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ES核心操作
映射详解
描述数据结构，映射到es中存储的结构等。
?创建映射，默认 science就是一个doc type 映射。字段名称 和字段类型。指定type? 和 映射 数据。 给mapping添加字段 这些操作。
通过数据库来说，如果字段不存在的，添加肯定会报错，但是 es 可以动态添加的，它是将数据索引起来，供我们搜索，这就是为什么es会出现这种情况。
?这个content之前创建时未创建，则会默认创建一个字段。 而采用上面的方式添加配置
?
?动态映射? 识别出来 映射? 下面? 会将字符串识别成时间。
?
?时间匹配。将长的像时间的字符串，尝试格式化成时间。
也可以不需要指定 时间匹配功能。 通过 date_detection? 就可以配置
?映射的元字段
索引文档， 包括source ，存储的字段。
字段类型
text 和 keyword的区别， 在下面进行分词过后，进行存储，指向?id
?
上面的复合类型，也可以设置设置权重，以及设置大小的。
?
?包括上面的 分析， 转换? 复制 动态映射等 等参数，都可以给我们设置的，包括enable ,等参数设置等等。
对于mapping中映射关系 ，可以定义属性，不断嵌套 属性的结构类型。短语查询，
?index 执行反向索引
聚合和普通的搜索，在官网中可以看到的，
包括里面专门定义的查询语言
?包括里面所有的特性? 等都在es官方网站中可以看到。
?分词器
Analyzers | Elasticsearch Guide [6.5] | Elastic
包括下面的
标准? 简单分词器等
?简单分词器 会数据进行分词
?这里面有Keyword Analyzer? 包括?Language Analyzers?语言分词器
?
- character filter ：字符过滤器，对文本进行字符过滤处理，如处理文本中的html标 签字符。处理完后再交给tokenizer进行分词。一个analyzer中可包含0个或多个字符过 滤器，多个按配置顺序依次进行处理。
-
tokenizer ： 分词器，对文本进行分词。一个 analyzer 必需且只可包含一个 tokenizer 。
-
token filter ： 词项过滤器，对 tokenizer 分出的词进行过滤处理。如转小写、停用词处理、同义词处理。一个analyzer 可包含 0 个或多个词项过滤器，按配置顺序进行过滤。
多重字段?
?
doc_values、fielddata、index?
doc_values：大作多等数需字要段正进向行索了引反。向索引，因此可以用于搜索，但排序、聚合、scripts操作等需要正向索引。
fielddata：大多数字段可利用doc_values来进行排序、聚合、scripts等操作，但doc_values
不支持text字段，text字段利用fielddata机制来替代。
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