Mapping 与字段类型

Mapping 定义 Index 中字段如何被索引与分析。选错类型会导致搜不到、聚合失败或磁盘暴涨——比 MySQL DDL 更「不可逆」，需提前规划。

学习目标

• 区分 text 与 keyword 及使用场景
• 理解 dynamic mapping 的便利与风险
• 为 cf_track 搜索场景设计合理 Mapping

核心内容

text vs keyword

类型	分词	典型用途
text	是（analyzer）	标题、摘要、正文全文检索
keyword	否	slug、枚举、精确过滤、排序、聚合

curl -X PUT "localhost:9200/tracks" -H "Content-Type: application/json" -d '
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "slug":        { "type": "keyword" },
      "title":       { "type": "text", "fields": { "raw": { "type": "keyword" } } },
      "summary":     { "type": "text" },
      "category":    { "type": "keyword" },
      "level":       { "type": "keyword" },
      "lessonCount": { "type": "integer" },
      "updatedAt":   { "type": "date" }
    }
  }
}'

title.raw 多字段：全文用 title，按标题字母序排序用 title.raw。

其他常用类型

• integer / long / float：数值范围查询、metric 聚合
• date：ISO8601 或 epoch；配合 es-agg date_histogram
• boolean：过滤 flags
• nested / object：嵌套结构（慎用深层嵌套）

dynamic mapping 风险

未显式 Mapping 时 ES 自动推断：字符串 → text + keyword 双字段，可能不符合预期。

# 误把 slug 当 text 分词 → 搜 "spring-boot" 可能匹配不到完整 slug
curl -X POST "localhost:9200/tracks/_doc" -H "Content-Type: application/json" -d '
{ "slug": "spring-boot-essentials", "title": "Spring Boot" }'

最佳实践：实验 index 先 PUT Mapping，再 bulk 导入；生产变更需 reindex（es-scale）。

对照 MySQL schema

cf_track.slug → ES keyword；title/summary → text；category/level → keyword 过滤面。

MySQL 仍是权威：spring-boot-essentials JPA 实体变更后，通过 es-sync 更新 ES，而非反向以 ES 为准。

中文分词：生产常用 IK 插件；本 track 默认 standard analyzer，英文 track 名足够练习。

练习

• 为 tracks 手写完整 Mapping，对照 schema.sql 的 cf_track
• 解释为何 slug 必须用 keyword 而非 text
• 试写入一条缺字段文档，观察 dynamic 行为

小结

text 搜全文，keyword 做精确与聚合；先 Mapping 后灌数。 下一课文档 CRUD 与 bulk。