1 核心数据类型
通过elasticsearch-head
创建一个索引 index_field
用于功能测试。
1.1 字符串
1.1.1 String 类型
ELasticsearch 5.X之后的字段类型不再支持string,由text或keyword取代。 如果仍使用string,会给出警告。
因为本地测试是要的ES版本是7.4.2,不支持string类型,这里就不做创建演示了。
1.1.2 text类型
text类型取代了string类型,当一个字段需要被全文检索的时候,需要被分词器解析,生成倒排索引。text类型的字段不用于排序,很少用于集合(termsAggregation除外)。
测试:
PUT http://192.168.51.4:9200/index_field/_mappings
{
"properties": {
"title": {
"type": "text"
}
}
}
结果:
{
"acknowledged": true
}
1.1.3 keyword类型
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。
测试:
PUT http://192.168.51.4:9200/index_field/_mappings
{
"properties": {
"companyName": {
"type": "text"
}
}
}
结果:
{
"acknowledged": true
}
1.2 数值型
类型 | 区域 |
---|---|
整型 | byte、short、integer、long |
浮点型 | float、half_float、scaled_float、double |
类型 | 取值范围 |
---|---|
long | -263至263-1 |
integer | -231至231-1 |
short | -32,768至32768 |
byte | -128至127 |
double | 64位双精度IEEE 754浮点类型 |
float | 32位单精度IEEE 754浮点类型 |
half_float | 16位半精度IEEE 754浮点类型 |
scaled_float | 缩放类型的的浮点数(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) |
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。
对于数字类型的数据,选择以上数据类型的注意事项:
- 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。
- 优先考虑使用带缩放因子的浮点类型。
测试:
PUT http://192.168.51.4:9200/index_field/_mappings
{
"properties": {
"number_of_bytes": {
"type": "integer"
},
"time_in_seconds": {
"type": "float"
},
"price": {
"type": "scaled_float",
"scaling_factor": 100
}
}
}
结果:
{
"acknowledged": true
}
1.3 日期类型
date
JSON中没有日期类型,所以在ELasticsearch中,日期类型可以是以下几种:
- 日期格式的字符串:e.g. “2015-01-01” or “2015/01/01 12:10:30”.
- long类型的毫秒数( milliseconds-since-the-epoch)
- integer的秒数(seconds-since-the-epoch)
测试:
PUT http://192.168.51.4:9200/index_field/_mappings
{
"properties": {
"create_date": {
"type": "date"
}
}
}
结果:
{
"acknowledged": true
}
1.4 范围型
类型 | 范围 |
---|---|
integer_range | -231至231-1 |
float_range | 32-bit IEEE 754 |
long_range | -263至263-1 |
double_range | 64-bit IEEE 754 |
date_range | 64位整数,毫秒计时 |
测试:
PUT http://192.168.51.4:9200/index_field/_mappings
{
"properties": {
"age_limit": {
"type": "integer_range"
},
"time_frame": {
"type": "date_range",
"format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
}
}
}
结果:
{
"acknowledged": true
}
1.5 布尔
boolean
true、false
测试:
PUT http://192.168.51.4:9200/index_field/_mappings
{
"properties": {
"is_stop": {
"type": "boolean"
}
}
}
结果:
{
"acknowledged": true
}
1.6 二进制
binary
会把值当做经过 base64 编码的字符串,默认不存储,且不可搜索
测试:
PUT http://192.168.51.4:9200/index_field/_mappings
{
"properties": {
"img_head": {
"type": "binary"
}
}
}
结果:
{
"acknowledged": true
}
2 复杂数据类型
2.1 对象
object
对象,一个对象中可以嵌套对象。
测试:
PUT http://192.168.51.4:9200/index_field/_mappings
{
"properties": {
"age": {
"type": "integer"
},
"name": {
"properties": {
"first": {
"type": "text"
},
"last": {
"type": "text"
}
}
}
}
}
结果:
{
"acknowledged": true
}
2.2 数组
ELasticsearch没有专用的数组类型,默认情况下任何字段都可以包含一个或者多个值,但是一个数组中的值要是同一种类型。例如:
- 字符数组: [ “one”, “two” ]
- 整型数组:[1,3]
- 嵌套数组:[1,[2,3]],等价于[1,2,3]
- 对象数组:[ { “name”: “Mary”, “age”: 12 }, { “name”: “John”, “age”: 10 }]
注意事项:
- 动态添加数据时,数组的第一个值的类型决定整个数组的类型
- 混合数组类型是不支持的,比如:[1,”abc”]
- 数组可以包含null值,空数组[ ]会被当做missing field对待。
3 专用数据类型
3.1 IP
ip类型的字段用于存储IPV4或者IPV6的地址
测试:
PUT http://192.168.51.4:9200/index_field/_mappings
{
"properties": {
"title": {
"type": "text"
}
}
}
结果:
{
"acknowledged": true
}
3.2 nested类型
nested嵌套类型是object中的一个特例,可以让array类型的Object独立索引和查询。
测试:
PUT http://192.168.51.4:9200/index_field/_mappings
{
"properties": {
"title": {
"type": "nested"
}
}
}
结果:
{
"acknowledged": true
}
3.3 token_count类型
token_count用于统计词频:
测试:
PUT http://192.168.51.4:9200/index_field/_mappings
{
"properties": {
"view_count": {
"type": "token_count",
"analyzer": "standard"
}
}
}
结果:
{
"acknowledged": true
}
3.4 geo point 类型
地理位置信息类型用于存储地理位置信息的经纬度:
测试:
PUT http://192.168.51.4:9200/index_field/_mappings
{
"properties": {
"location": {
"type": "geo_point"
}
}
}
结果:
{
"acknowledged": true
}
4 相关信息
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