我们已经看到Elasticsearch如何在不需要任何预先计划和设置的情况下，轻松地开发一个新的应用。并且，在你想调整索引和搜索过程来更好地适应你特殊的使用需求前，不会花较长的时间。它包含几乎所有的和索引及类型相关的定制选项。
在这一章，将介绍管理索引和类型映射的API以及最重要的设置。
创建索引
手动创建索引，在请求中加入所有设置和类型映射，如下所示：
PUT /my_index
{
"settings": { ... any settings ... },
"mappings": {
"type_one": { ... any mappings ... },
"type_two": { ... any mappings ... },
...
}
复制代码事实上，你可以通过在 config/elasticsearch.yml 中添加下面的配置来防止自动创建索引。
action.auto_create_index: false
复制代码删除索引
使用以下的请求来删除索引：
DELETE /my_index
复制代码你也可以用下面的方式删除多个索引
DELETE /index_one,index_two
DELETE /index_*
复制代码你甚至可以删除所有索引
DELETE /_all
复制代码索引设置
你可以通过很多种方式来自定义索引行为，但是： Elasticsearch 提供了优化好的默认配置。除非你明白这些配置的行为和为什么要这么做，请不要修改这些配置。
下面是两个最重要的设置：
number_of_shards
定义一个索引的主分片个数，默认值是 `5`。这个配置在索引创建后不能修改。
复制代码number_of_replicas
每个主分片的复制分片个数，默认是 `1`。这个配置可以随时在活跃的索引上修改。
复制代码例如，我们可以创建只有一个主分片，没有复制分片的小索引。
PUT /my_temp_index
{
"settings": {
"number_of_shards" : 1,
"number_of_replicas" : 0
}
}
复制代码然后，我们可以用 update-index-settings API 动态修改复制分片个数：
PUT /my_temp_index/_settings
{
"number_of_replicas": 1
}
复制代码配置分析器
第三个重要的索引设置是 analysis 部分，用来配置已存在的分析器或创建自定义分析器来定制化你的索引。
standard 分析器是用于全文字段的默认分析器，对于大部分西方语系来说是一个不错的选择。它考虑了以下几点：
standard 分词器，在词层级上分割输入的文本。
standard 标记过滤器，被设计用来整理分词器触发的所有标记（但是目前什么都没做）。
lowercase 标记过滤器，将所有标记转换为小写。
stop 标记过滤器，删除所有可能会造成搜索歧义的停用词，如 a，the，and，is。
默认情况下，停用词过滤器是被禁用的。如需启用它，你可以通过创建一个基于 standard 分析器的自定义分析器，并且设置 stopwords 参数。可以提供一个停用词列表，或者使用一个特定语言的预定停用词列表。
在下面的例子中，我们创建了一个新的分析器，叫做 es_std，并使用预定义的西班牙语停用词：
PUT /spanish_docs
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"es_std": {
"type": "standard",
"stopwords": "_spanish_"
}
}
}
}
}
复制代码es_std分析器不是全局的，它仅仅存在于我们定义的 spanish_docs 索引中。为了用 analyze API 来测试它，我们需要使用特定的索引名。
GET /spanish_docs/_analyze?analyzer=es_std
El veloz zorro marrón
复制代码下面简化的结果中显示停用词 El 被正确的删除了：
{
"tokens" : [
{ "token" : "veloz", "position" : 2 },
{ "token" : "zorro", "position" : 3 },
{ "token" : "marrón", "position" : 4 }
]
}
复制代码自定义分析器
虽然 Elasticsearch 内置了一系列的分析器，但是真正的强大之处在于定制你自己的分析器。你可以通过在配置文件中组合字符过滤器，分词器和标记过滤器，来满足特定数据的需求。
分析器 是三个顺序执行的组件的结合（字符过滤器，分词器，标记过滤器）。
字符过滤器
字符过滤器是让字符串在被分词前变得更加“整洁”。
例如，如果我们的文本是 HTML 格式，它可能会包含一些我们不想被索引的 HTML 标签，诸如 <p> 或 <div>。
我们可以使用 html_strip 字符过滤器 来删除所有的 HTML 标签，并且将 HTML 实体转换成对应的 Unicode 字符，
比如将 Á 转成 Á。
一个分析器可能包含零到多个字符过滤器。
复制代码分词器
一个分析器 必须 包含一个分词器。
分词器将字符串分割成单独的词（terms）或标记（tokens）。
standard 分析器使用 standard 分词器将字符串分割成单独的字词，删除大部分标点符号，
但是现存的其他分词器会有不同的行为特征。
例如，keyword 分词器输出和它接收到的相同的字符串，不做任何分词处理。
[whitespace 分词器]只通过空格来分割文本。
[pattern 分词器]可以通过正则表达式来分割文本。
复制代码标记过滤器
分词结果的 标记流 会根据各自的情况，传递给特定的标记过滤器。
标记过滤器可能修改，添加或删除标记。
我们已经提过 lowercase 和 stop 标记过滤器，但是 Elasticsearch 中有更多的选择。
stemmer 标记过滤器将单词转化为他们的根形态（root form）。
ascii_folding 标记过滤器会删除变音符号，
比如从 très 转为 tres。
ngram 和 edge_ngram 可以让标记更适合特殊匹配情况或自动完成。
复制代码创建自定义分析器
与索引设置一样，我们预先配置好 es_std 分析器，我们可以在 analysis 字段下配置字符过滤器，分词器和标记过滤器：
PUT /my_index
{
"settings": {
"analysis": {
"char_filter": { ... custom character filters ... },
"tokenizer": { ... custom tokenizers ... },
"filter": { ... custom token filters ... },
"analyzer": { ... custom analyzers ... }
}
}
}
复制代码作为例子，我们来配置一个这样的分析器：
1.用 html_strip 字符过滤器去除所有的 HTML 标签
2.将 & 替换成 and，使用一个自定义的 mapping 字符过滤器
"char_filter": {
"&_to_and": {
"type": "mapping",
"mappings": [ "&=> and "]
}
}
复制代码1.使用 standard 分词器分割单词
2.使用 lowercase 标记过滤器将词转为小写
3.用 stop 标记过滤器去除一些自定义停用词。
"filter": {
"my_stopwords": {
"type": "stop",
"stopwords": [ "the", "a" ]
}
}
复制代码根据以上描述来将预定义好的分词器和过滤器组合成我们的分析器：
"analyzer": {
"my_analyzer": {
"type": "custom",
"char_filter": [ "html_strip", "&_to_and" ],
"tokenizer": "standard",
"filter": [ "lowercase", "my_stopwords" ]
}
}
复制代码用下面的方式可以将以上请求合并成一条：
PUT /my_index
{
"settings": {
"analysis": {
"char_filter": {
"&_to_and": {
"type": "mapping",
"mappings": [ "&=> and "]
}},
"filter": {
"my_stopwords": {
"type": "stop",
"stopwords": [ "the", "a" ]
}},
"analyzer": {
"my_analyzer": {
"type": "custom",
"char_filter": [ "html_strip", "&_to_and" ],
"tokenizer": "standard",
"filter": [ "lowercase", "my_stopwords" ]
}}
}}}
复制代码创建索引后，用 analyze API 来测试新的分析器：
GET /my_index/_analyze?analyzer=my_analyzer
The quick & brown fox
复制代码下面的结果证明我们的分析器能正常工作了：
{
"tokens" : [
{ "token" : "quick", "position" : 2 },
{ "token" : "and", "position" : 3 },
{ "token" : "brown", "position" : 4 },
{ "token" : "fox", "position" : 5 }
]
}
复制代码除非我们告诉 Elasticsearch 在哪里使用，否则分析器不会起作用。我们可以通过下面的映射将它应用在一个 string 类型的字段上：
PUT /my_index/_mapping/my_type
{
"properties": {
"title": {
"type": "string",
"analyzer": "my_analyzer"
}
}
}
复制代码元数据：_source 字段
默认情况下，Elasticsearch 用 JSON 字符串来表示文档主体保存在_source 字段中
。像其他保存的字段一样，_source 字段也会在写入硬盘前压缩。
这几乎始终是需要的功能，因为：
1.搜索结果中能得到完整的文档 —— 不需要额外去别的数据源中查询文档
2.如果缺少 _source 字段，部分 更新 请求不会起作用
3.当你的映射有变化，而且你需要重新索引数据时，你可以直接在 Elasticsearch 中操作而不需要重新从别的数据源中取回数据。
4.你可以从 _source 中通过 get 或 search 请求取回部分字段，而不是整个文档。
5.这样更容易排查错误，因为你可以准确的看到每个文档中包含的内容，而不是只能从一堆 ID 中猜测他们的内容。
即便如此，存储 _source 字段还是要占用硬盘空间的。假如上面的理由对你来说不重要，你可以用下面的映射禁用 _source 字段：
PUT /my_index
{
"mappings": {
"my_type": {
"_source": {
"enabled": false
}
}
}
}
复制代码在搜索请求中你可以通过限定_source 字段来请求指定字段：
GET /_search
{
"query": { "match_all": {}},
"_source": [ "title", "created" ]
}
复制代码这些字段会从 _source 中提取出来，而不是返回整个 _source 字段。
文档 ID
文档唯一标识由四个元数据字段组成：
_id：文档的字符串 ID
_type：文档的类型名
_index：文档所在的索引
_uid：_type 和 _id 连接成的 type#id
默认情况下，_uid是被保存（可取回）和索引（可搜索）的。_type 字段被索引但是没有保存，_id和 _index 字段则既没有索引也没有储存，它们并不是真实存在的。
尽管如此，你仍然可以像真实字段一样查询 _id 字段。Elasticsearch 使用_uid字段来追溯 _id。虽然你可以修改这些字段的 index 和 store 设置，但是基本上不需要这么做。
_id字段有一个你可能用得到的设置：
path 设置告诉 Elasticsearch 它需要从文档本身的哪个字段中生成_id
PUT /my_index
{
"mappings": {
"my_type": {
"_id": {
"path": "doc_id" <1>
},
"properties": {
"doc_id": {
"type": "string",
"index": "not_analyzed"
}
}
}
}
}
复制代码<1> 从 doc_id 字段生成 _id
然后，当你索引一个文档时：
POST /my_index/my_type
{
"doc_id": "123"
}
复制代码_id值由文档主体的 doc_id 字段生成。
{
"_index": "my_index",
"_type": "my_type",
"_id": "123", <1>
"_version": 1,
"created": true
}
复制代码动态映射
当 Elasticsearch 处理一个位置的字段时，它通过【动态映射】来确定字段的数据类型且自动将该字段加到类型映射中。
有时这是理想的行为，有时却不是。或许你不知道今后会有哪些字段加到文档中，但是你希望它们能自动被索引。
或许你仅仅想忽略它们。特别是当你使用 Elasticsearch 作为主数据源时，你希望未知字段能抛出一个异常来警示你。
幸运的是，你可以通过 dynamic 设置来控制这些行为，它接受下面几个选项：
true：自动添加字段（默认）
false：忽略字段
strict：当遇到未知字段时抛出异常
dynamic 设置可以用在根对象或任何 object 对象上。你可以将 dynamic 默认设置为 strict，而在特定内部对象上启用它：
PUT /my_index
{
"mappings": {
"my_type": {
"dynamic": "strict", <1>
"properties": {
"title": { "type": "string"},
"stash": {
"type": "object",
"dynamic": true <2>
}
}
}
}
}
复制代码<1> 当遇到未知字段时，my_type 对象将会抛出异常
<2> stash 对象会自动创建字段
通过这个映射，你可以添加一个新的可搜索字段到 stash 对象中：
PUT /my_index/my_type/1
{
"title": "This doc adds a new field",
"stash": { "new_field": "Success!" }
}
复制代码但是在顶层做同样的操作则会失败：
PUT /my_index/my_type/1
{
"title": "This throws a StrictDynamicMappingException",
"new_field": "Fail!"
}
复制代码备注：将 dynamic 设置成 false完全不会修改 _source 字段的内容。_source 将仍旧保持你索引时的完整 JSON 文档。然而，没有被添加到映射的未知字段将不可被搜索。
自定义动态索引
如果你想在运行时的增加新的字段，你可能会开启动态索引。虽然有时动态映射的 规则 显得不那么智能，幸运的是我们可以通过设置来自定义这些规则。
日期检测
当 Elasticsearch 遇到一个新的字符串字段时，它会检测这个字段是否包含一个可识别的日期，比如 2014-01-01。如果它看起来像一个日期，这个字段会被作为 date 类型添加，否则，它会被作为 string 类型添加。
有些时候这个规则可能导致一些问题。想象你有一个文档长这样：
{ "note": "2014-01-01" }
复制代码假设这是第一次见到 note 字段，它会被添加为 date 字段，但是如果下一个文档像这样：
{ "note": "Logged out" }
复制代码使用这个映射，字符串将始终是 string 类型。假如你需要一个 date 字段，你得手动添加它。
动态模板
使用 dynamic_templates，你可以完全控制新字段的映射，你设置可以通过字段名或数据类型应用一个完全不同的映射。
每个模板都有一个名字用于描述这个模板的用途，一个 mapping 字段用于指明这个映射怎么使用，和至少一个参数（例如 match）来定义这个模板适用于哪个字段。
模板按照顺序来检测，第一个匹配的模板会被启用。例如，我们给 string 类型字段定义两个模板：
es: 字段名以 _es 结尾需要使用 spanish 分析器。
en: 所有其他字段使用 english 分析器。
我们将 es 模板放在第一位，因为它比匹配所有字符串的 en 模板更特殊一点
PUT /my_index
{
"mappings": {
"my_type": {
"dynamic_templates": [
{ "es": {
"match": "*_es", <1>
"match_mapping_type": "string",
"mapping": {
"type": "string",
"analyzer": "spanish"
}
}},
{ "en": {
"match": "*", <2>
"match_mapping_type": "string",
"mapping": {
"type": "string",
"analyzer": "english"
}
}}
]
}}}
复制代码<1> 匹配字段名以 _es 结尾的字段.
<2> 匹配所有字符串类型字段。
match_mapping_type 允许你限制模板只能使用在特定的类型上，就像由标准动态映射规则检测的一样，（例如 strong 和 long）
match 参数只匹配字段名，path_match 参数则匹配字段在一个对象中的完整路径，所以 address.*.name 规则将匹配一个这样的字段：
{
"address": {
"city": {
"name": "New York"
}
}
}
复制代码unmatch 和 path_unmatch 规则将用于排除未被匹配的字段。
默认映射
通常，一个索引中的所有类型具有共享的字段和设置。用 _default_ 映射来指定公用设置会更加方便，而不是每次创建新的类型时重复操作。
_default 映射像新类型的模板。所有在 _default_映射 之后 的类型将包含所有的默认设置，除非在自己的类型映射中明确覆盖这些配置。
例如，我们可以使用 _default_ 映射对所有类型禁用 _all 字段，而只在 blog 字段上开启它：
PUT /my_index
{
"mappings": {
"_default_": {
"_all": { "enabled": false }
},
"blog": {
"_all": { "enabled": true }
}
}
}
复制代码_default_ 映射也是定义索引级别的动态模板的好地方。
重新索引数据
虽然你可以给索引添加新的类型，或给类型添加新的字段，但是你不能添加新的分析器或修改已有字段。
假如你这样做，已被索引的数据会变得不正确而你的搜索也不会正常工作。
修改在已存在的数据最简单的方法是重新索引：创建一个新配置好的索引，然后将所有的文档从旧的索引复制到新的上。
_source 字段的一个最大的好处是你已经在 Elasticsearch 中有了完整的文档，你不再需要从数据库中重建你的索引，这样通常会比较慢。
为了更高效的索引旧索引中的文档，使用【scan-scoll】来批量读取旧索引的文档，然后将通过【bulk API】来将它们推送给新的索引。
索引别名和零停机时间
前面提到的重新索引过程中的问题是必须更新你的应用，来使用另一个索引名。索引别名正是用来解决这个问题的！
索引 别名 就像一个快捷方式或软连接，可以指向一个或多个索引，也可以给任何需要索引名的 API 使用。
别名带给我们极大的灵活性，允许我们做到：
1.在一个运行的集群上无缝的从一个索引切换到另一个
2.给多个索引分类（例如，last_three_months）
3.给索引的一个子集创建 视图
这里有两种管理别名的途径：
_alias 用于单个操作，_aliases用于原子化多个操作。
我们假设你的应用采用一个叫 my_index 的索引。
而事实上，my_index 是一个指向当前真实索引的别名。真实的索引名将包含一个版本号：my_index_v1, my_index_v2 等等。
开始，我们创建一个索引 my_index_v1，然后将别名 my_index指向它：
PUT /my_index_v1 <1>
PUT /my_index_v1/_alias/my_index <2>
复制代码<1> 创建索引 my_index_v1。
<2> 将别名 my_index 指向 my_index_v1。
你可以检测这个别名指向哪个索引：
GET /*/_alias/my_index
复制代码或哪些别名指向这个索引：
GET /my_index_v1/_alias/*
复制代码两者都将返回下列值：
{
"my_index_v1" : {
"aliases" : {
"my_index" : { }
}
}
}
复制代码然后，我们决定修改索引中一个字段的映射。当然我们不能修改现存的映射，所以我们需要重新索引数据。首先，我们创建有新的映射的索引 my_index_v2。
PUT /my_index_v2
{
"mappings": {
"my_type": {
"properties": {
"tags": {
"type": "string",
"index": "not_analyzed"
}
}
}
}
}
复制代码然后我们从将数据从 my_index_v1 迁移到 my_index_v2，下面的过程在【重新索引】中描述过了。一旦我们认为数据已经被正确的索引了，我们就将别名指向新的索引。
别名可以指向多个索引，所以我们需要在新索引中添加别名的同时从旧索引中删除它。这个操作需要原子化，所以我们需要用 _aliases 操作：
POST /_aliases
{
"actions": [
{ "remove": { "index": "my_index_v1", "alias": "my_index" }},
{ "add": { "index": "my_index_v2", "alias": "my_index" }}
]
}
复制代码这样，你的应用就从旧索引迁移到了新的，而没有停机时间。
提示：在应用中使用别名而不是索引。然后你就可以在任何时候重建索引。别名的开销很小，应当广泛使用。
复制代码参考：es权威指南
