Elasticsearch keyword類型詳解

在Elasticsearch中，我們可以使用多種數據類型表示數據，其中之一就是keyword類型。本文將圍繞着keyword類型，從不同的角度對其進行詳細闡述，幫助讀者更好地理解和使用Elasticsearch。

一、keyword類型概述

keyword類型表示完全匹配的字段，它會將整個字符串保存在倒排索引中，而不會將其分割成單獨的詞項。由於keyword類型不進行分詞，因此它通常用於需要精確匹配的場景中，如ID、郵政編碼、電子郵件地址等。

在定義映射時，可以通過將字段的type設置為keyword來使用該類型。

{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

二、keyword類型與text類型的區別

在Elasticsearch中，除了keyword類型，還有text類型。那麼它們兩者有什麼不同呢？

首先，很明顯的區別就是text類型會對字段進行分詞，而keyword類型不會。其次，text類型的倒排索引中存儲的是單個詞項及其出現的位置和頻率等信息，而keyword類型的倒排索引中只存儲整個字符串。

此外，在使用text類型時，可以設置分析器，對文本進行處理，以便進行模糊匹配、語言處理和自動拼寫糾正等操作。

三、keyword類型查詢

由於keyword類型的特性，所以在查詢時需要使用精確匹配的方式，即使用term查詢。

下面是一個使用term查詢獲取名字為John的文檔的示例：

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name": "John"
    }
  }
}

需要注意的是，term查詢將不會對查詢關鍵字進行分析，直接使用原始的查詢關鍵字進行匹配。

四、keyword類型與nested類型的結合使用

在我們處理嵌套文檔時，可以將嵌套的文檔作為一個整體字段進行處理，這時就可以使用keyword類型來表示整個嵌套文檔。

例如，在下面的映射中，我們可以看到，author字段是使用keyword類型來定義的：

{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text"
      },
      "authors": {
        "type": "nested",
        "properties": {
          "name": {
            "type": "keyword"
          },
          "age": {
            "type": "integer"
          }
        }
      }
    }
  }
}

在進行查詢時，如果我們想要查詢作者名字為John的文章，就可以使用嵌套查詢，如下所示：

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "nested": {
      "path": "authors",
      "query": {
        "term": {
          "authors.name": "John"
        }
      }
    }
  }
}

五、keyword類型與聚合操作

在Elasticsearch中，我們可以使用聚合操作對數據進行分類、統計等操作。在使用聚合操作時，經常需要使用keyword類型的字段來進行聚合，因為其不需要分析和處理，可以直接進行匹配和計數。

下面是一個使用terms聚合按作者名字對文章進行分類的例子：

GET my_index/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "authors": {
      "terms": {
        "field": "authors.name"
      }
    }
  }
}

以上代碼會按照每篇文章的作者名字進行聚合，並返回每個作者的文章數量。

六、總結

本文詳細闡述了Elasticsearch中的keyword類型，包括其特性、與text類型的區別、查詢、與nested類型的結合使用以及聚合操作等方面。通過對這些方面的介紹，相信能夠幫助讀者更好地理解和使用Elasticsearch。