【ElasticSearch】（八）浅析elasticsearch常用数据类型_elasticsearch8所有数据类型

1.where?

      介绍elasticsearch的数据类型之前，首先需要了解es映射的概念。

      es的存储结构是“index.type.document”形式，而映射就是定义一个document所包含的字段是如何存储、索引的。

      即对于elascticsearch数据类型，是在定义索引映射时定义的。

 

2.what?

      https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-fields.html

      如上所述，官网介绍了elasticsearch的数据类型，整理如下：

    （备注：设计索引前，建议先浏览下所有数据类型，需要用到哪种再深入研究，我对api文档的使用方法）

      可见，es的数据类型很多，对于常用的数据类型，我归类为：

1.text/keyword
2.Numeric
3.Date
4.Boolean
除此4类，官网将“binary”和“range”也视为core datatype,感兴趣的朋友可以研究下。

       简介：

       1）text/keyword都可理解存储string类型，在2.x版本种，es是存在string类型的，进化过程中演变为了text和keyword。

       2）Numeric，存储的则为数值型数据，其中包含long, integer, short, byte, double, float, half_float, scaled_float共8种数值类型，也是够丰富的，mysql种的数值型数据，都可以映射到Numeric当中。

       3）Date，时间类型，可以通过预设的3种形式或者自定义的format来存储日期信息。

       4）Boolean，这个就不用说啦。

 

3.how?

      1）text / keyword

      对字符串类型，在es 2.x版本，用string类型来表示，到了6.x，演化为“text”和“keyword”.其中：

      1.“text”类型

      场景：用于索引全文值字段，例如电子邮件正文或产品说明。这些字段是被分词的。分析过程允许Elasticsearch在每个全文字段中搜索单个单词。文本字段不用于排序，很少用于聚合。

      用法：

PUT my_index
{
  “mappings”：{
    “_doc”：{
      “properties”：{
        “email_context”： {
          "analyzer": "ik_max_word", //指定分词器
          “type”：“text”
        }
      }
    }
  }
}

      2."keyword"类型

      场景：

      用于索引结构化内容的字段，例如电子邮件地址，主机名，状态代码，邮政编码或标签。

      它们通常用于过滤（找到我的所有博客文章，其中 status为published），排序，和聚合。关键字字段只能按其确切值进行搜索。

      用法：

PUT my_index
{
  “mappings”：{
    “_doc”：{
      “properties”：{
        “tags”：{
          “type”：“keyword”
        }
      }
    }
  }
}

      

      2）Numeric

      Numeric类型中支持8种数据类型，其中：

       看着和java的数据类型占用字节数还是很像的。

       我的项目中， es的数据是从mysql同步过去的，我将mysql常用的数据类型和es数据类型做了如下映射：

         mysql  <---> elasticsearch

      实战中如何选择数据类型？

      1.整数型（byte，short，integer和long）：你应该选择足以让你的用例最小的类型。这将有助于索引和搜索更有效。

      2.浮点型：使用缩放因子将浮点数据存储到整数中通常更有效，这是该scaled_float 类型所做的。（这里使用scaling_factor为100作为缩放因子，还是不太理解，大神可以帮忙解释下不？）

 

      3）Date型

      JSON没有日期数据类型，因此Elasticsearch中的日期可以是：

      1.包含格式化日期的字符串，例如"2015-01-01"或"2015/01/01 12:10:30"。
      2.一个代表毫秒以来的长数字。
      3.表示自纪元以来秒数的整数。
      在内部，日期转换为UTC（如果指定了时区）并存储为表示自纪元以来毫秒的长数。日期查询在内部转换为此长表示的范围查询，聚合和存储字段的结果将转换回字符串，具体取决于与字段关联的日期格式。

       在我的项目里，日期格式定义为：

PUT my_index {“
	mappings”： {“
		_ date”： {“
			properties”： {“
				date”： {“
					"format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss",
					"type": "date"
				}
			}
		}
	}
}

       即存入es种的时间格式，为“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”。

       同时，可以通过“||”分隔来定义多种日期类型，如下：

PUT my_index {“
	mappings”： {“
		_ doc”： {“
			properties”： {“
				date”： {“
					type”：“ date”，“ format”：“ yyyy - MM - dd HH： mm： ss || yyyy - MM - dd || epoch_millis“
				}
			}
		}
	}
}

      备注：日期将始终呈现为字符串，即使它们最初在JSON文档中作为long提供。

 

       4）Boolean 型

      布尔字段接受JSON true和false值，也可以接受被解释为true或false的字符串，如下：

true, “true”, false, "false"

       使用如下：

映射索引：
PUT my_index {“
	mappings”： {“
		_ doc”： {“
			properties”： {“
				is_published”： {“
					type”：“ boolean”
				}
			}
		}
	}
}
 
获取字段：
POST my_index / _doc / 1 { “is_published” ：“true”}
POST my_index / _doc / 1 { “is_published” ：true}

 

     That's all. 19.01.27(周日)