前言
1、字段类型
在 Elasticsearch (ES) 中，字段类型定义了数据的格式和如何索引与存储字段的内容。每个字段都有一个类型，这决定了它如何在索引中存储、搜索和聚合。
这些数据类型可以组合使用，并根据实际的业务需求来选择最合适的数据类型。在创建索引时，映射（Mapping）用于定义每个字段的类型和其他属性（如是否分词、是否可索引、是否存储等）。
2、如何查看字段类型
GET /your_index_name/_mapping
{
"your_index_name": {
"mappings": {
"properties": {
"title": {
"type": "text"
},
"description": {
"type": "text"
},
"price": {
"type": "float"
},
"created_at": {
"type": "date"
},
"is_active": {
"type": "boolean"
}
}
}
}
}
以下是 Elasticsearch 中常见的字段类型及其用途。
一、文本类型 (Text)
用于存储和分析全文本数据，适用于字符串、长文本等需要分词的字段。
1、text
用于存储大量的、需要分词的文本数据。Elasticsearch 会对 text 字段的内容进行分析和分词，这样可以支持全文搜索。Elasticsearch 默认会对 text 类型字段使用一个标准分析器（standard analyzer），将其分词成多个单词，以便进行高效的全文搜索。
注意：如果字段的类型是 text，ES 会自动为其创建一个名为 <字段名>.keyword 的子字段，用于精确匹配查询。
适用场景：文章内容、描述、评论等。示例："description": { "type": "text" }
2、keyword
用于存储不需要分词的字符串数据，通常用于存储标识符、标签、状态、类别等数据。这些字段会被精确匹配，适合用在排序、聚合和过滤中。
适用场景：ID、电子邮件、用户名、状态码等。示例："status": { "type": "keyword" }
二、数值类型
数值类型用于存储各种数字，包括整数、浮动小数等。
-
long：用于存储长整型数字，范围从 -2^63 到 2^63-1。- 示例：
"age": { "type": "long" }
- 示例：
-
integer：用于存储整数，范围从 -2^31 到 2^31-1。- 示例：
"year": { "type": "integer" }
- 示例：
-
short：用于存储较小的整数，范围从 -2^15 到 2^15-1。- 示例：
"count": { "type": "short" }
- 示例：
-
byte：用于存储很小的整数，范围从 -128 到 127。- 示例：
"byte_value": { "type": "byte" }
- 示例：
-
double：用于存储浮动小数，精度较高，范围从 -1.7e308 到 1.7e308。- 示例：
"price": { "type": "double" }
- 示例：
-
float：用于存储浮动小数，精度较低，范围从 -3.4e38 到 3.4e38。- 示例：
"rating": { "type": "float" }
- 示例：
-
half_float：用于存储精度较低的浮动小数，范围从 -6.5e4 到 6.5e4。- 示例：
"temperature": { "type": "half_float" }
- 示例：
-
scaled_float：用于存储带小数的浮动数字，通过一个因子来缩放存储的数据。- 示例：
"price": { "type": "scaled_float", "scaling_factor": 100 }
- 示例：
-
double_range、float_range、long_range、integer_range：用于存储数值范围类型的数据，通常用于做范围查询。- 示例：
"temperature_range": { "type": "double_range" }
- 示例：
三、日期类型date
日期类型用于存储时间戳或日期。默认的日期格式是 yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSZ，但可以根据需要进行配置。
示例："timestamp": { "type": "date" }
四、布尔类型boolean
用于存储 true 或 false 的值。
示例："is_active": { "type": "boolean" }
五、二进制类型 (Binary)
用于存储二进制数据（例如图片、音频、视频等）。
示例："file_data": { "type": "binary" }
六、IP 类型 (IP)
用于存储 IPv4 和 IPv6 地址。
示例："ip_address": { "type": "ip" }
七、地理位置类型 (Geo)
用于存储地理位置信息。
1、geo_point
用于存储地理坐标（经度、纬度），支持地理位置查询。
示例："location": { "type": "geo_point" }
2、geo_shape
用于存储复杂的地理形状（如多边形、圆形等），支持对地理区域的查询。
示例："shape": { "type": "geo_shape" }
八、对象和嵌套类型
1、object
用于存储 JSON 对象。该类型表示字段中包含嵌套的键值对，可以嵌套多层结构。
示例："address": { "type": "object" }
2、nested
与 object 类型类似，但它用于存储嵌套对象，并允许对嵌套对象内的字段进行查询和聚合。它会在查询时将嵌套的文档视为独立的文档。
"comments": {
"type": "nested"
}
九、范围类型（Range Types）
- integer_range: 存储整数范围。
- float_range: 存储浮动小数范围。
- date_range: 存储日期范围。
- long_range: 存储长整数范围。
十、合并数据类型（Join）
用于实现父子关系数据建模，常用于表示父文档和子文档之间的关系。
"relationship": {
"type": "join"
}
十一、文本多字段（Multi-fields）
在同一字段上定义多个字段类型，便于对数据进行不同方式的处理。例如，可以同时将字段作为 text 类型和 keyword 类型进行存储，以支持全文搜索和精确匹配。
"title": {
"type": "text",
"fields": {
"raw": {
"type": "keyword"
}
}
}
十二、标识符类型（Completion）
用于实现高效的建议功能，通常用于自动补全（如搜索框自动提示）。
"suggest": {
"type": "completion"
}