一、概念

• 自动或手动为index中的_doc建立的一种数据结构和相关配置，简称为mapping映射。
• 对比MySQL数据库建表，mysql在建表时指定字段名称及类型，而ES属于动态映射：自动为我们建立index，以及对应的mapping，mapping中包含了每个field对应的数据类型，以及如何分词等设置。
• ES也可以手动在创建数据之前，先创建index，以及对应的mapping

二、全文检索

1 精确匹配

2019-01-01，exact value，搜索的时候，必须输入2019-01-01，才能搜索出来。 如果你输入一个01，是搜索不出来的

select * from book where name= 'java'

2 全文检索

（1）缩写 vs. 全称：cn vs. china

（2）格式转化：like liked likes

（3）大小写：Tom vs tom

（4）同义词：like vs love

3 倒排索引

• 分词，初步建立倒排索引
• 重建倒排索引：normalization正规化，建立倒排索引的时候，会执行一个操作，也就是说对拆分出的各个单词进行相应的处理，以提升后面搜索的时候能够搜索到相关联的文档的概率——时态的转换，单复数的转换，同义词的转换，大小写的转换

4 分词器

• 作用：切分词语，normalization（提升recall召回率）

• 给你一段句子，然后将这段句子拆分成一个一个的单个的单词，同时对每个单词进行normalization（时态转换，单复数转换）

• recall，召回率：搜索的时候，增加能够搜索到的结果的数量

analyzer 组成部分：

1、character filter：在一段文本进行分词之前，先进行预处理，比如说最常见的就是，过滤html标签（<span>hello<span> --> hello），& --> and（I&you --> I and you）

2、tokenizer：分词，hello you and me --> hello, you, and, me

3、token filter：lowercase，stop word，synonymom，dogs --> dog，liked --> like，Tom --> tom，a/the/an --> 干掉，mother --> mom，small --> little

stop word 停用词： 了 的 呢。

一个分词器，很重要，将一段文本进行各种处理，最后处理好的结果才会拿去建立倒排索引。