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
xiaomuzuirenzhen8 小时前
大专电子商务从事电商运营分析师需要考证吗?
大数据·数据库
大大大大晴天10 小时前
ReAct Agent 从原理到实现:让大模型学会思考、行动与观察
大数据·agent
大大大大晴天11 小时前
每天认识一个组件:Apache StreamPark
大数据
演艺大赏15 小时前
NiFi 的权限模型不是 RBAC:users.xml、authorizers.xml 与组件级策略
大数据
yuanyuan33417 小时前
2026枣庄带检测报告伸缩门品牌测评|本地服务
大数据·数据库·人工智能·伸缩门
玖米GEO运营王总监19 小时前
2026年账号矩阵协同效应怎么量化:三个指标与公式结构
java·大数据·数据库
Elasticsearch1 天前
对 OpenTelemetry Kafka 接收器的两项改动,避免一个缓慢的租户拖住其他租户
elasticsearch
飞飞传输1 天前
飞驰云联文件交换建设方法论:从单点传输到持续治理
大数据·运维·安全
得帆低代码PaaS1 天前
企业级 Agent 架构:MCP、Integration、数据与治理能力
大数据·人工智能·架构·ai agent·企业数字化·mcp