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)。

一、创建映射

创建 student 索引，向 ES 服务器发 PUT 请求：

http://127.0.0.1:9200/student

创建映射，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
  }
 }
}

服务器响应结果如下：

映射数据说明：

①、字段名：任意填写，下面指定许多属性，例如：title、subtitle、images、price

②、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

③、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，则可以用来进行搜索

• false：字段不会被索引，不能用来搜索

④、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。 

⑤、analyzer：分词器，这里的 ik_max_word 即使用 ik 分词器

二、查看映射

向 ES 服务器发 GET 请求：

http://127.0.0.1:9200/student/_mapping

服务器响应结果如下：

三、索引映射关联

向 ES 服务器发 PUT 请求：

http://127.0.0.1:9200/student1

请求体内容为：

{
 "settings": {},
 "mappings": {
     "properties": {
        "name":{
         "type": "text",
         "index": true
        },
        "sex":{
         "type": "text",
         "index": false
        },
        "age":{
         "type": "long",
         "index": false
        }
     }
 }
}

服务器响应结果如下：