ElasticSearch的Mapping之字段类型

 "status": {
          "type":  "string", //字符串类型
          "index": "analyzed"//分词，不分词是：not_analyzed ，设置成no，字段将不会被索引
          "analyzer":"ik"//指定分词器
          "boost":1.23//字段级别的分数加权
           "doc_values":false//对not_analyzed字段，默认都是开启，分词字段不能使用，对排序和聚合能提升较大性能，节约内存
            "fielddata":{"format":"disabled"}//针对分词字段，参与排序或聚合时能提高性能，不分词字段统一建议使用doc_value
            "fields":{"raw":{"type":"string","index":"not_analyzed"}} //可以对一个字段提供多种索引模式，同一个字段的值，一个分词，一个不分词
            "ignore_above":100 //超过100个字符的文本，将会被忽略，不被索引
            "include_in_all":ture//设置是否此字段包含在_all字段中，默认是true，除非index设置成no选项
            "index_options":"docs"//4个可选参数docs（索引文档号） ,freqs（文档号+词频），positions（文档号+词频+位置，通常用来距离查询），offsets（文档号+词频+位置+偏移量，通常被使用在高亮字段）分词字段默认是position，其他的默认是docs
            "norms":{"enable":true,"loading":"lazy"}//分词字段默认配置，不分词字段：默认{"enable":false}，存储长度因子和索引时boost，建议对需要参与评分字段使用 ，会额外增加内存消耗量
             "null_value":"NULL"//设置一些缺失字段的初始化值，只有string可以使用，分词字段的null值也会被分词
             "position_increament_gap":0//影响距离查询或近似查询，可以设置在多值字段的数据上火分词字段上，查询时可指定slop间隔，默认值是100
              "store":false//是否单独设置此字段的是否存储而从_source字段中分离，默认是false，只能搜索，不能获取值
               "search_analyzer":"ik"//设置搜索时的分词器，默认跟ananlyzer是一致的，比如index时用standard+ngram，搜索时用standard用来完成自动提示功能
                "similarity":"BM25"//默认是TF/IDF算法，指定一个字段评分策略，仅仅对字符串型和分词类型有效
                "term_vector":"no"//默认不存储向量信息，支持参数yes（term存储），with_positions（term+位置）,with_offsets（term+偏移量），with_positions_offsets(term+位置+偏移量) 对快速高亮fast vector highlighter能提升性能，但开启又会加大索引体积，不适合大数据量用
        }

coerce：true/false 如果数据不是干净的，将自动会将字符串转成合适的数字类型，字符串会被强转成数字，浮点型会被转成整形，经纬度会被转换为标准类型
boost：索引时加权因子
doc_value：是否开启doc_value
ignore_malformed：false（错误的数字类型会报异常）true（将会忽略）
include_in_all：是否包含在_all字段中
index:not_analyzed默认不分词
null_value：默认替代的数字值
precision_step：16 额外存储对应的term，用来加快数值类型在执行范围查询时的性能，索引体积相对变大
store：是否存储具体的值