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。
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" |
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。
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": "dateOptionalTime"
},
"name": {
"type": "string"
},
"tweet": {
"type": "string"
},
"user_id": {
"type": "long"
}
}
}
}
}
}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！
The most important attribute of a field is the type. For fields
other than string fields, you will seldom need to map anything other
than type:
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。
For analyzed string fields, use the analyzer attribute to
specify which analyzer to apply both at search time and at index time. By
default, Elasticsearch uses the standard analyzer, but you can change this
by specifying one of the built-in analyzers, such as
whitespace, simple, or english:
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。
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）。
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。
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
Black-cats <1>
GET /gb/_analyze?field=tag
Black-cats <1><1> 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。