Elasticsearch教程之《一文读懂ES的数据类型Field datatypes》
Elasticsearch教程之《一文读懂ES的数据类型Field datatypes》
摘要
Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索引擎，它提供了丰富的数据类型来满足不同场景下的数据存储和查询需求。本文将详细介绍Elasticsearch中的数据类型，包括它们的应用场景、代码示例以及使用注意事项，并特别对比文本（Text）和关键词（Keyword）两种类型。
1. 核心数据类型
1.1 文本（Text）
- 应用场景：适用于需要全文搜索的字段，如文章内容、商品描述等。
- 代码示例：
PUT /my_index {"mappings": {"properties": {"description": {"type": "text","analyzer": "standard"}}} } - 使用注意事项：
- 选择适当的分析器以适应文本内容的语言和格式。
- 避免使用Text类型存储需要精确匹配的字段，如邮箱地址。
1.2 关键词（Keyword）
- 应用场景：适用于需要精确匹配的字段，如用户ID、邮箱地址、状态码等。
- 代码示例：
PUT /my_index {"mappings": {"properties": {"email": {"type": "keyword"}}} } - 使用注意事项：
- 由于Keyword类型的字段不会被分析器处理，它们适合用于排序、过滤和聚合。
- 考虑使用Keyword类型存储可能需要多种查询方式的字段。
1.3 整数（Integer）
- 应用场景：适用于存储32位有符号整数，如年龄、评分等。
- 代码示例：
PUT /my_index {"mappings": {"properties": {"age": {"type": "integer"}}} } - 使用注意事项：
- 考虑数值范围和精度需求，选择合适的整数类型（Integer或Long）。
1.4 长整数（Long）
- 应用场景：适用于存储64位有符号整数，如大型计数器、用户ID等。
- 代码示例：
PUT /my_index {"mappings": {