ElasticSearch 的 mapping 参数 - fields

概要

在 es 中,一个字段可能运用于不同的场景,但是某个字段类型的使用场景是有局限的

下面,我们先来看一段 es 查询语句:

复制代码
$must = [
            "bool" => [
                "should" => [
                    [
                        "range" => [
                            "user_id.raw" => [
                                "gt" => 0
                            ]
                        ]
                    ],
                    [
                        "bool" => [
                            "filter" => [
                                [
                                    "term" => [
                                        'user_id' => 0
                                    ]
                                ],
                                ...
                            ]
                        ]
                    ],
                ],
                "minimum_should_match" => 1
            ]
        ];

由上面的 es 查询语句可以看到,user_id 用于不同的过滤规则,我们看下 es 索引中关于此字段的定义:

Fields 的作用

在 es 中,一个字段可能运用于不同的场景,但是某个字段类型的使用场景是有局限的。这就是 mapping 参数 - fields 的设计用途所在。

fields:多字段特性 让一个字段拥有多个子字段类型,使得一个字段能够被多个不同的索引方式进行索引。

例一:

复制代码
PUT index_name
{
  "mappings": {         # 设置 mappings
    "properties": {     # 属性,固定写法
      "city": {         # 字段名
        "type": "text", # city 字段的类型为 text
        "fields": {     # 多字段域,固定写法
          "raw": {      # 子字段名称
            "type":  "keyword"  # 子字段类型
          }
        }
      }
    }
  }
}

说明:fields 可以让同一文本有多种不同的索引方式,比如上面所示一个 String 类型的字段 city,可以使用 text 类型做全文检索,使用 keyword 类型做聚合和排序。

例二:

复制代码
PUT index_name
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {               # 字段名称
        "type": "text",        # 字段类型
        "analyzer": "english", # 字段分词器
        "fields": {            # 多字段域,固定写法
          "std": {             # 子字段名称
            "type": "text",    # 子字段类型
            "analyzer": "standard"  # 子字段分词器
           }
        }
      }
    }
  }
}

例三:

PUT index_name
{
  "mappings": {         # 设置 mappings
    "properties": {     # 属性,固定写法
      "user_id": {         # 字段名
        "type": "keyword", # user_id 字段的类型为 keyword
        "fields": {     # 多字段域,固定写法
          "raw": {      # 子字段名称
            "type":  "integer"  # 子字段类型
          }
        }
      }
    }
  }
}

说明:fields 可以让同一文本有多种不同的索引方式,比如上面所示一个 String 类型的字段 user_id,可以使用 keyword 类型做聚合和排序,使用 integer 来做范围查询,又由于 integer 作为范围较小的数据类型, 字段的长度也相对较短,使用它可以提高索引和搜索的效率。

相关推荐
Volunteer Technology3 分钟前
ES并发控制
大数据·elasticsearch·搜索引擎
小飞象—木兮41 分钟前
《销售数据分析标准实践手册》:核心内涵与关键指标、落地销售数据分析的全流程···(附相关材料下载)
大数据·人工智能·数据挖掘·数据分析
盟接之桥1 小时前
什么是EDI(电子数据交换)|制造业场景解决方案
大数据·网络·安全·汽车·制造
让我上个超影吧1 小时前
从Prompt工程到Harness工程:AI Agent落地的下一代软件工程范式
大数据·人工智能
学习3人组2 小时前
OEE(设备综合效率)的标准定义、公式、损失分类、以及在工位触屏/MES里怎么采集和统计
大数据·网络·数据库
财迅通Ai2 小时前
百通能源:2026年一季度营收稳步增长,资产结构持续优化
大数据·人工智能·能源·百通能源
千匠网络2 小时前
数智全链赋能,千匠网络钢铁能源供应链平台解决方案
大数据·人工智能
WL_Aurora3 小时前
MapReduce经典例题【第一期】
大数据·mapreduce
Datakeji3 小时前
维恩波特Vairnport商业逻辑
大数据·人工智能·区块链
尚医云·云HIS3 小时前
从“21粒”误开,看AI如何补位处方安全
大数据·人工智能·健康医疗