1.字段类型概述

2.字符串类型

（1）string
string类型在ElasticSearch 旧版本中使用较多，从ElasticSearch 5.x开始不再支持string，由text和keyword类型替代。
（2）text
当一个字段是要被全文搜索的，比如Email内容、产品描述，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。
（3）keyword
keyword类型适用于索引结构化的字段，比如email地址、主机名、状态码和标签。如果字段需要进行过滤(比如查找已发布博客中status属性为published的文章)、排序、聚合。keyword类型的字段只能通过精确值搜索到。

3.整数类型

在满足需求的情况下，尽可能选择范围小的数据类型。比如，某个字段的取值最大值不会超过100，那么选择byte类型即可。迄今为止吉尼斯记录的人类的年龄的最大值为134岁，对于年龄字段，short足矣。字段的长度越短，索引和搜索的效率越高。

4.浮点类型

对于float、half_float和scaled_float,-0.0和+0.0是不同的值，使用term查询查找-0.0不会匹配+0.0，同样range查询中上边界是-0.0不会匹配+0.0，下边界是+0.0不会匹配-0.0。

其中scaled_float，比如价格只需要精确到分，price为57.34的字段缩放因子为100，存起来就是5734
优先考虑使用带缩放因子的scaled_float浮点类型。

5.date类型

我们人类使用的计时系统是相当复杂的：秒是基本单位, 60秒为1分钟, 60分钟为1小时, 24小时是一天……如果计算机也使用相同的方式来计时, 那显然就要用多个变量来分别存放年月日时分秒, 不停的进行进位运算, 而且还要处理偶尔的闰年和闰秒以及协调不同的时区. 基于”追求简单”的设计理念, UNIX在内部采用了一种最简单的计时方式：

计算从UNIX诞生的UTC时间1970年1月1日0时0分0秒起, 流逝的秒数. 
UTC时间1970年1月1日0时0分0秒就是UNIX时间0, UTC时间1970年1月2日0时0分0秒就是UNIX时间86400. 
这个计时系统被所有的UNIX和类UNIX系统继承了下来, 而且影响了许多非UNIX系统.

日期类型表示格式可以是以下几种：
（1）日期格式的字符串，比如 “2018-01-13” 或 “2018-01-13 12:10:30”
（2）long类型的毫秒数( milliseconds-since-the-epoch，epoch就是指UNIX诞生的UTC时间1970年1月1日0时0分0秒)
（3）integer的秒数(seconds-since-the-epoch)

ElasticSearch 内部会将日期数据转换为UTC，并存储为milliseconds-since-the-epoch的long型整数。
例子：日期格式数据
（1）创建索引

DELETE test

PUT test
{
  "mappings":{
    "my":{
      "properties": {
        "postdate":{
          "type":"date",
          "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
        }
      }
    }
  }
}

（2）写入文档

PUT test/my/1
{
  "postdate":"2018-01-13"
}
PUT test/my/2
{
  "postdate":"2018-01-01 00:01:05"
}
PUT test/my/3
{
  "postdate":"1420077400001"
}

（3）批量查询

GET test/my/_mget
{
  "ids":["1","2","3"]
}

{
  "docs": [
    {
      "_index": "test",
      "_type": "my",
      "_id": "1",
      "_version": 1,
      "found": true,
      "_source": {
        "postdate": "2018-01-13"
      }
    },
    {
      "_index": "test",
      "_type": "my",
      "_id": "2",
      "_version": 1,
      "found": true,
      "_source": {
        "postdate": "2018-01-01 00:01:05"
      }
    },
    {
      "_index": "test",
      "_type": "my",
      "_id": "3",
      "_version": 2,
      "found": true,
      "_source": {
        "postdate": "1420077400001"
      }
    }
  ]
}

6.boolean类型

逻辑类型（布尔类型）可以接受true/false/”true”/”false”值
（1）先删除已经存在的索引，再创建

DELETE test

PUT test
{
  "mappings":{
    "my":{
      "properties": {
        "empty":{"type":"boolean"}
      }
    }
  }
}

（2）添加文档

PUT test/my/1
{
  "empty":"true"
}

PUT test/my/2
{
  "empty":false
}

{
  "docs": [
    {
      "_index": "test",
      "_type": "my",
      "_id": "1",
      "_version": 1,
      "found": true,
      "_source": {
        "empty": "true"
      }
    },
    {
      "_index": "test",
      "_type": "my",
      "_id": "2",
      "_version": 1,
      "found": true,
      "_source": {
        "empty": false
      }
    }
  ]
}

7.binary类型

二进制字段是指用base64来表示索引中存储的二进制数据，可用来存储二进制形式的数据，例如图像。默认情况下，该类型的字段只存储不索引。二进制类型只支持index_name属性。

8.array类型

在ElasticSearch中，没有专门的数组（Array）数据类型，但是，在默认情况下，任意一个字段都可以包含0或多个值，这意味着每个字段默认都是数组类型，只不过，数组类型的各个元素值的数据类型必须相同。在ElasticSearch中，数组是开箱即用的（out of box），不需要进行任何配置，就可以直接使用。

在同一个数组中，数组元素的数据类型是相同的，ElasticSearch不支持元素为多个数据类型：[ 10, “some string” ]，常用的数组类型是：

（1）字符数组: [ “one”, “two” ]
（2）整数数组: productid:[ 1, 2 ]
（3）对象（文档）数组: “user”:[ { “name”: “Mary”, “age”: 12 }, { “name”: “John”, “age”: 10 }]，ElasticSearch内部把对象数组展开为 {“user.name”: [“Mary”, “John”], “user.age”: [12,10]}

9.object类型

JSON天生具有层级关系，文档会包含嵌套的对象

DELETE test

PUT test

PUT test/my/1
{
  "employee":{
    "age":30,
    "fullname":{
      "first":"hadron",
      "last":"cheng"
    }
  }
}

上面文档整体是一个JSON，JSON中包含一个employee,employee又包含一个fullname。


GET test/_mapping
{
  "test": {
    "mappings": {
      "my": {
        "properties": {
          "employee": {
            "properties": {
              "age": { "type": "long"},
              "fullname": {
                "properties": {
                  "first": {
                    "type": "text",
                    "fields": {
                      "keyword": {
                        "type": "keyword",
                        "ignore_above": 256
                      }
                    }
                  },
                  "last": {
                    "type": "text",
                    "fields": {
                      "keyword": {
                        "type": "keyword",
                        "ignore_above": 256
                      }
                    }
                  }
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

10.ip类型

ip类型的字段用于存储IPv4或者IPv6的地址
（1）创建索引

DELETE test

PUT test
{
  "mappings": {
    "my":{
      "properties": {
        "nodeIP":{
          "type": "ip"
        }
      }
    }
  }
}

（2）查询字段

GET test/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "nodeIP": "192.168.0.0/16"
    }
  }
}

{
  "took": 111,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 1,
    "max_score": 1,
    "hits": [
      {
        "_index": "test",
        "_type": "my",
        "_id": "1",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "nodeIP": "192.168.1.2"
        }
      }
    ]
  }
}

来源：oschina

链接：https://my.oschina.net/liuyuantao/blog/3740067

标签

epoch

ElasticSearch

MARY

Elasticsearch的mapping数据类型设置