数据类型差异

映射(mapping) 机制用于进行字段类型确认，将每个字段匹配为一种确定的数据类型(string, number, booleans, date等)。
分析(analysis) 机制用于进行全文文本(Full Text) 的分词，以建立供搜索用的反向索引。

当在索引中处理数据时，我们注意到一些奇怪的事。有些东西似乎被破坏了：在索引中有12个tweets，只有一个包含日期2014-09-15，但是我们看看下面查询中的total hits。

GET /_search?q=2014              # 12 个结果
GET /_search?q=2014-09-15        # 还是 12 个结果 !
GET /_search?q=date:2014-09-15   # 1  一个结果
GET /_search?q=date:2014         # 0  个结果 !

为什么全日期的查询返回所有的tweets，而针对date字段进行年度查询却什么都不返回？为什么我们的结果因查询_all字段(译者注：默认所有字段中进行查询)或date字段而变得不同？

想必是因为我们的数据在_all字段的索引方式和在date字段的索引方式不同而导致。

让我们看看Elasticsearch在对gb索引中的tweet类型进行mapping (也称之为模式定义 [注：此词有待重新定义(schema definition)])后是如何解读我们的文档结构：
```
GET /gb/_mapping/tweet
```

{
   "gb": {
      "mappings": {
         "tweet": {
            "properties": {
               "date": {
                  "type": "date",
                  "format": "dateOptionalTime"
               },
               "name": {
                  "type": "string"
               },
               "tweet": {
                  "type": "string"
               },
               "user_id": {
                  "type": "long"
               }
            }
         }
      }
   }
}

Elasticsearch为对字段类型进行猜测，动态生成了字段和类型的映射关系。返回的信息显示了date字段被识别为date类型。_all因为是默认字段所以没有在此显示，不过我们知道它是string类型。date类型的字段和string类型的字段的索引方式是不同的，因此导致查询结果的不同，这并不会让我们觉得惊讶。你会期望每一种核心数据类型(strings, numbers, booleans及dates)以不同的方式进行索引，而这点也是现实：在Elasticsearch中他们是被区别对待的。但是更大的区别在于确切值 (exact values)(比如string类型)及全文文本 (full text)之间。这两者的区别才真的很重要 - 这是区分搜索引擎和其他数据库的根本差异。

确切值(Exact values) vs. 全文文本(Full text)

Elasticsearch中的数据可以大致分为两种类型：

确切值
- 确切值是确定的，正如它的名字一样。比如一个date或用户ID，也可以包含更多的字符串比如username或email地址。
- 确切值"Foo"和"foo"就并不相同。确切值2014和2014-09-15也不相同。
全文文本
- 全文文本，从另一个角度来说是文本化的数据(常常以人类的语言书写)，比如一篇推文(Twitter的文章)或邮件正文。
- 全文文本常常被称为非结构化数据，其实是一种用词不当的称谓，实际上自然语言是高度结构化的。

问题是自然语言的语法规则是如此的复杂，计算机难以正确解析。例如这个句子：May is fun but June bores me.

到底是说的月份还是人呢？

确切值是很容易查询的，因为结果是二进制的 -- 要么匹配，要么不匹配。下面的查询很容易以SQL表达：
```
WHERE name    = "John Smith"
  AND user_id = 2
  AND date    > "2014-09-15"
```

而对于全文数据的查询来说，却有些微妙。我们不会去询问这篇文档是否匹配查询要求？。但是，我们会询问这篇文档和查询的匹配程度如何？。换句话说，对于查询条件，这篇文档的相关性 有多高？

我们很少确切的匹配整个全文文本。我们想在全文中查询包含查询文本的部分。不仅如此，我们还期望搜索引擎能理解我们的意图：

一个针对"UK"的查询将返回涉及"United Kingdom"的文档
一个针对"jump"的查询同时能够匹配"jumped"， "jumps"， "jumping"甚至"leap"
"johnny walker"也能匹配"Johnnie Walker"， "johnnie depp"及"Johnny Depp"
"fox news hunting"能返回有关hunting on Fox News的故事，而"fox hunting news"也能返回关于fox hunting的新闻故事。

为了方便在全文文本字段中进行这些类型的查询，Elasticsearch首先对文本分析(analyzes) ，然后使用结果建立一个倒排索引 。我们将在以下两个章节讨论倒排索引及分析过程。

Elasticsearch 映射与分析

数据类型差异

确切值(Exact values) vs. 全文文本(Full text)