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二、Mapping介绍
Mapping类似于数据库中的表结构的定义:这里我们试想一下表结构定义需要那些:
1.字段和字段类型，在Elasticsearch中的体现就是索引的结构，定义索引的字段Field Name和字段类型，上一篇有简单介绍一下字段有那些类型；
2.索引，在数据库中我们可以定义字段索引，在Elasticsearch中就是相当于是否分词，按照分词器分词；
先来用我们的神器先自定义一个Mapping:
接下来在在查询下Mapping的结构:
三、Mapping常用参数介绍
type:指定参数的类型；
analyzer:指定分词器；
boost:指定字段的权重，
copy_to:指定某几个字段合并；
dynamic:字段动态添加 ,有3种取值：
true:无限制；
false:数据可写入但该字段不保留；
strict:无法写入抛异常;
format:"yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis" ,格式化 此参数代表可接受的时间格式 3种都接受;
ignore_options:这个选项用于控制倒排索引记录的内容，有4种配置：
docs：只记录文档号；
freqs：文档号 + 词频；
postions：文档号 + 词频 + 位置；
offsets：文档号 + 词频 + 位置 + 偏移量；
index：指定某字段是否被索引；
fileds：可以对一个字段提供多种索引模式；
null_value:当字段遇到null值时候的处理机制，默认为null空值，此时es会忽略该值，可以通过设定该值设定该字段的默认值来改变null不显示成空值：
properties:嵌套属性；
search_analyzer:查询分词器；
similarity:用于指定文档评分模型,有2种配置：
default：Elasticsearch和Lucene使用的默认TF / IDF算法；
BM25：Okapi BM25算法；
基本上常用就是这些，有没有介绍到的大家可以参考官方文档；
四、字段的数据类型
上上篇介绍过一些简单的数据类型在官方称为核心数据类型，这里不做过多的介绍了，这里主要介绍一下复杂的数据类型、地理数据类型、专用数据类型这3种；
复杂的数据类型
1.数组数据类型(Array datatype)
Elasticsearch中没有专门的数组类型，默认情况下每个字段都可以存储0个或者多个值，但是这些值得类型必须是一样的；
2.对象数据类型(Object datatype)
提交文档的时候是Json文档，内部的字段可以嵌套Json对象；
3.嵌套数据类型(Nested datatype)
嵌套数据类型就是1+2的组合，数组里面放Json;
地理数据类型
1.地理数据类型(Geo-point datatype)
对经纬度的查询搜索；
2.形状数据类型(Geo-Shape datatype)
对多边形的的形状的查询；
专用数据类型
1.IP数据类型
2.完整的数据类型
提供search-as-you-type的搜索，这个还是比较有用的大家可以参考下官方文档;
剩下的也使用不多，大家可以参考下官方文档，这里就不做过多介绍；
五、Search API介绍
Search API实现了对Elasticsearch中存储的数据进行查询分析，通过_search方式去查询，基本上有以下4种情况:
1.不指定索引的情况下查询的是Elasticsearch中所有的数据；
2.指定index就是对单个的index查询；
3.另外还可以指定多个索引；
4.还可以通过通配符的形式去匹配索引；
Search API查询的方式主要有两种:URL Search和Request Body Search,分别对以下两种情况进行下介绍:
URL Search:
通过URL的形式指定Query参数实现搜索，我们先来一个demo,然后介绍下常用下参数：
首先先添加些数据：
接下来进行下查询
这样就完成了ES查询，接下来我们说说常用参数：
q:指定查询的参数，也就是我们要搜索的文档的内容；
df:指定我们查询文档指定的字段；
sort:指定排序的字段；
form:第几条开始；
size:一页几条；
剩下大家可以查看下官方文档,
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