Elasticsearch最重要的功能之一是它试图摆脱你的方式，让你尽快开始探索你的数据。要索引文档，您不必首先创建索引，定义映射类型和定义字段 - 您只需索引文档，那么index，type和field将自动生效。比如：

PUT data/_doc/1 
{ "count": 5 }

上面的命令将自动帮我们生成一个叫做data的index，并同时生成一个叫做_doc的type及一个叫做count的field。count的数据类型是long。这个非常方便，我们不想传统的RDMS那样，先要创建一个数据库，让后一个table，然后才可以向table里写入数据。

自动检测和添加新字段称为动态映射。动态映射规则可以根据您的目的进行定制：

动态字段映射：管理动态field检测的规则
动态模板：用于配置动态添加字段的映射的自定义规则

在今天的这篇文章中，我们来分别介绍这两个方面的内容。

动态模板

假设您有包含大量字段的文档

或者在映射定义时未知的动态字段名称的文档
和nested的key/value对不是一个很好的解决方案

使用动态模板，您可以基于定义字段的映射

字段的数据类型, 使用match_mapping_type
字段的名字，使用match and unmatch 或match_pattern.
或者字段的路径，使用path_match 及 path_unmatch.

动态模板由命名对象的数组来定义的：

"dynamic_templates": [
    {
      "my_template_name": {   (1)
        ...  match conditions ...  (2) 
        "mapping": { ... }  (3)
      }
    },
    ...
  ]

template的名字可以是任何一个字符串
匹配的条件可以是这里的任何一种match_mapping_type, match, match_pattern, unmatch, path_match, path_unmatch
被匹配的字段的mapping

例如，如果我们想要将所有整数字段映射为整数而不是long，并将所有字符串字段映射为text和keyword，我们可以使用以下模板：

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "dynamic_templates": [
      {
        "integers": {
          "match_mapping_type": "long",
          "mapping": {
            "type": "integer"
          }
        }
      },
      {
        "strings": {
          "match_mapping_type": "string",
          "mapping": {
            "type": "text",
            "fields": {
              "raw": {
                "type":  "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          }
        }
      }
    ]
  }
}

PUT my_index/_doc/1
{
  "my_integer": 5, 
  "my_string": "Some string" 
}

通过上面的动态template映射，我们可以看到my_integer被映射为integer而不是long。my_string是一个multi_field字段。

假设您希望任何未映射的字符串字段默认情况下映射为“keyword”类型，那么我们可以这么定义：

PUT test2
{
  "mappings": {
    "dynamic_templates": [
      {
        "my_string_fields": {
          "match_mapping_type": "string",
          "mapping": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

match及unmatch

match参数使用模式匹配字段名称，而unmatch使用模式排除匹配匹配的字段。

以下示例匹配名称以long_开头的所有字符串字段（以_text结尾的字符串除外）并将它们映射为长字段：

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "dynamic_templates": [
      {
        "longs_as_strings": {
          "match_mapping_type": "string",
          "match":   "long_*",
          "unmatch": "*_text",
          "mapping": {
            "type": "long"
          }
        }
      }
    ]
  }
}
 
PUT my_index/_doc/1
{
  "long_num": "5", 
  "long_text": "foo" 
}

我们可以通过如下的命令来查看它们的数据类型：

GET my_index/_mapping

显示的结果为：

{
  "my_index" : {
    "mappings" : {
      "dynamic_templates" : [
        {
          "longs_as_strings" : {
            "match" : "long_*",
            "unmatch" : "*_text",
            "match_mapping_type" : "string",
            "mapping" : {
              "type" : "long"
            }
          }
        }
      ],
      "properties" : {
        "long_num" : {
          "type" : "long"
        },
        "long_text" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

从上面，我们可以看出来，long_num的数据类型是long，而long_text的数据类型是text。

控制动态字段

默认情况下，当在文档中找到以前未见过的字段时，Elasticsearch会将新字段添加到类型映射中。通过将dynamic参数设置为false（忽略新字段）或strict（如果遇到未知字段则抛出异常），可以在文档和对象级别禁用此行为。

在生产(product)环境中，你极有可能会创建你的mapping在索引你的数据之前，而且你极有可能不想你的mapping会被修改：

POST blogs/_doc/2
{
"some_new_field": "What should we do?" 
}

在通常的情况下，上面的一个命令可能会自动帮我们在blogs索引里增加一个新的叫做some_new_field的字段。

您可以使用“动态”属性（三个选项）控制添加到映射的新字段的效果：

PUT blogs_example/_mapping
{
  "dynamic": "strict"
}

在上面我们在mapping中加入了dynamic，并且设置为strict，它表明如果现有的mapping里没有定义这个字段，那么就不index这个文档。

PUT /blogs_example/_doc/1
{
  "new_field": "this is a new field"
}

如果new_field从来没有在mapping中定义过，那么，上面的命令会出现如下的错误：

{
  "error": {
    "root_cause": [
      {
        "type": "strict_dynamic_mapping_exception",
        "reason": "mapping set to strict, dynamic introduction of [new_field] within [_doc] is not allowed"
      }
    ],
    "type": "strict_dynamic_mapping_exception",
    "reason": "mapping set to strict, dynamic introduction of [new_field] within [_doc] is not allowed"
  },
  "status": 400
}

如果这个问题出现了，我们必须修改我们现有的index的mapping：

PUT blogs_example/_mapping
{
  "properties": {
    "new_field": {
      "type": "text"
    }
  }
}

那么重新运行之前的那个命令就可以了。

settings以防止映射爆炸

在索引中定义太多字段是一种可能导致映射爆炸的情况，这可能导致内存不足错误和难以恢复的情况。这个问题可能比预期更常见。例如，考虑插入的每个新文档引入新字段的情况。这在动态映射中非常常见。每次文档包含新字段时，这些字段最终都会出现在索引的映射中。这并不需要担心少量数据，但随着映射的增加，它可能会成为一个问题。以下设置允许您限制可手动或动态创建的字段映射的数量，以防止错误的文档导致映射爆炸：
index.mapping.total_fields.limit

索引中的最大字段数。字段和对象映射以及字段别名都计入此限制。默认值为1000
index.mapping.depth.limit

字段的最大深度，以内部对象的数量来衡量。例如，如果所有字段都在根对象级别定义，则深度为1.如果有一个对象映射，则深度为2，等等。默认值为20。
index.mapping.nested_fields.limit

索引中不同nested映射的最大数量，默认为50。
index.mapping.nested_objects.limit

所有nested类型中单个文档中嵌套JSON对象的最大数量，默认为10000。
index.mapping.field_name_length.limit

设置字段名称的最大长度。默认值为Long.MAX_VALUE（无限制）。此设置实际上不是解决映射爆炸的问题，但如果要限制字段长度，则可能仍然有用。通常不需要设置此设置。默认是可以的，除非用户开始添加大量具有真正长名称的字段。

上面的字段都可以在一个index的设置中进行设置，比如：

PUT test_blog 
{
  "settings": {
    "index.mapping.total_fields.limit": 2000,
    "number_of_replicas": 0,
    "number_of_shards": 1
  }
}