类型常用的也就这些了，还有一些类型大家可以参考官网，另外一个比较重的方面的就是分词了（analyzer），不管在目前任何检索系统是分词决定这检索 的查全与查准及索引的膨涨率等。在Es中analyzer的作用域也是从cluster、index、filed这三个作用域。Cluster的配置在配 置中讲过，下面以Field为主（另外具体的分词一些相关东西会在分词篇中讲）
Analyzer，在Lucene中是一个分词器的概念，我们知道Es是建立在Lucene之上的，所以这里的Analzyer同样的也适用，Mapping 中的Analyzer主在是指定字段采用什么分词器，具体的程序和配置分词在插件和配置都有过一些说明。
Analyzer在Es中分为index_analyzer和search_analyzer
Index_analzyer：指的是索引过程中采用的分词器
Search_analyzer:指的是检索过程中采用的分词器
我们知道index和search是两个过程，但是尽量保证这两个过程和分词方式一致这样可以保证查全和查准，否则再牛B的分词，index和search采用的不相同也是无用功。
与analyzer与之相关的就是别外一项index项
"HC":{ "type":"string", "index":"no", "store":"no"}
Index表示该字段是否索引，如果index为no那个analyzer设为啥也没用。
最 后是”store”项了store项表示该项是否存储到倒索索引中去，并不是_source，当项mapping中还有很多可以设置和优化的地方，会面在 慢慢讨论。在mapping中index和store如果大家有时候觉得有点和source搞不清楚，大家可以参考lucene中的 Field.Store.YES,Field.Index.NOT_ANALYZED,Field.Index等相关设置就比较明白了。
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云计算平台(检索篇)-Elasticsearch-索引优化篇
ES索引优化篇主要从两个方面解决问题，一是索引数据过程；二是检索过程。
索 引数据过程我在上面几篇文章中有提到怎么创建索引和导入数据，但是大家可能会遇到索引数据比较慢的过程。其实明白索引的原理就可以有针对性的进行优化。 ES索引的过程到相对Lucene的索引过程多了分布式数据的扩展，而这ES主要是用tranlog进行各节点之间的数据平衡。所以从上我可以通过索引的 settings进行第一优化：
"index.translog.flush_threshold_ops": "100000"
"index.refresh_interval": "-1",
这两个参数第一是到tranlog数据达到多少条进行平衡，默认为5000，而这个过程相对而言是比较浪费时间和资源的。所以我们可以将这个值调大一些还 是设为-1关闭，进而手动进行tranlog平衡。第二参数是刷新频率，默认为120s是指索引在生命周期内定时刷新，一但有数据进来能refresh像 lucene里面commit,我们知道当数据addDoucment会，还不能检索到要commit之后才能行数据的检索所以可以将其关闭，在最初索引 完后手动refresh一之，然后将索引setting里面的index.refresh_interval参数按需求进行修改，从而可以提高索引过程效 率。
另外的知道ES索引过程中如果有副本存在，数据也会马上同步到副本中去。我个人建议在索引过程中将副本数设为0，待索引完成后将副本数按需量改回来，这样也可以提高索引效率。
"number_of_replicas": 0
上面聊了一次索引过程的优化之后，我们再来聊一下检索速度比较慢的问题，其实检索速度快度与索引质量有很大的关系。而索引质量的好坏与很多因素有关。
http://www.cnblogs.com/zhangchenliang/p/4186702.html