Elasticsearch搜索API使用一：创建索引并指定索引类型的mapping

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ES默认是动态创建索引和索引类型的mapping的。这就相当于无需定义Solr中的Schema，无需指定各个字段的索引规则就可以索引文件，很方便。但有时方便就代表着不灵活。比如，ES默认一个字段是要做分词的，但我们有时要搜索匹配整个字段却不行。如有统计工作要记录每个城市出现的次数。对于NAME字段，若记录“new york”文本，ES可能会把它拆分成“new”和“york”这两个词，分别计算这个两个单词的次数，而不是我们期望的“new york”。

这时，就需要我们在创建索引时定义mapping。假设索引叫index_name，索引类型的名字叫index_type，编写mapping文件如下(注意：mapping文件中，index_type必须与实际索引当中的索引类型完全一致。)：

{	
	   "index_type":{  
		  "properties":{  
			 "ID":{  
				"type":"string",  
				"index":"not_analyzed"   
			 },  			 
			 "NAME":{
				"type":"string",
				"fields":{
					"NAME":{
						"type":"string"
					},
					"raw":{
						"type":"string",
						"index":"not_analyzed"	
					}
				}					
			 } 		 	 		
		  }  
	   }   
}

以上文件是说我们对于index_type这个索引类型，定义了它的mapping。重点是将NAME这个字段映射为两个，一个是需要做索引分析的NAME，另一个是不分析的raw，即不会拆分new york这种词组。这样我们在做搜索的时候，就可以对NAME.raw这个字段做term aggregation，获得所有城市出现的次数了。term aggregation的REST方式的请求编写如下：

{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggregations": {
    "cityAggs": {
      "terms": {
        "field": "NAME.raw"
      }
    }
  }
}

由于我使用的是Windows开发机，强烈推荐安装Elasticsearch Head来做测试，比命令行Curl方便多了。Elasticsearch Head的安装很简单，进入ES的bin目录，执行

plugin -install mobz/elasticsearch-head

具体实现时，编写JAVA代码创建索引index_name，创建索引类型index_type指定这个mapping的方法如下

//省略读取mapping文件的java代码，内容保存在mapping_json中。
Client client = new TransportClient().addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress("127.0.0.1", 9300));
client.admin().indices().prepareCreate("index_name").execute().actionGet();
client.admin().indices().preparePutMapping("index_name").setType("index_type").setSource(mapping_json).execute().actionGet();

Elasticsearch搜索API使用一：创建索引并指定索引类型的mapping

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