Elasticsearch之type底層結構及棄用原因

1.type是什麼

type，是一個index中用來區分類似的數據的，類似的數據，但是可能有不同的fields，而且有不同的屬性來控制索引建立、分詞器.

field的value，在底層的lucene中建立索引的時候，全部是opaque bytes類型，不區分類型的。

lucene是沒有type的概念的，在document中，實際上將type作爲一個document的field來存儲，即type，es通過type來進行type的過濾和篩選。

2.es中不同type存儲機制

一個index中的多個type，實際上是放在一起存儲的，因此一個index下，不能有多個type重名，而類型或者其他設置不同的，因爲那樣是無法處理的

{
   "goods": {
      "mappings": {
         "electronic_goods": {
            "properties": {
               "name": {
                  "type": "string",
               },
               "price": {
                  "type": "double"
               },
               "service_period": {
                  "type": "string"
                   }            
                }
         },
         "fresh_goods": {
            "properties": {
               "name": {
                  "type": "string",
               },
               "price": {
                  "type": "double"
               },
               "eat_period": {
                    "type": "string"
               }
                }
         }
      }
   }
}

PUT /goods/electronic_goods/1
{
  "name": "小米空調",
  "price": 1999.0,
  "service_period": "one year"
}

PUT /goods/fresh_goods/1
{
  "name": "澳洲龍蝦",
  "price": 199.0,
  "eat_period": "one week"
}

es文檔在底層的存儲是這樣子的

{
   "goods": {
      "mappings": {
        "_type": {
          "type": "string",
          "index": "false"
        },
        "name": {
          "type": "string"
        }
        "price": {
          "type": "double"
        }
        "service_period": {
          "type": "string"
        },
        "eat_period": {
          "type": "string"
        }
      }
   }
}

底層數據存儲格式

{
  "_type": "electronic_goods",
  "name": "小米空調",
  "price": 1999.0,
  "service_period": "one year",
  "eat_period": ""
}
{
  "_type": "fresh_goods",
  "name": "澳洲龍蝦",
  "price": 199.0,
  "service_period": "",
  "eat_period": "one week"
}

3. type棄用

同一索引下，不同type的數據存儲其他type的field 大量空值，造成資源浪費。

所以，不同類型數據，要放到不同的索引中。

es9中，將會徹底刪除type。