3.1.3、映射操作
有了索引库，等于有了数据库中的 database。
接下来就需要建索引库(index)中的映射了，类似于数据库(database)中的表结构(table)。 创建数据库表需要设置字段名称，类型，长度，约束等;索引库也一样，需要知道这个类型 下有哪些字段，每个字段有哪些约束信息，这就叫做映射(mapping)。
实验1：创建映射
在 Postman 中，向 ES 服务器发 PUT 请求 :http://127.0.0.1:9200/student/_mapping
请求体内容为：
{
"properties": {
"name":{
"type": "text",
"index": true
},
"sex":{
"type": "text",
"index": false
},
"age":{
"type": "long",
"index": false
}
}
}
映射数据说明:
- 字段名：任意填写，下面指定许多属性，例如:title、subtitle、images、price
- type：类型，Elasticsearch中支持的数据类型非常丰富，说几个关键的:
- String类型，又分两种：
- text:可分词
- keyword：不可分词，数据会作为完整字段进行匹配
- Numerical：数值类型，分两类：
- 基本数据类型：long、integer、short、byte、double、float、half_float
- 浮点数的高精度类型：scaled_float
- Date：日期类型
- Array：数组类型
- Object：对象
- String类型，又分两种：
- index：是否索引，默认为true，也就是说你不进行任何配置，所有字段都会被索引。
- true：字段会被索引，则可以用来进行搜
- false：字段不会被索引，不能用来搜索
- store：是否将数据进行独立存储，默认为 false
- 原始的文本会存储在_source 里面，默认情况下其他提取出来的字段都不是独立存储 的，是从_source 里面提取出来的。当然你也可以独立的存储某个字段，只要设置 “store”: true 即可，获取独立存储的字段要比从_source 中解析快得多，但是也会占用 更多的空间，所以要根据实际业务需求来设置。
- analyzer：分词器，这里的 ik_max_word 即使用 ik 分词器,后面会有专门的章节学习
实验2：查看映射
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求 :http://127.0.0.1:9200/student/_mapping
