前面已經說了，es都是文本的形式存盤資料，直接創建索引，和type表，欄位中插入資料，
不需要定義這些資料是什么型別的，可以不定義，但如果要定義，那么我們就可以使用mapping來定義資料結構型別
1、Es的mapping定義是基于整個庫的
Mysql資料結構欄位定義是基于整個表的
2、Es由mapping定義默認欄位資料型別
Text：可拆分的字串（分詞）
Keyword：不可拆分字串
3、決戰618這本書在吹牛，吹京東自己的，自己的sku商品（以前+現售）超10億個
4、es搜索這些sku，也相當于搜索引擎了，但比起百度，谷歌這些，10億條資料還是算少的了，
5、搭建es的資料結構（主要定義使用sku_info表的資料）
（1）商品名稱(展示/查詢)
（2）商品價格(展示/查詢)
（3）商品圖片(展示)
（4）平臺屬性和屬性值的串列(查詢)
（5）商品描述(展示/查詢)
（6）熱度值(查詢，指搜索熱度較高的商品，暫時不用)
（7）三級分類id(查詢)
（8）系列商品productId（隱藏）
（9）具體商品skuId主鍵（隱藏）
可拆分字串，都使用分詞器進行分詞，
不可拆分字串，考慮其內容是否需要被進行搜索：
是，創建索引，默認（“index”:true）；否，不創建索引（“index”:false）
PUT gmall0105 庫名（不可有大寫字母）
{
"mappings": { 通過mapping定義字符型別
"PmsSkuInfo":{ 表名
"properties": { 定義欄位和屬性
"id":{ skuId主鍵
"type": "keyword" 型別：不可拆分字串
, "index": true 創建索引（默認，可不寫）
},
"skuName":{ sku名稱
"type": "text" 型別：text文本，可拆分字串
, "analyzer": "ik_max_word" 使用分詞器：盡最大可能分詞
, "index": true 創建索引（默認，可不寫）
},
"skuDesc":{ sku描述
"type": "text" 型別：text文本，可拆分字串
, "analyzer": "ik_smart" 使用分詞器：簡易分詞
, "index": true 創建索引（默認，可不寫）
},
"catalog3Id":{ 3級分類Id
"type": "keyword" 型別：不可拆分字串
, "index": true 創建索引（默認，可不寫）
},
"price":{ 價格
"type": "double" 型別：double
, "index": true 創建索引（默認，可不寫）
},
"skuDefaultImg":{ sku主圖
"type": "keyword" 型別：不可拆分字串
, "index": false 不創建索引（不需要根據圖片地址搜索商品）
},
"hotScore":{ 熱度值
"type": "double" 型別：double
, "index": true 創建索引（默認，可不寫）
},
"productId":{ spu系列商品Id
"type": "keyword" 型別：不可拆分字串
, "index": true 創建索引（默認，可不寫）
},
"skuAttrValueList":{ 平臺屬性和屬性值串列（中間表）
"properties": { 定義欄位和屬性
"attrId":{ 平臺屬性Id
"type":"keyword" 型別：不可拆分字串
, "index": true 創建索引（默認，可不寫）
},
"valueId":{ 平臺屬性值Id
"type":"keyword" 型別：不可拆分字串
, "index": true 創建索引（默認，可不寫）
}
}
}
}
}
}
}
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