在學習 ES 文檔相關操作之前，我們先學習 ES 中常用的字段類型。
1、text
當一個字段的內容需要被全文檢索時，可以使用text類型，支持長內容的存儲，比如檢索文章內容、商品信息等。該類型的字段內容會被分詞器分析，並且拆分成多個詞項， 然後根據拆分後的詞項生成對應的倒排索引，所以對於text類型的字段你可能無法通過指定文本精確的檢索到，因爲指定的文本可能也被分詞了。另外需要注意的是，text類型的字段不能直接用於排序、聚合操作。這種類型的字符串也稱做analyzed字符串。
2、keyword
keyword類型適用於結構化的字段，比如手機號、商品id、用戶id等，默認最大長度爲256。keyword類型的字段內容不會被分詞器分析、拆分，而是根據原始文本直接生成倒排索引，所以keyword類型的字段可以直接通過原始文本精確的檢索到。keyword類型的字段可用於過濾、排序、聚合操作。這種字符串稱做not-analyzed字符串。
3、日期類型
ES 中的date類型默認支持如下兩種格式：
-
strict_date_optional_time，表示 yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSSSSZ 或者 yyyy-MM-dd 格式的日期 -
epoch_millis，表示從 1970.1.1 零點到現在的毫秒數，
如果我們要存儲類似2020-12-01 20:10:15這種格式的日期就會有問題，我們可以在創建索引時指定字段爲date類型以及可以匹配的日期格式：
PUT blog
{
"mappings": {
"properties": {
"publishDate":{
"type": "date",
"format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
}
}
}
}
需要注意的是，如果不主動指定字段類型爲date，ES 默認使用text類型去保存日期的值。
4、布爾類型
boolean類型就簡單了，有true、false兩個值。
5、數值類型
| 類型 | 取值範圍 |
|---|---|
| byte | -2^7 ~ 2^7-1 |
| short | -2^15 ~ 2^15-1 |
| integer | -2^31 ~ 2^31-1 |
| long | -2^63 ~ 2^63-1 |
| float | 32位單精度IEEE 754浮點類型 |
| double | 64位雙精度IEEE 754浮點類型 |
| half_float | 16位半精度IEEE 754浮點類型 |
| scaled_float | 縮放類型的的浮點數 |
一般情況下，如果可以滿足需求，則優先使用範圍小的類型，來提高效率。
6、數組類型
其實在 ES 中並沒有數組類型，但我們卻可以按數組格式來存儲數據，因爲 ES 中默認每個字段可以包含多個值，同時要求多個值得類型必須一致。例如可以按照如下方式指定一個字段的值爲數組：
"label": [
"Elastcsearch",
"7.9.3版本"
]
7、對象類型
這個其實沒什麼特別的，由於 ES 中以 JSON 格式存儲數據，所以一個 JSON 對象中的某個字段值可以是另一個 JSON 對象。
8、範圍類型
| 類型 | 技能 |
|---|---|
| integer_range | -2^31 ~ 2^31-1 |
| long_range | -2^63 ~ 2^63-1 |
| float_range | 32位單精度IEEE 754浮點類型 |
| double_range | 64位雙精度IEEE 754浮點類型 |
| date_range | 自系統曆元以來無符號64位整數範圍內的毫秒數 |
| ip_range | IPv4、IPv6 的一系列IP地址值 |
例如我們可以創建索引時定義一個日期範圍的字段類型：
PUT blog
{
"mappings": {
"properties": {
"reader_age_range":{
"type": "integer_range"
}
}
}
}
添加文檔時可以這樣指定字段的值：
"reader_age_range": {
"gte": 10,
"lte": 50
}
最後我們通過一個完整的例子梳理一下這些字段類型，首先創建blog索引，並指定相關字段的類型：
PUT blog
{
"mappings": {
"properties": {
"publishDate": {
"type": "date",
"format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
},
"reader_age_range": {
"type": "integer_range"
}
}
}
}
然後添加一條文檔數據：
POST blog/_doc
{
"title": "Learn Elastcsearch",
"publishDate": "2020-12-01 20:10:15",
"isTop": true,
"score": 4.5,
"commnetNum": 50,
"label": [
"Elastcsearch",
"7.9.3版本"
],
"author": {
"name": "shehuan",
"github": "https://github.com/shehuan"
},
"reader_age_range": {
"gte": 10,
"lte": 50
}
}
上邊我們只指定了publishDate和reader_age_range字段的類型，其它的並未指定。其實在添加文檔時，ES 也會根據字段的值動態的推斷出它的類型，即動態映射，但這樣可能出現推斷不符合預期的問題，例如前邊說過的日期類型，所以你可以根據實際情況選擇是否主動指定字段的類型。
再使用如下請求查看一下文檔字段的mapping信息：
GET blog/_mapping?pretty
結果如下：
{
"blog" : {
"mappings" : {
"properties" : {
"author" : {
"properties" : {
"github" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"name" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
}
}
},
"commnetNum" : {
"type" : "long"
},
"isTop" : {
"type" : "boolean"
},
"label" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"publishDate" : {
"type" : "date",
"format" : "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
},
"reader_age_range" : {
"type" : "integer_range"
},
"score" : {
"type" : "float"
},
"title" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
}
}
}
}
}
由於我們未指定title字段的類型， ES 自動將其映射成了text類型，同時還添加了一個類型爲keyword的字段：
這意味着，我們可以使用
title.keyword的方式將title字段當做keyword類型去使用。
ES 中常用的字段類型就介紹到這裏了。其中text和keyword可能理解起來比較抽象，後邊結合具體的例子就好理解了，分詞相關的內容後邊也會專門介紹。