Elasticsearch 的一些常见疑问（持续更新中）

数据类型

keyword和text有什么区别？

keyword用于索引结构化内容的字段，例如电子邮件地址，主机名，状态码，邮政编码或标签。
一般用于过滤（找到个人全部博客文章，其中 status为published），排序，和聚合。keyword类型的字段只能按其准确值进行搜索。text是用于全文检索的数据类型，存储时会经过分词器对数据进行分词存储，搜索时会对分词后的多个短语进行搜索。text类型不适用用于排序和聚合。

日期类型

Elasticsearch提供了date类型来处理日期,可是因为JSON是没有日期类型的，因此在内部日期被转换为UTC而且存储为时间戳（带毫秒）。
插入日期时若是插入的为常规日期格式（yyyy-MM-dd或者yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSZ），es会自动识别日期格式，将字段类型设置为Date。若是mapping中字段类型已经肯定为Date，此时插入格式化日期字符串或者时间戳(字符串和Numeric类型)时都会被Es做为日期类型存储，只不过在数据显示上和存储时的格式一致（存时间戳返回就是时间戳，字符串返回就是字符串，可是推荐存标准化的UTC时间或时间戳，避免类型不一致）。

时区问题

A：Elasticsearch默认为UTC时间，即零时区，查询时若不指定时区，则默认以0时区查询，和咱们所在的东八区差8小时。yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSZ，这里的Z就表明UTC时区。
Es在进行日期查询/聚合时能够指定时区：

//日期范围查询
POST datatypetest/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "date3": {
        "gte": "2018-07-05",
        "lte": "now",
        "time_zone": "Asia/Shanghai"//这就是东八区（北京时间/中国标准时间）
      }
    }
  }
}

//日期聚合
GET my_index/_search?size=0
{
  "aggs": {
    "by_day": {
      "date_histogram": {
        "field":     "date",
        "interval":  "day",
        "time_zone": "Asia/Shanghai"
      }
    }
  }
}

//Java获取系统时区id
TimeZone.getDefault().getID()

//Es Java Api日期范围查询
QueryBuilders
                .rangeQuery("your date field")
                .gte("your date from")
                .lte("your date to")
                .timeZone(TimeZone.getDefault().getID());//此处只能设置时区id

//Es Java Api日期聚合查询
AggregationBuilders
                .dateHistogram("your alias")
                .timeZone(DateTimeZone.getDefault());//获取系统默认时区，此处timeZone对象是joda包中的DateTimeZone

在使用Kibana时，Kibana会默认获取浏览器时区，在显示数据时根据时区作日期的格式化。但使用DevTools写DSL或者直接请求Es时默认返回的都是UTC时间，会发现时间少了8小时。

使用日期类型时推荐不修改日期格式时区，全部数据都用UTC时区，这样时间统一才不容易出问题。

object和nested类型的区别，各自的应用场景是什么

object为es的默认对象类型，嵌套的json对象存入es就会被默认设置为object类型。es内部会将嵌套的json对象扁平化转换存储。
例如，一个普通的json

{ 
  "region": "US",
  "manager": { 
    "age":     30,
    "name": { 
      "first": "John",
      "last":  "Smith"
    }
  }
}

在es内部会被转换为扁平化的基础json数据

{
  "region":             "US",
  "manager.age":        30,
  "manager.name.first": "John",
  "manager.name.last":  "Smith"
}

nested用于JSON对象的数组，它容许对象数组以可彼此独立查询的方式进行索引。因为lucene没有内部对象的概念，所以es须要把数据转换为简单的扁平化结构。
一个对象数组嵌套：

{
  "group" : "fans",
  "user" : [ 
    {
      "first" : "John",
      "last" :  "Smith"
    },
    {
      "first" : "Alice",
      "last" :  "White"
    }
  ]
}

在es内部会被转换为：

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

user.first和user.last字段被转换为多值字段，数据之间的关联性就会丢失，致使查询结果有误。
此时用nested类型就能够解决此问题。

查询

term和match匹配有什么区别？

term为精确匹配，查询时不对关键词进行分词。而match用于全文检索，首先会对检索关键词进行分词，而后进行全文搜索。

must，filter，post_filter有什么区别？

must为查询上下文（query context），查询时会计算分值（文档相关性）。filter为过滤上下文，查询时不计算分值。而post_filter为后置过滤器，会对聚合的结果也进行过滤。执行顺序为：filter -> aggregations - post_filter。

query context & filter context区别？

must/should为查询上下文。filter或must_not在参数 bool的查询中/filter在constant_score的查询/filter aggretion这些场景中为过滤上下文。查询上下文会计算返回文档的分值，而过滤上下文不计算分值，语义只是此文档是否匹配，而不计算相关度。在过滤上下文时，es会自动对过滤器进行缓存从而提升查询性能。