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Elasticsearch实战：字段类型最佳实践

创作时间:

作者:

@小白创作中心

Elasticsearch实战：字段类型最佳实践

引用

CSDN

等

来源

https://blog.csdn.net/weixin_41866717/article/details/139879070

https://blog.csdn.net/weixin_53391173/article/details/139322564

https://blog.csdn.net/qqrrjj2011/article/details/137589297

https://blog.csdn.net/qq_50790981/article/details/140080792

https://blog.csdn.net/qq_32907195/article/details/135825959

https://cloud.baidu.com/article/3276644

https://elastic.ac.cn/guide/en/elasticsearch/reference/current/nested.html

https://juejin.cn/post/7387348384493944884

https://zbpblog.com/blog-458.html

10.

https://juejin.cn/post/7346394191264759818

11.

https://elastic.ac.cn/guide/en/elasticsearch/reference/current/text.html

12.

https://elastic.ac.cn/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-types.html

13.

https://www.cnblogs.com/kebibuluan/p/18148014

Elasticsearch作为一个强大的分布式搜索和分析引擎，其字段类型的选择直接影响到数据存储和查询的效率。本文将深入探讨各种字段类型的最佳实践，从基本类型到特殊类型，帮助开发者设计高效的索引映射，从而实现精准和高效的搜索功能。

核心字段类型详解

文本类型（Text）

文本类型适用于需要全文搜索的字段，如文章内容、商品描述等。在创建文本类型字段时，需要选择合适的分析器（Analyzer）来处理文本数据。例如：

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "description": {
        "type": "text",
        "analyzer": "standard"
      }
    }
  }
}

需要注意的是，文本类型不适合用于精确匹配的场景，如邮箱地址、用户ID等。对于这类需要精确匹配的字段，应该使用关键词类型。

关键词类型（Keyword）

关键词类型适用于需要精确匹配的字段，如用户ID、邮箱地址、状态码等。关键词类型的字段不会被分析器处理，因此适合用于排序、过滤和聚合操作。

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "email": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

数值类型

Elasticsearch提供了多种数值类型，包括整数（Integer）、长整数（Long）、浮点数（Float）和双精度浮点数（Double）。选择合适的数值类型可以优化存储和查询性能。

整数（Integer）：适用于存储32位有符号整数，如年龄、评分等。
长整数（Long）：适用于存储64位有符号整数，如大型计数器、用户ID等。
浮点数（Float）：适用于存储32位单精度浮点数，如价格、温度等。
双精度浮点数（Double）：适用于存储64位双精度浮点数，如科学计算结果。

日期类型（Date）

日期类型用于存储日期和时间信息，如日志时间戳、事件日期等。在定义日期类型字段时，需要指定日期格式。

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "created_at": {
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
      }
    }
  }
}

布尔类型（Boolean）

布尔类型用于存储布尔值，如开关状态、是否可用等。

特殊字段类型

嵌套类型（Nested）

嵌套类型允许在文档内部定义可以包含多个相同类型对象的数组。每个嵌套对象都有自己的独立索引，可以进行精确查询、过滤、排序和聚合。适用于处理具有层次结构或一对多关系的数据。

例如，在电子商务场景中，一个商品文档可能包含多个用户评论。使用嵌套类型可以实现对特定用户评论的精确查询和分析。

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "users": {
        "type": "nested",
        "properties": {
          "id": { "type": "keyword" },
          "name": { "type": "text" },
          "comments": {
            "type": "nested",
            "properties": {
              "id": { "type": "keyword" },
              "text": { "type": "text" },
              "rating": { "type": "integer" }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}