introduction of [new_field] within [_doc] is not allowed"}]},"status": 400
}

3.3 对比

特性	动态映射	静态映射
字段创建方式	自动推断	手动预定义
灵活性	高	低
可控性	低	高
适合场景	开发初期、数据结构不确定	生产环境、数据结构稳定
性能影响	可能产生不理想的映射	可优化映射提升性能
维护成本	低（初期）高（后期整理）	高（前期）低（后期）
数据一致性	可能不一致	高度一致

3.4 最佳实践建议

• 开发阶段：可以使用动态映射快速原型开发。

  PUT /dev_index
  {"mappings": {"dynamic": true}
  }
  

• 过渡阶段：使用动态模板（dynamic templates）控制自动映射。

  PUT /transition_index
  {"mappings": {"dynamic_templates": [{"strings_as_keywords": {"match_mapping_type": "string","mapping": {"type": "keyword"}}}]}
  }
  

• 生产环境：推荐使用静态映射。

  PUT /prod_index
  {"mappings": {"dynamic": "strict","properties": {// 明确定义所有字段}}
  }
  

• 混合使用：可以结合两者优势。

  PUT /hybrid_index
  {"mappings": {"dynamic": "false",  # 不自动索引新字段，但存储在_source"properties": {// 明确定义已知字段}}
  }
  

通过合理选择映射策略，可以在灵活性和可控性之间取得平衡，为不同阶段的业务需求提供最合适的解决方案。

4.映射修改详解

在 Elasticsearch 中，映射创建后是可以修改的，但有重要的限制和注意事项。

4.1 可以修改的内容

• 添加新字段：任何时候都可以向现有映射添加新字段。

  PUT /my_index/_mapping
  {"properties": {"new_field": { "type": "text" }}
  }
  

• 修改某些字段属性：

  • 可以更新 fields 多字段设置
  • 可以修改 analyzer、search_analyzer 等分析相关设置
  • 可以修改 ignore_above（keyword 字段）
  • 可以修改 null_value 设置

• 动态映射规则：可以更新动态模板（dynamic templates）

4.2 不可修改的内容

• 字段数据类型：不能更改已有字段的数据类型。
  • 例如：不能将 text 改为 keyword，不能将 long 改为 integer。
• 已索引的字段：不能更改已索引字段的基本结构。
  • 例如：不能将单字段改为多字段。
• 字段名称：不能直接重命名字段。

4.3 修改映射的解决方案

当需要做不允许的修改时，可以考虑以下方案：

• 重建索引（Reindex）

  • 创建新索引，定义新映射。
  • 使用 Reindex API 将数据从旧索引复制到新索引。
  • 示例：

    POST _reindex
    {"source": { "index": "old_index" },"dest": { "index": "new_index" }
    }
    

• 使用别名（Alias）

  • 创建指向新索引的别名。
  • 无缝切换应用查询到新索引。
  • 示例：

    POST _aliases
    {"actions": [{ "remove": { "index": "old_index", "alias": "my_alias" } },{ "add": { "index": "new_index", "alias": "my_alias" } }]
    }
    

• 多字段（Multi-fields）

  • 为字段添加不同数据类型的多字段版本。
  • 示例：

    PUT /my_index/_mapping
    {"properties": {"my_field": {"type": "text","fields": {"keyword": { "type": "keyword" }}}}
    }
    

4.4 案例：将字符串字段从 text 改为 keyword

4.4.1 错误方式（直接修改会失败）

PUT /my_index/_mapping
{"properties": {"category": { "type": "keyword" }  // 如果原先是text，这会报错}
}

4.4.2 正确方式（通过重建索引）

// 1. 创建新索引
PUT /my_index_v2
{"mappings": {"properties": {"category": { "type": "keyword" }}}
}// 2. 重新索引数据
POST _reindex
{"source": { "index": "my_index" },"dest": { "index": "my_index_v2" }
}// 3. 切换别名
POST _aliases
{"actions": [{ "remove": { "index": "my_index", "alias": "products" } },{ "add": { "index": "my_index_v2", "alias": "products" } }]
}

4.5 注意事项

• 生产环境谨慎操作：映射更改可能影响现有查询和应用程序。
• 停机时间考虑：重建大索引可能需要时间，规划好维护窗口。
• 版本兼容性：Elasticsearch 不同版本对映射修改的支持可能不同。
• 监控影响：修改后监控集群性能和查询结果。
• 备份数据：重大映射修改前建议备份重要数据。
• 测试环境验证：先在测试环境验证映射修改的效果。

通过合理规划映射修改策略，可以在最小化影响的情况下实现索引结构的演进。

5.注意事项

• 提前规划映射：生产环境中应预先定义好映射，避免依赖动态映射
• 避免映射爆炸：
  • 设置 index.mapping.total_fields.limit（默认 1000）
  • 使用 dynamic: false 或 dynamic: strict 控制动态字段
• 合理选择数据类型：
  • 需要全文搜索用 text，需要精确匹配/聚合用 keyword
  • 数值类型选择最合适的范围（如能用 integer 就不用 long）
• 元字段使用：
  • 不要修改 _source 字段，它是文档的原始 JSON
  • 使用 _routing 优化查询性能
• 映射更新限制：
  • 已有字段的映射类型不能更改
  • 只能添加新字段或修改某些参数（如增加字段的 fields）
• 性能考虑：
  • 避免过多的嵌套对象
  • 对于不搜索的字段设置 "index": false
• 版本兼容性：
  • Elasticsearch 7.x 及以后版本已移除映射类型概念
  • 升级时要注意 API 变化

通过合理设计映射，可以显著提高 Elasticsearch 的查询性能和存储效率。