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mapping 详解2（field datatypes）

2016-05-12 19:52 441 查看

基本类型

1. 字符串

字符串类型被分为两种情况：full-text 和 keywords。

full-text 表示字段内容会被分析，而 keywords 表示字段值只能作为一个精确值查询。

参数：

analyzer

、

boost

、

doc_values

、

fielddata

、

fields

、

ignore_above

、

include_in_all

、

index

、

index_options

、

norms

、

null_value

、

position_increment_gap

、

store

、

search_analyzer

、

search_quote_analyzer

、

similarity

、

term_vector

2. 数值

数值类型包括： long, integer, short, byte, double, float 。

参数：

coerce

、

boost

、

doc_values

、

ignore_malformed

、

include_in_all

、

index

、

null_value

、

precision_step

、

store

3. 日期

JSON 本身并没有日期数据类型，在 ES 中的日期类型可以是：

类似

"2015-01-01"

"2015/01/01 12:10:30" 的字符串

long 类型的毫秒级别的时间戳

int 类型的秒级别的时间戳

日期类型默认会被转换为 UTC 并且转换为毫秒级别的时间戳的 long 类型存储。

日期类型如果不指定 format ，将会以默认格式表示。

参数：

boost、[code]doc_values

、

format

、

ignore_malformed

、

include_in_all

、

index

、

null_value

、

precision_step

、

store

[/code]

4. 布尔

布尔假：

false

"false"

"off"

"no"

"0"

""

(empty string),

0.0 。

布尔真：    任何不为假的值。

像 terms aggregation 聚合，是使用 1 和 0 来作为 key 的，key_as_string 则是用字符串 true 和 false

布尔类型的值，在 scripts 中则始终返回 1 或 0

参数：

boost、[code]doc_values

、

index

、

null_value

、

store

[/code]

5. 二进制

二进制类型以 Base64 编码方式接收一个二进制值，二进制类型字段默认不存储，也不可搜索。

参数：

doc_values

、

store

复杂类型

1. 对象

JSON 格式本身是分层级的——文档可以包含对象，对象还可以包含子对象。不过，在 ES 内部 "对象" 被索引为一个扁平的键值对。

例如：

PUT my_index/my_type/1
{
"region": "US",
"manager": {
"age":     30,
"name": {
"first": "John",
"last":  "Smith"
}
}
}

转换为：

{
"region":             "US",
"manager.age":        30,
"manager.name.first": "John",
"manager.name.last":  "Smith"  //层级结构被以 "." 来表示。
}

2. 数组

数组类型，要求数组元素的数据类型必须一致。

字符串数组: [

"one"

"two"

]

数字数组: [

]

数组数组: [

, [

]] which is the equivalent of [

]

对象数组: [

{ "name": "Mary", "age": 12 }

{ "name": "John", "age": 10 }

]

数组元素的数据类型，将会由其第一个元素的数据类型决定。

对象数组，在 ES 内部将会被转换为 "多值" 的扁平数据类型。后面将会详解这一点。

例如：

PUT my_index/my_type/1
{
"group" : "fans",
"user" : [
{
"first" : "John",
"last" :  "Smith"
},
{
"first" : "Alice",
"last" :  "White"
}
]
}

转转为：

{
"group" :        "fans",
"user.first" : [ "alice", "john" ],
"user.last" :  [ "smith", "white" ]
}

3. 对象数组

对象数组在 ES 内部，会把所有数组元素（即对象）合并，对象中的每一个字段被索引为一个 "多值" 字段。这将导致每个数组元素（对象）内部的字段关联性丢失，解决的方法是使用 nested 类型。

例如：

PUT my_index/my_type/1
{
"region": "US",
"manager": {
"age":     30,
"name": [
{
"first": "John",
"last":  "Smith"
},
{
"first": "Bob",
"last":  "Leo"
}
]
}
}

转换为：

{
"region":             "US",
"manager.age":        30,
"manager.name.first": "John Bob",
"manager.name.last": "Smith Leo"
}
// 如果我们搜索：
"bool": {
"must": [
{ "match": { "manager.name.first": "John" }},   // John Smith
{ "match": { "manager.name.last": "Leo"}}       // Bob Leo
]
}
//这将会导致导致文档被命中，显然，John Smith 、Bob Leo 两组字段它们内在的关联性都丢失了

参数：

dynamic

、

enabled

、

include_in_all

、

properties

4. 嵌套(nested)

嵌套类型是一个特殊对象类型，嵌套类型允许对对象数组的每一个元素（对象）相互独立的进行查询，也即他们不会被合并为一个对象。

嵌套类型的文档可以：

用

nested

查询来查询

用

nested

来分析以及

reverse_nested

来聚合

用 nested sorting 来排序

用 nested inner hits 来检索或高亮

例如：

PUT my_index/my_type/1
{
"region": "US",
"manager": {
"age":     30,
"name": [
{
"first": "John",
"last":  "Smith"
},
{
"first": "Bob",
"last":  "Leo"
}
]
}
}

转换为：

{
"region":             "US",
"manager.age":        30,
{
"manager.name.first": "John",
"manager.name.last": "Smith"
},
{
"manager.name.first": "Bob",
"manager.name.last": "Leo"
}
}
// 如果我们搜索：
"bool": {
"must": [
{ "match": { "manager.name.first": "John" }},   // John Smith
{ "match": { "manager.name.last": "Leo"}}       // Bob Leo
]
}
//这样的查询将不能命中文档！！！

参数：

dynamic

、

include_in_all

、

properties

专有类型

1. IPV4类型

IPV4 数据类型其实质是个 long 类型，不过其能接收一个 IPV4 地址并且将他转换为 long 类型存放。

参数：

boost

、

doc_values

、

include_in_all

、

index

、

null_value

、

precision_step

、

store

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