Elasticsearch不是免费的模式，现在他们将其称为“写模式”，这对于模式生成过程来说是一个很好的名字。当Elasticsearch接收到具有未知字段的新文档时，它将尝试“有根据的猜测”。

当您使用字段“电子邮件”为第一个文档建立索引时，elasticsearch将查看提供的值并为此字段创建一个映射。然后将值“
test.user@gmail.com”映射到“文本”映射类型。

现在，让我们来看看弹性如何处理带有电子邮件的简单文档。创建一个文档：

POST /auto_mapped_index/_doc
{"email": "nobody@example.com"}

好奇映射如何？干得好：

GET /auto_mapped_index/_mapping

将回答：

{
  "my_first_index" : {
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "email" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

您会看到，"type" : "text"它表示映射类型为“文本”，如之前假定的那样。还有一个子字段“关键字”，默认情况下由弹性为文本类型字段自动创建。

现在，我们有2个选项，最简单的一种是查询关键字子字段（请注意点符号）：

GET /my_first_index/_search
{"query": {"term": {"email.keyword": "nobody@example.com"}}}

做完了！

另一个选择是为我们的索引创建一个特定的映射。为此，我们需要一个新的空索引并定义映射。我们可以一口气做到这一点：

PUT /my_second_index/
{
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "email" : {
          "type" : "keyword",
          "ignore_above" : 256
      }
    }
  }
}

现在，让我们填充索引（在这里放置两个文档）：

POST /my_second_index/_doc
{"email": "nobody@example.com"}

POST /my_second_index/_doc
{"email": "anybody@example.com"}

现在，您未更改的查询应该可以正常工作：

GET /my_second_index/_search
{"query": {"term": {"email": "anybody@example.com"}}}

响应：

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.2876821,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "my_second_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "OTf3n28BpmGM8iQdGR4j",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "email" : "anybody@example.com"
        }
      }
    ]
  }
}