es中的文档等价于java中的对象,那么在java中有字段(比如string, int, long等类型), 同理在es索引中的具体字段也是有类型的.

PUT /testDocument/article/1
{
  "title" : "elasticsearchshi是是什么",
  "author" : "zhangsan",
  "titleScore" : 60
}

如上这种操作没有指明索引类型, es会自动根据类型识别字段.那么如何知道es自动识别的字段类型呢?

kibana中的命令GET/testDocument/article/_mapping

然后再插入一条数据

PUT /testDocument/article/2
{
  "title" : "elasticsearchshi是是什么",
  "author" : "zhangsan",
  "titleScore" : 66.666
}

查询数据: GET /doucment/aricle/2

• 我们会发现本来是long类型的titleScore在es中有能够存入, 而且没有报错, 但其实这就是一个问题.
• 如果后期es对接java的时候, java会对字段指定类型, 比如

class Article{
	private String title;
	private String author;
	private  ? titleScore;  //《什么类型合适》？如果使用double类型，那么后面肯定会有数据格式转换的异常 doublelong
}

• 所以,我们如果能提前知道字段类型, 这样java封装字段就能正确指定类型了. 怎么办呢? 办法就是使用mapping映射管理, 提前指定字段类型,防止后续出现根式转换异常的问题.

# 先删除原来的document
DELETE testDocument
# 然后添加新数据,设置mapping
PUT testDocument
{
  "mappings": {
    "article" : {
      "properties":
      {
        "title" : {"type": "text"} , 
        "author" : {"type": "text"} , 
        "titleScore" : {"type": "double"} 
        
      }
    }
  }
}
#  查询索引数据类型
get testDocument/article/_mapping

• 添加索引:school，文档类型:logs，索引字段:messages ，messages字段的类型为text

PUT school
{
	"mapping": {
		"logs": {
			"properties": {"messages" : {"type": "text"}}
		}
	}
}

• 查看索引school/logs的字段类型

GET /school/_mapping/logs

• 继续添加字段

POST /school/_mapping/logs
{
  "properties": {"number" : {"type": "text"}}
}

• 继续查看school/logs的字段属性

GET /school/_mapping/logs

上图说明mapping映射设置成功~

语法:

GET /{index}/_mapping/{type}/field/{field}

• 获取number字段属性

GET /school/_mapping/logs/field/number

问题: 使用es默认生成mapping, 使用java api统计数据的, 发现数据不准确.
解决: 发现程序员A在创建索引的时候，使用的默认mapping，导致精度损失。为了解决这个问题，重新构建一个新的库，这个库设置某个字段为double。

• 第一步: 重新创建一个索引库document1, 失去精准的字段设置mapping

PUT document1
{
  "mappings": {
    "article" : {
      "properties":
      {
        "title" : {"type": "text"} , 
        "author" : {"type": "text"} , 
        "titleScore" : {"type": "double"} 
      }
    }
  }
}

• 然后用reindex的命令, 将原始库的内容,拷给到document1中

POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "document"
  },
  "dest": {
    "index": "document1"
  }
}