ElasticSearch—字段类型详解（十一）

PUT product
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name":{
        "type": "text"
      },
      "price":{
        "type": "scaled_float",
        "scaling_factor": 100
      }
    }
  }
}

日期类型

由于 JSON 中没有日期类型，所以 es 中的日期类型形式就比较多样：

2020-11-11 或者 2020-11-11 11:11:11
一个从 1970.1.1 零点到现在的一个秒数或者毫秒数。

es 内部将时间转为 UTC，然后将时间按照 millseconds-since-the-epoch 的长整型来存储。

自定义日期类型：

PUT product
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "date":{
        "type": "date"
      }
    }
  }
}

这个能够解析出来的时间格式比较多。

PUT product/_doc/1
{
  "date":"2020-11-11"
}

PUT product/_doc/2
{
  "date":"2020-11-11T11:11:11Z"
}


PUT product/_doc/3
{
  "date":"1604672099958"
}

上面三个文档中的日期都可以被解析，内部存储的是毫秒计时的长整型数。

布尔类型（boolean）

JSON 中的 “true”、“false”、true、false 都可以。

10.1.5 二进制类型（binary）

二进制接受的是 base64 编码的字符串，默认不存储，也不可搜索。

10.1.6 范围类型

integer_range
float_range
long_range
double_range
date_range
ip_range

定义的时候，指定范围类型即可：

PUT product
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "date":{
        "type": "date"
      },
      "price":{
        "type":"float_range"
      }
    }
  }
}

插入文档的时候，需要指定范围的界限

指定范围的时，可以使用 gt、gte、lt、lte。

二、复合类型

数组类型

es 中没有专门的数组类型。默认情况下，任何字段都可以有一个或者多个值。需要注意的是，数组中的元素必须是同一种类型。

添加数组是，数组中的第一个元素决定了整个数组的类型。

对象类型（object）

由于 JSON 本身具有层级关系，所以文档包含内部对象。内部对象中，还可以再包含内部对象。

PUT product/_doc/2
{
  "date":"2020-11-11T11:11:11Z",
  "ext_info":{
    "address":"China"
  }
}

嵌套类型（nested）

nested 是 object 中的一个特例。

如果使用 object 类型，假如有如下一个文档：

PUT product/_doc/3
{
  "user":[
    {
      "first":"Zhang",
      "last":"san"
    },
    {
      "first":"Li",
      "last":"si"
    }
    ]
}

由于 Lucene 没有内部对象的概念，所以 es 会将对象层次扁平化，将一个对象转为字段名和值构成的简单列表。即上面的文档，最终存储形式如下：

{
"user.first":["Zhang","Li"],
"user.last":["san","si"]
}

扁平化之后，用户名之间的关系没了。这样会导致如果搜索 Zhang si 这个人，会搜索到。

此时可以 nested 类型来解决问题，nested 对象类型可以保持数组中每个对象的独立性。nested 类型将数组中的每一饿对象作为独立隐藏文档来索引，这样每一个嵌套对象都可以独立被索引。

{
{
"user.first":"Zhang",
"user.last":"san"
},{
"user.first":"Li",
"user.last":"si"
}
}

优点

文档存储在一起，读取性能高。

缺点

更新父或者子文档时需要更新更个文档。

三、地理类型

使用场景：

查找某一个范围内的地理位置
通过地理位置或者相对中心点的距离来聚合文档
把距离整个到文档的评分中
通过距离对文档进行排序

geo_point

geo_point 就是一个坐标点，定义方式如下：

PUT people
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "location":{
        "type": "geo_point"
      }
    }
  }
}

创建时指定字段类型，存储的时候，有四种方式：

PUT people/_doc/1
{
  "location":{
    "lat": 34.27,
    "lon": 108.94
  }
}

PUT people/_doc/2
{
  "location":"34.27,108.94"
}

PUT people/_doc/3
{
  "location":"uzbrgzfxuzup"
}

PUT people/_doc/4
{
  "location":[108.94,34.27]
}

注意，使用数组描述，先经度后纬度。

geo_shape

指定 geo_shape 类型：

PUT people
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "location":{
        "type": "geo_shape"
      }
    }
  }
}

添加文档时需要指定具体的类型：

PUT people/_doc/1
{
  "location":{
    "type":"point",
    "coordinates": [108.94,34.27]
  }
}

如果是 linestring，如下：

PUT people/_doc/2
{
  "location":{
    "type":"linestring",
    "coordinates": [[108.94,34.27],[100,33]]
  }
}

四、特殊类型

IP

存储 IP 地址，类型是 ip：

PUT blog
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "address":{
        "type": "ip"
      }
    }
  }
}

添加文档：

PUT blog/_doc/1
{
  "address":"192.168.91.1"
}

搜索文档：

GET blog/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "address": "192.168.0.0/16"
    }
  }
}

token_count

用于统计字符串分词后的词项个数。

PUT blog
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type": "text",
        "fields": {
          "length":{
            "type":"token_count",
            "analyzer":"standard"
          }
        }
      }
    }
  }
}

相当于新增了 title.length 字段用来统计分词后词项的个数。

添加文档：

PUT blog/_doc/1
{
  "title":"zhang san"
}

可以通过 token_count 去查询：

GET blog/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "title.length": 2
    }
  }
}