Eelasticsearch字段数据类型

映射的数据类型也就是es支持的数据类型,与Mysql中的数据类相似。但是具体的类型和MYSQL中有所区别,最主要的区别就在于ES中支持分词的数据类型,如:Text类型,可分词类型是用于支持全问检索的,这也是Es的核心的功能

数字类型

long integer short byte double float half_float scaled_float unsigned_long

基本数据类型

  • binary :Base64字符串二进制类型
  • boolean:布尔类型
  • alias:字段别名

KeyWords

  • keyWords:适用于索引结构化的字段,可以用于过滤,排序,聚合。KeyWords类型的字段只能通过精确搜索到。如ID,姓名这类字段应使用KeyWords
  • constant_keyword:始终包含想通值的关键字字段
  • wildcard:可正对类似grep的

3) Dates(时间类型):包括datedate_nanos

​ 4) alias:为现有字段定义别名。

​ 5) binary(二进制):binary

​ 6) range(区间类型):integer_range、float_range、long_range、double_range、date_range
​ 7) text:当一个字段是要被全文搜索的,比如Email内容、产品描述,这些字段应该使用text类型。设置text类型以后,字段内容会被分析,在生成倒排索 引以前,字符串会被分析器分成一个一个词项。text类型的字段不用于排序,很少用于聚合。(解释一下为啥不会为text创建正排索引:大量堆空间,尤其是 在加载高基数text字段时。字段数据一旦加载到堆中,就在该段的生命周期内保持在那里。同样,加载字段数据是一个昂贵的过程,可能导致用户遇到延迟问 题。这就是默认情况下禁用字段数据的原因)
② 对象关系类型:
1) object:用于单个JSON对象
2) nested:用于JSON对象数组
​ 3) flattened:允许将整个JSON对象索引为单个字段。

③ 结构化类型:
1) geo-point:纬度/经度积分
2) geo-shape:用于多边形等复杂形状
3) point:笛卡尔坐标点
2) shape:笛卡尔任意几何图形
​ ④ 特殊类型:
1) IP地址:ip 用于IPv4和IPv6地址
2) completion:提供自动完成建议
​ 3) tocken_count:计算字符串中令牌的数量
​ 4) murmur3:在索引时计算值的哈希并将其存储在索引中
​ 5) annotated-text:索引包含特殊标记的文本(通常用于标识命名实体)
​ 6) percolator:接受来自query-dsl的查询
​ 7) join:为同一索引内的文档定义父/子关系
​ 8) rank features:记录数字功能以提高查询时的点击率。
​ 9) dense vector:记录浮点值的密集向量。
​ 10) sparse vector:记录浮点值的稀疏向量。
​ 11) search-as-you-type:针对查询优化的文本字段,以实现按需输入的完成
​ 12) histogram:histogram 用于百分位数聚合的预聚合数值。

​ 13) constant keyword:keyword当所有文档都具有相同值时的情况的 专业化。
​ ⑤ array(数组):在Elasticsearch中,数组不需要专用的字段数据类型。默认情况下,任何字段都可以包含零个或多个值,但是,数组中的所有值都必须具有 相同的数据类型。
​ ⑥新增:
​ 1) date_nanos:date plus 纳秒
​ 2) features:

4 两种映射类型

  • Dynamic field mapping:
    • 整数 => long
    • 浮点数 => float
    • true || false => boolean
    • 日期 => date
    • 数组 => 取决于数组中的第一个有效值
    • 对象 => object
    • 字符串 => 如果不是数字和日期类型,那会被映射为text和keyword两个类型
      除了上述字段类型之外,其他类型都必须显示映射,也就是必须手工指定,因为其他类型ES无法自动识别。
  • Expllcit field mapping:手动映射
    PUT /product
    {
    	"mappings": {
        "properties": {
        	"field": {
          	"mapping_parameter": "parameter_value"
    	   	}
       	}
     	}
    }
    

5 映射参数

index:是否对创建对当前字段创建倒排索引,默认true,如果不创建索引,该字段不会通过索引被搜索到,但是仍然会在source元数据中展示
​ ② analyzer:指定分析器(character filter、tokenizer、Token filters)。
​ ③ boost:对当前字段相关度的评分权重,默认1
​ ④ coerce:是否允许强制类型转换 true “1”=> 1 false “1”=< 1
​ ⑤ copy_to:该参数允许将多个字段的值复制到组字段中,然后可以将其作为单个字段进行查询
doc_values:为了提升排序和聚合效率,默认true,如果确定不需要对字段进行排序或聚合,也不需要通过脚本访问字段值,则可以禁用doc值以节省磁盘 空间(不支持text和annotated_text)
​ ⑦ dynamic:控制是否可以动态添加新字段
​ 1) true 新检测到的字段将添加到映射中。(默认)
​ 2) false 新检测到的字段将被忽略。这些字段将不会被索引,因此将无法搜索,但仍会出现在_source返回的匹配项中。这些字段不会添加到映射中,必须显式 添加新字段。
​ 3) strict 如果检测到新字段,则会引发异常并拒绝文档。必须将新字段显式添加到映射中
eager_global_ordinals:用于聚合的字段上,优化聚合性能。
​ 1) Frozen indices(冻结索引):有些索引使用率很高,会被保存在内存中,有些使用率特别低,宁愿在使用的时候重新创建,在使用完毕后丢弃数据, Frozen indices的数据命中频率小,不适用于高搜索负载,数据不会被保存在内存中,堆空间占用比普通索引少得多,Frozen indices是只读的,请求可能 是秒级或者分钟级。*eager_global_ordinals不适用于Frozen indices*
​ ⑨ enable:是否创建倒排索引,可以对字段操作,也可以对索引操作,如果不创建索引,让然可以检索并在_source元数据中展示,谨慎使用,该状态无法 修改。

    PUT my_index
    {
      "mappings": {
        "enabled": false
      }
    }

fielddata:查询时内存数据结构,在首次用当前字段聚合、排序或者在脚本中使用时,需要字段为fielddata数据结构,并且创建倒排索引保存到堆中
fields:给field创建多字段,用于不同目的(全文检索或者聚合分析排序)
​ ⑫ format:格式化

  "date": {
     "type":  "date",
     "format": "yyyy-MM-dd"
   }

​ ⑬ ignore_above:超过长度将被忽略
​ ⑭ ignore_malformed:忽略类型错误
​ ⑮ index_options:控制将哪些信息添加到反向索引中以进行搜索和突出显示。仅用于text字段
​ ⑯ Index_phrases:提升exact_value查询速度,但是要消耗更多磁盘空间
​ ⑰ Index_prefixes:前缀搜索
​ 1) min_chars:前缀最小长度,>0,默认2(包含)
​ 2) max_chars:前缀最大长度,<20,默认5(包含)
​ ⑱ meta:附加元数据
​ ⑲ normalizer:
⑳ norms:是否禁用评分(在filter和聚合字段上应该禁用)。
21 null_value:为null值设置默认值
​ 22 position_increment_gap:
​ 23 proterties:除了mapping还可用于object的属性设置
24 search_analyzer:设置单独的查询时分析器:
​ 25 similarity:为字段设置相关度算法,支持BM25、claassic(TF-IDF)、boolean
26 store:设置字段是否仅查询
27 term_vector:运维参数

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