映射与模板的定制
Elasticsearch 是一个 schema-less 的系统，但 schema-less 并不代表 no schema，而是 ES 会尽量根据 JSON 源数据的基础类型猜测你想要的字段类型映射。如果你对这种动态生成的映射关系不满意，或者想要使用一些更高级的映射设置，那么就需要使用自定义映射。
创建和更新映射
正如上面所说，ES 可以随时根据数据中的新字段来创建新的映射关系。所以，我们也可以自己在还没有正式数据写入之前，先创建一个基础的映射。等后续数据有其他字段时，ES 也一样会自动处理。
映射的的创建方式如下：
# curl -XPUT http://127.0.0.1:9200/logstash-2015.06.20/_mapping -d '
{
"mappings": {
"syslog" : {
"properties" : {
"@timestamp" : {
"type" : "date"
},
"message" : {
"type" : "text"
},
"pid" : {
"type" : "long"
}
}
}
}
}'
注意：对于已存在的映射，ES 的自动处理仅限于新字段出现。已经生成的字段映射，是不可变更的。如果确实需要，请参阅之前的 reindex 接口小节，采用重新导入数据的方式完成。
而如果是新增一个字段映射的更新，那还是可以通过 /_mapping 接口直接完成的：
# curl -XPUT http://127.0.0.1:9200/logstash-2015.06.21/_mapping/syslog -d '
{
"properties" : {
"syslogtag" : {
"type" : "keyword",
}
}
}'
没错，这里只需要单独写这个新字段的内容就够了。ES 会自动合并进去。
删除映射
删除数据并不代表会删除数据的映射。比如：
# curl -XDELETE http://127.0.0.1:9200/logstash-2015.06.21/syslog
删除了索引下 syslog 的全部数据，但是 syslog 的映射还在。删除映射(同时也就删掉了数据)的命令是：
# curl -XDELETE http://127.0.0.1:9200/logstash-2015.06.21/_mapping/syslog
当然，如果删除整个索引，那映射也是同时被清除的。
核心类型
mapping 中主要就是针对字段设置类型以及类型相关参数。那么，我们首先来了解一下 Elasticsearch 支持的核心类型：
JSON 基础类型
字符串: text, keyword
- 数字: byte, short, integer, long, float, double，half_float
- 时间: date
- 布尔值: true, false
- 数组: array
对象: object
ES 独有类型
多重: multi
- 经纬度: geo_point
- 网络地址: ip
- 堆叠对象: nested object
- 二进制: binary
- 附件: attachment
前面提到，ES 是根据收到的 JSON 数据里的类型来猜测的。所以，一个内容为 "123" 的数据，猜测出来的类型应该是字符串而不是数值。除非这个字段已经有了确定为 long 的映射关系，那么 ES 会尝试做一次转换。如果转换失败，这条数据写入就会报错。
查看已有数据的映射
学习索引映射最直接的方式，就是查看已有数据索引的映射。我们用 logstash 写入 ES 的数据，都会根据 logstash 自带的 template，生成一个很有学习意义的映射：
# curl -XGET http://127.0.0.1:9200/logstash-2015.06.16/_mapping/tweet
{
"gb": {
"mappings": {
"tweet": {
"properties": {
"date": {
"type": "date",
"format": "dateOptionalTime"
},
"name": {
"type": "keyword"
},
"tweet": {
"type": "text"
},
"user_id": {
"type": "long"
}
}
}
}
}
}
自定义字段映射
大家可以通过上面一个现存的映射发现其实所有的字段都有好几个属性，这些都是我们可以自己定义修改的。除了已经看到的这些基本内容外，ES 还支持其他一些可能会比较常用的映射属性：
- 索引还是存储
- 自定义分词器
- 自定义日期格式
精确索引
字段都有几个基本的映射选项，类型(type)、存储(store)和索引方式(index)。默认来说，store 是 false 而 index 是 true。因为 ES 会直接在 _source 里存储全部 JSON，不用每个 field 单独存储了。
不过在非日志场景，比如用作监控存储的 TSDB 使用的时候，我们就可以关闭 _source，只存储有关 metric 名称的字段 store；同时也关闭所有数值字段的 index，只使用它们的 doc_values。
时间格式
稍微见过 Elastic Stack 示例的人，都对其中 @timestamp 字段的特殊格式有深刻的印象。这个时间格式在 Nginx 中叫 $time_iso8601，在 Rsyslog 中叫 date-rfc3339，在 ES 中叫 dateOptionalTime。但事实上，ES 完全可以接收其他时间格式作为时间字段的内容。对于 ES 来说，时间字段内容实际都是转换成 long 类型作为内部存储的。所以，接收段的时间格式，可以任意配置：
"@timestamp" : {
"type" : "date"
"format" : "dd/MMM/YYYY:HH:mm:ss Z",
}
而 ES 默认的时间字段格式，除了 dateOptionalTime 以外，还有一种，就是 epoch_millis，毫秒级的 UNIX 时间戳。因为这个数值 ES 可以直接毫不修改的存成内部实际的 long 数值。此外，从 ES 2.0 开始，新增了对秒级 UNIX 时间戳的支持，其 format 定义为：epoch_second。
注意：从 ES 2.x 开始，同名 date 字段的 format 也必须保持一致。
多重索引
多重索引是 logstash 用户最习惯的一个映射，因为这是 logstash 默认设置开启的配置：
"title": {
"type": "text",
"fields": {
"raw": { "type": "keyword" }
}
}
其作用是，在 title 字段数据写入的时候，ES 会自动生成两个字段，分别是 title 和 title.raw。这样，在可能同时需要分词与不分词结果的环境下，就可以很灵活的使用不同的索引字段了。比如，查看标题中最常用的单词，应该使用 title 字段；查看阅读数最多的文章标题，应该使用 title.raw 字段。
注意：raw 这个名字你可以自己随意取。比如说，如果你绝大多数时候用的是精确索引，那么你完全可以为了方便反过来定义：
"title": {
"type": "keyword",
"fields": {
"alz": { "type": "text" }
}
}
特殊字段
上面介绍的，都是对普通数据字段的一些常用设置。而实际上，ES 默认还有一些特殊字段，在默默的发挥着作用。这些字段，统一以 _ 下划线开头。在之前 CRUD 章节中，我们就已经看到一些，比如 _index，_type，_id。默认不开启的还有 _parent 等。这里需要介绍三个，对我们索引和检索的效果和性能，都有较大影响的：
_all
_all 里存储了各字段的数据内容。其作用是，在检索的时候，如果无法或者未指明具体搜索哪个字段的数据，那么 ES 默认就会是从 _all 里去查找。
对于日志场景，如果你的日志划分出来的字段比较少且数目固定。那么，完全可以关闭掉 _all 功能，节省这部分 IO 和 CPU。
"_all" : {
"enabled" : false
}
Elastic.co 甚至考虑在 6.0 版本中废弃掉 _all，由用户自定义字段来完成类似工作(比如日志场景中的 message 字段)。因为 _all 采用的分词器和用户自定义字段可能是不一致的，某些场景下会产生误解。
_field_names
_field_names 里存储的是每条数据里的字段名，你可以认为它是 _all 的补集。其主要作用是在做 _missing_ 或 _exists_ 查询的时候，不用检索数据本身，直接获取字段名对应的文档 ID。听起来似乎蛮不错的，但是文档较多的时候，就意味着这个倒排链非常长！而且几乎每次索引写入操作，都需要往这个倒排里加入文档 ID，这点是实际使用中非常损耗写入性能的地方。
除非有必要理由，关闭 _field_names 可以提升大概 20% 的写入性能。
_source
_source 里存储了该条记录的 JSON 源数据内容。这部分内容只是按照 ES 接收到的内容原样存储下来，并不经过索引过程。对于 ES 的请求过程来说，它不参与 Query 阶段，而只用于 Fetch 阶段。我们在 GET 或者 /_search 时看到的数据内容，都是从 _source 里获取到的。
所以，虽然 _source 也重复了一遍索引中的数据，一般我们并不建议关闭这个功能。因为一旦关闭，你搜索的结果除了一个 _id，啥都看不到。对于日志场景，意义不是很大。
当然，也有少数场景是可以关闭 _source 的：
- 把 ES 作为时间序列数据库使用，只要聚合统计结果，不要源数据内容。
- 把 ES 作为纯检索工具使用，
_id对应的内容在 HDFS 上另外存储，搜索后使用所得_id去 HDFS 上读取内容。
动态模板映射
不想使用默认识别的结果，单独设置一个字段的映射的方法，上面已经介绍完毕。那么，如果你有一类相似的数据字段，想要统一设置其映射，就可以用到下一项功能：动态模板映射(dynamic_templates)。
"_default_" : {
"dynamic_templates" : [ {
"message_field" : {
"mapping" : {
"omit_norms" : true,
"store" : false,
"type" : "text"
},
"match" : "*msg",
"match_mapping_type" : "string"
}
}, {
"string_fields" : {
"mapping" : {
"ignore_above" : 256,
"store" : false,
"type" : "keyword"
},
"match" : "*",
"match_mapping_type" : "string"
}
} ],
"properties" : {
}
}
这样，只要字符串类型字段名以 msg 结尾的，都会经过全文索引，其他字符串字段则进行精确索引。同理，还可以继续书写其他类型(long, float, date 等)的 match_mapping_type 和 match。
索引模板
对每个希望自定义映射的索引，都要定时提前通过发送 PUT 请求的方式创建索引的话，未免太过麻烦。ES 对此设计了索引模板功能。我们可以针对同一类索引，定制相同的模板。
模板中的内容包括两大类，setting(设置)和 mapping(映射)。setting 部分，多为在 elasticsearch.yml 中可以设置全局配置的部分，而 mapping 部分，则是这节之前介绍的内容。
如下为定义所有以 te 开头的索引的模板：
# curl -XPUT http://localhost:9200/_template/template_1 -d '
{
"template" : "te*",
"settings" : {
"number_of_shards" : 1
},
"mappings" : {
"type1" : {
"_source" : { "enabled" : false }
}
}
}'
同时，索引模板是有序合并的。如果我们在同一类索引里，又想单独修改某一小类索引的一两处单独设置，可以再累加一层模板：
# curl -XPUT http://localhost:9200/_template/template_2 -d '
{
"order" : 1,
"template" : "tete*",
"settings" : {
"number_of_shards" : 2
},
"mappings" : {
"type1" : {
"_all" : { "enabled" : false }
}
}
}'
默认的 order 是 0，那么新创建的 order 为 1 的 template_2 在合并时优先级大于 template_1。最终，对 tete*/type1 的索引模板效果相当于：
{
"settings" : {
"number_of_shards" : 2
},
"mappings" : {
"type1" : {
"_source" : { "enabled" : false },
"_all" : { "enabled" : false }
}
}
}