深入了解ES字段類型

ES（Elasticsearch）是一個基於Apache Lucene的分布式、RESTful的開源搜索引擎。在使用ES處理數據時，字段類型是一個至關重要的概念。字段類型決定了如何解析和處理數據，以及如何使用它們進行搜索。在本文中，我們將深入探討ES字段類型，從不同的角度進行介紹。

一、Text字段類型

Text字段類型可用於存儲短文本、長文本或結構化文本。一個Text字段被視為一個word-based的類型，它會將文本分解成一個個的Token。在搜索時，ES會首先將查詢語句分解成Tokens，再在所有的Token集合中匹配。以下是一個示例：

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "my_field": {
          "type":  "text" 
        }
      }
    }
  }
}

上面的代碼會創建一個名為”my_field”的Text字段類型。

對於Text字段類型，還有以下幾個重要的屬性：

– analyzer：該屬性定義了如何在index和search時解析文本，常見的analyzer有：Standard、Simple、Whitespace、Stopwords等。
– fielddata：該屬性指定可用於聚合、排序和腳本場景的字段數據信息，它會以內存形式加載在JVM中，因此會佔用相當的內存空間。

二、Keyword字段類型

Keyword字段類型與Text字段類型有所不同，它是基於字符串進行匹配，而不是進行分詞。在搜索時，ES會將查詢語句與存儲在該字段中的原始字符串進行精確匹配。以下是一個示例：

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "my_field": {
          "type":  "keyword" 
        }
      }
    }
  }
}

上面的代碼會創建一個名為”my_field”的Keyword字段類型。

對於Keyword字段類型，還有以下幾個重要的屬性：

– doc_values：該屬性指定是否使用Doc Values數據結構來存儲字段信息，它會在內存和磁盤上存儲字段信息數據，因此會佔用更多的磁盤和操作系統緩存。
– index：該屬性指定是否對該字段創建反向索引，如果設置為false，則該字段無法進行搜索。

三、Numeric字段類型

Numeric字段類型用於存儲數字類型的數據，包括整數和浮點型。對於Numeric字段類型，ES會將數字轉換為二進制以進行計算。以下是一個示例：

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "my_field": {
          "type":  "integer" 
        }
      }
    }
  }
}

上面的代碼會創建一個名為”my_field”的整數型Numeric字段類型。

對於Numeric字段類型，還有以下幾個重要的屬性：

– range：該屬性指定Numeric範圍類型，包括integer_range、long_range、float_range、double_range等，可以用於範圍查詢等場景。
– coerce：該屬性可以自動將字符串類型進行轉換，例如”123″轉換為整數類型。

四、Date字段類型

Date字段類型用於存儲時間類型的數據。可以使用ISO8601格式、UNIX時間戳或Java時間戳等格式進行索引和查詢。以下是一個示例：

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

上面的代碼會創建一個名為”my_date_field”的Date字段類型。

對於Date字段類型，還有以下幾個重要的屬性：

– format：該屬性指定時間格式，常見的時間格式包括”yyyy-MM-dd HH:mm:ss”、”yyyy-MM-dd”等。
– timezone：該屬性指定時區，用於將索引和查詢的時間轉換為UTC時間。

五、其他字段類型

ES還提供了其他一些字段類型，例如geo_point、geo_shape、ip等。這些類型用於處理地理坐標、IP地址等數據類型。以下是一個示例：

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "location": {
          "type": "geo_point"
        }
      }
    }
  }
}

上面的代碼會創建一個名為”location”的geo_point類型。

總結

通過本文，我們對ES字段類型有了更深入的了解。Text、Keyword、Numeric、Date等字段類型都有各自的特點和應用場景。在設計索引時，要根據具體的數據類型選擇最合適的字段類型，以達到最佳的搜索和處理效果。