目录
- 背景
- 第一部分 版本升级指引
- 第二部分 升级方法和具体步骤
- 总结
- 参考文献及资料
背景
第一部分 Mapping
Mapping在Elasticsearch中作用类似于传统数据库中的表结构定义（schema），即Index的元数据信息。主要作用有：
- 定义索引（Index）中字段名称；
- 定义字段的数据类型；
- 定义倒排索引的配置；
在Elasticsearch 7.x版本前，单个index中支持多个type。每个index都会对应有自己的mapping。这时候index可以类比关系型数据库中库，而不同type类比库中表。
在索引中定义太多字段可能会导致索引膨胀，出现内存不足和难以恢复的情况，下面有几个设置：
- index.mapping.total_fields.limit：一个索引中能定义的字段的最大数量，默认是 1000
- index.mapping.depth.limit：字段的最大深度，以内部对象的数量来计算，默认是20
- index.mapping.nested_fields.limit：索引中嵌套字段的最大数量，默认是50
1.1 Elasticsearch中数据类型
1.1.1 基本类型
text类型
该类型的字段将经过分词器分词，用于全文检索；
keyword类型
不经过分词器，用于精确检索（只能检索该字段的完整值），用于过滤（filtering）
数值类型
和编程语言相同，主要有：
long：有符号64-bit integer：-2^63 ~ 2^63 - 1
integer：有符号32-bit integer，-2^31 ~ 2^31 - 1
short：有符号16-bit integer，-32768 ~ 32767
byte： 有符号8-bit integer，-128 ~ 127
double：64-bit IEEE 754 浮点数
float：32-bit IEEE 754 浮点数
half_float：16-bit IEEE 754 浮点数
scaled_float
布尔类型
逻辑型，即true/false
日期类型
由于Json没有date类型，所以es通过识别字符串是否符合format定义的格式来判断是否为date类型。ormat默认为：
strict_date_optional_time||epoch_millishttps://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-date-format.html
二进制类型
该类型的字段把值当做经过 base64 编码的字符串，默认不存储，且不可搜索
范围类型
范围类型表示值是一个范围，而不是一个具体的值
譬如 age 的类型是 integer_range，那么值可以是 {“gte” : 10, “lte” : 20}；搜索 “term” : {“age”: 15} 可以搜索该值；搜索 “range”: {“age”: {“gte”:11, “lte”: 15}} 也可以搜索到
range参数 relation 设置匹配模式
- INTERSECTS ：默认的匹配模式，只要搜索值与字段值有交集即可匹配到
- WITHIN：字段值需要完全包含在搜索值之内，也就是字段值是搜索值的子集才能匹配
- CONTAINS：与WITHIN相反，只搜索字段值包含搜索值的文档
integer_range
float_range
long_range
double_range
date_range：64-bit 无符号整数，时间戳（单位：毫秒）
ip_range：IPV4 或 IPV6 格式的字符串
1.1.2 复杂类型
数组类型
字符串数组 [ “one”, “two” ]
整数数组 [ 1, 2 ]
数组的数组 [ 1, [ 2, 3 ]]，相当于 [ 1, 2, 3 ]
Object对象数组 [ { “name”: “Mary”, “age”: 12 }, { “name”: “John”, “age”: 10 }]
同一个数组只能存同类型的数据，不能混存，譬如 [ 10, “some string” ] 是错误的
数组中的 null 值将被 null_value 属性设置的值代替或者被忽略
空数组 [] 被当做 missing field 处理
对象类型
对象类型可能有内部对象
被索引的形式为：manager.name.first
嵌套类型
地理位置数据类型
专用数据类型
- 记录IP地址 ip
- 实现自动补全 completion
- 记录分词数 token_count
- 记录字符串hash值 murmur3
- Percolator
1.2 多字段特性（multi-fields）
- 允许对同一个字段采用不同的配置，比如分词，常见例子如对人名实现拼音搜索，只需要在人名中新增一个子字段为 pinyin 即可
- 通过参数 fields 设置
1.3 不可修改性
Mapping中的字段类型一旦设定后，禁止直接修改，原因是Lucence实现的倒排索引生成后不允许修改，除非重新建立新的索引，然后做reindex操作。但是允许新增字段。通过dynamic参数来控制字段的新增：
- true(默认）允许自动新增字段
- false不允许自动新增字段，但是文档可以正常写入，但无法对字段进行查询等操作
- strict 文档不能写入，报错
第二部分 设置Mapping
在创建一个索引的时候，可以对 dynamic 进行设置，可以设成 false、true 或者 strict。
第三部分 Dynamic Mapping
Dynamic Mapping 机制使我们不需要手动定义 Mapping，ES 会自动根据文档信息来判断字段合适的类型，但是有时候也会推算的不对，比如地理位置信息有可能会判断为 Text，当类型如果设置不对时，会导致一些功能无法正常工作，比如 Range 查询。
3.1 类型自动推断
3.2 更新mapping
如果是新增加的字段，根据 Dynamic 的设置分为以下三种状况：
- 当 Dynamic 设置为
true时，一旦有新增字段的文档写入，Mapping 也同时被更新。 - 当 Dynamic 设置为
false时，索引的 Mapping 是不会被更新的，新增字段的数据无法被索引，也就是无法被搜索，但是信息会出现在_source中。 - 当 Dynamic 设置为
strict时，文档写入会失败。
另外一种是字段已经存在，这种情况下，ES 是不允许修改字段的类型的，因为 ES 是根据 Lucene 实现的倒排索引，一旦生成后就不允许修改，如果希望改变字段类型，必须使用 Reindex API 重建索引。
不能修改的原因是如果修改了字段的数据类型，会导致已被索引的无法被搜索，但是如果是增加新的字段，就不会有这样的影响。
- 动态映射（dynamic：true）：动态添加新的字段（或缺省）。
- 静态映射（dynamic：false）：忽略新的字段。在原有的映射基础上，当有新的字段时，不会主动的添加新的映射关系，只作为查询结果出现在查询中。
- 严格模式（dynamic： strict）：如果遇到新的字段，就抛出异常。
第四部分 Index Template
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参考材料
1、Elasticsearch官网 链接：https://www.elastic.co/cn/