默认情况下，elasticsearch _索引并且新增数据到大多数的字段中，以便于它们能够被索引和聚合。比如，你有一个叫 _foo 的数字 field（字段），你想要一个 histograms__（直方图） 但是不需要过滤，那么就可以在 mappings（映射） 中禁用这用这个 _field（字段）_的索引。
PUT index
{
"mappings": {
"type": {
"properties": {
"foo": {
"type": "integer",
"index": false
}
}
}
}
}
text field（文本字段）_在索引中规范化的存储是为了对 _documents 进行评分。如果你只想要 text field（文本字段）的匹配功能，不关心生成的分数，可以在 elasticsearch中配置中成不向索引编写规范：
PUT index
{
"mappings": {
"type": {
"properties": {
"foo": {
"type": "text",
"norms": false
}
}
}
}
}
text field（文本字段） 默认情况下还存储了在索引的频率和位置，频率用于计算得分，而位置用于短语查询；如果不需要进行短语查询，你可以告诉 _elasticsearch _不索引位置：
PUT index
{
"mappings": {
"type": {
"properties": {
"foo": {
"type": "text",
"index_options": "freqs"
}
}
}
}
}
此外，如果你不关心得分，可以配置 elasticsearch 只索引匹配到的 documents （文档）。这个字段仍然可以被搜索，但是短语查询的时候会报错并且得分将假设每个 documents （文档）中只出现一次。
PUT index
{
"mappings": {
"type": {
"properties": {
"foo": {
"type": "text",
"norms": false,
"index_options": "freqs"
}
}
}
}
}
默认的 _dynamic string mappings （动态字符串映射）_将以 _text（文本）_和 _keywords（关键字）_的形式对字符串字段进行索引。如果你只需要使用它们中的一种，这么做是浪费的。通常 _id field（id 字段）_只需要被当成 _keywords（关键字）_来索引，而 _body field（字段）_只需要被当成 _text（文本） field（字段）_来索引。
禁用 dynamic string mappings （动态字符串映射）_方法有：明确 _string fields（字符串字段）_的 _mapping（映射）_或者为 _text（文本）_和 _keywords（关键字）_映射的字符串字段设置动态 _templates（模版） 。
例如，这是一个将字符串字段映射为 keywords（关键字） 的模版：
PUT index
{
"mappings": {
"type": {
"dynamic_templates": [
{
"strings": {
"match_mapping_type": "string",
"mapping": {
"type": "keyword"
}
}
}
]
}
}
}
all field（字段）_ 将会索引所有字段中的所有值，这将会很大的空间。如果你不需要同时搜索所有字段，可以禁用 all field（字段）_。
source 和 存储的字段将会占用很大的存储空间。可以使用 _best_compression codec（编解码器） 进行有效的压缩。
您为数字数据选择的类型可能会对磁盘使用量产生重大影响。特别地，整数应该使用整数类型（byte, short, integer or long）（字节，短整数或长整数）存储，并且浮点应该被存储在 scaling_float 中，如果合适的话也可以存储在符合用例的最小类型中：使用 float over double 或 浮点数的 half_float 将有助于节省存储空间。