1.什么是映射（Mapping）

映射是 Elasticsearch 中定義文檔及其包含字段如何存儲和索引的過程。它相當于關系型數據庫中的表結構定義，決定了：

• 每個字段的數據類型
• 字段是否被索引
• 字段的索引方式
• 字段的分析器設置
• 字段的格式（如日期格式）

1.1 元字段（Meta-Fields）

元字段是 Elasticsearch 為每個文檔自動創建的內部字段，用于管理文檔的元數據。常見的元字段包括：

• 標識元字段
  • _index：文檔所屬的索引
  • _id：文檔的唯一 ID
• 文檔源元字段
  • _source：存儲原始 JSON 文檔
• 索引元字段
  • _field_names：包含非空值的所有字段
• 路由元字段
  • _routing：用于將給定文檔路由到指定的分片。
• 其他元字段
  • _meta：應用特定的元數據
  • _version：文檔版本號

例如 Kibana 中自帶的 sample_data_ecommerce 示例數據。

下面框出來的就是元字段信息。

1.2 數據類型 vs 映射類型

1.2.1 數據類型

指字段值的具體類型，如：

• 核心類型：text、keyword、long、integer、short、byte、double、float、boolean、date
• 復雜類型：object、nested
• 地理類型：geo_point、geo_shape
• 特殊類型：ip、completion、token_count

1.2.2 映射類型

在 Elasticsearch 7.0 之前，索引可以包含多個類型（類似于表），但 7.0 之后已棄用，每個索引現在只有一個隱式的 _doc 類型。

2.實際運用案例

案例 1：電商產品索引映射

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：動態模板設置

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

3.動態映射與靜態映射詳解

3.1 動態映射 (Dynamic Mapping)

動態映射是 Elasticsearch 自動檢測和創建字段映射的能力。當索引一個新文檔時，如果包含未定義的字段，Elasticsearch 會根據字段值自動推斷數據類型并創建映射。

3.1.1 動態映射的三種模式

• true（默認）：自動添加新字段
• false：忽略新字段（不索引但會存儲在 _source 中）
• strict：拒絕包含新字段的文檔（拋出異常）

3.1.2 動態映射示例

# 創建索引時不定義映射（使用默認動態映射）
PUT /dynamic_index# 插入包含新字段的文檔
POST /dynamic_index/_doc/1
{"name": "John Doe",  # 自動識別為text字段"age": 30,          # 自動識別為long"birth_date": "1990-01-01",  # 自動識別為date"is_active": true,   # 自動識別為boolean"salary": 5000.50,   # 自動識別為float"tags": ["tech", "sports"],  # 自動識別為text數組"address": {         # 自動識別為object"street": "123 Main St","city": "New York"}
}

查看自動生成的映射

GET /dynamic_index/_mapping# 返回結果示例：
{"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 靜態映射（Explicit Mapping）

靜態映射是手動預定義索引的字段結構和數據類型，在創建索引時明確指定每個字段的類型和屬性。

靜態映射示例

# 創建索引時明確定義映射
PUT /static_index
{"mappings": {"dynamic": "strict",  # 嚴格模式，禁止未定義的字段"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" }}}}}
}

嘗試插入未定義字段的文檔

POST /static_index/_doc/1
{"name": "Jane Smith","age": 28,"new_field": "test"  # 將拋出異常，因為dynamic=strict
}# 錯誤響應：
{"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 對比

特性	動態映射	靜態映射
字段創建方式	自動推斷	手動預定義
靈活性	高	低
可控性	低	高
適合場景	開發初期、數據結構不確定	生產環境、數據結構穩定
性能影響	可能產生不理想的映射	可優化映射提升性能
維護成本	低（初期）高（后期整理）	高（前期）低（后期）
數據一致性	可能不一致	高度一致

3.4 最佳實踐建議

• 開發階段：可以使用動態映射快速原型開發。

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

• 過渡階段：使用動態模板（dynamic templates）控制自動映射。

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

• 生產環境：推薦使用靜態映射。

  PUT /prod_index
  {"mappings": {"dynamic": "strict","properties": {// 明確定義所有字段}}
  }
  

• 混合使用：可以結合兩者優勢。

  PUT /hybrid_index
  {"mappings": {"dynamic": "false",  # 不自動索引新字段，但存儲在_source"properties": {// 明確定義已知字段}}
  }
  

通過合理選擇映射策略，可以在靈活性和可控性之間取得平衡，為不同階段的業務需求提供最合適的解決方案。

4.映射修改詳解

在 Elasticsearch 中，映射創建后是可以修改的，但有重要的限制和注意事項。

4.1 可以修改的內容

• 添加新字段：任何時候都可以向現有映射添加新字段。

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

• 修改某些字段屬性：

  • 可以更新 fields 多字段設置
  • 可以修改 analyzer、search_analyzer 等分析相關設置
  • 可以修改 ignore_above（keyword 字段）
  • 可以修改 null_value 設置

• 動態映射規則：可以更新動態模板（dynamic templates）

4.2 不可修改的內容

• 字段數據類型：不能更改已有字段的數據類型。
  • 例如：不能將 text 改為 keyword，不能將 long 改為 integer。
• 已索引的字段：不能更改已索引字段的基本結構。
  • 例如：不能將單字段改為多字段。
• 字段名稱：不能直接重命名字段。

4.3 修改映射的解決方案

當需要做不允許的修改時，可以考慮以下方案：

• 重建索引（Reindex）

  • 創建新索引，定義新映射。
  • 使用 Reindex API 將數據從舊索引復制到新索引。
  • 示例：

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

• 使用別名（Alias）

  • 創建指向新索引的別名。
  • 無縫切換應用查詢到新索引。
  • 示例：

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

• 多字段（Multi-fields）

  • 為字段添加不同數據類型的多字段版本。
  • 示例：

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

4.4 案例：將字符串字段從 text 改為 keyword

4.4.1 錯誤方式（直接修改會失敗）

PUT /my_index/_mapping
{"properties": {"category": { "type": "keyword" }  // 如果原先是text，這會報錯}
}

4.4.2 正確方式（通過重建索引）

// 1. 創建新索引
PUT /my_index_v2
{"mappings": {"properties": {"category": { "type": "keyword" }}}
}// 2. 重新索引數據
POST _reindex
{"source": { "index": "my_index" },"dest": { "index": "my_index_v2" }
}// 3. 切換別名
POST _aliases
{"actions": [{ "remove": { "index": "my_index", "alias": "products" } },{ "add": { "index": "my_index_v2", "alias": "products" } }]
}

4.5 注意事項

• 生產環境謹慎操作：映射更改可能影響現有查詢和應用程序。
• 停機時間考慮：重建大索引可能需要時間，規劃好維護窗口。
• 版本兼容性：Elasticsearch 不同版本對映射修改的支持可能不同。
• 監控影響：修改后監控集群性能和查詢結果。
• 備份數據：重大映射修改前建議備份重要數據。
• 測試環境驗證：先在測試環境驗證映射修改的效果。

通過合理規劃映射修改策略，可以在最小化影響的情況下實現索引結構的演進。

5.注意事項

• 提前規劃映射：生產環境中應預先定義好映射，避免依賴動態映射
• 避免映射爆炸：
  • 設置 index.mapping.total_fields.limit（默認 1000）
  • 使用 dynamic: false 或 dynamic: strict 控制動態字段
• 合理選擇數據類型：
  • 需要全文搜索用 text，需要精確匹配/聚合用 keyword
  • 數值類型選擇最合適的范圍（如能用 integer 就不用 long）
• 元字段使用：
  • 不要修改 _source 字段，它是文檔的原始 JSON
  • 使用 _routing 優化查詢性能
• 映射更新限制：
  • 已有字段的映射類型不能更改
  • 只能添加新字段或修改某些參數（如增加字段的 fields）
• 性能考慮：
  • 避免過多的嵌套對象
  • 對于不搜索的字段設置 "index": false
• 版本兼容性：
  • Elasticsearch 7.x 及以后版本已移除映射類型概念
  • 升級時要注意 API 變化

通過合理設計映射，可以顯著提高 Elasticsearch 的查詢性能和存儲效率。