ES7-字段类型

时间 2019-11-11

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1.ElasticSearch中字段类型

2.字符串类型

string

string类型在ElasticSearch 旧版本中使用较多，从ElasticSearch 5.x开始再也不支持string，由text和keyword类型替代。html

text

当一个字段是要被全文搜索的，好比Email内容、产品描述，应该使用text类型。设置text类型之后，字段内容会被分析，在生成倒排索引之前，字符串会被分析器分红一个一个词项。text类型的字段不用于排序，不多用于聚合。数组

keyword

keyword类型适用于索引结构化的字段，好比email地址、主机名、状态码和标签。若是字段须要进行过滤(好比查找已发布博客中status属性为published的文章)、排序、聚合。keyword类型的字段只能经过精确值搜索到。app

3.整说类型

类型	取值范围
byte	-128~127
short	-32768~32767
integer	-231~231-1
long	-263~263-1

在知足需求的状况下，尽量选择范围小的数据类型。好比，某个字段的取值最大值不会超过100，那么选择byte类型便可。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。elasticsearch

4.浮点类型

类型	取值范围
doule	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

对于float、half_float和scaled_float,-0.0和+0.0是不一样的值，使用term查询查找-0.0不会匹配+0.0，一样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。ide

其中scaled_float，好比价格只须要精确到分，price为57.34的字段缩放因子为100，存起来就是5734
优先考虑使用带缩放因子的scaled_float浮点类型。测试

5.date类型

日期类型表示格式能够是如下几种：ui

（1）日期格式的字符串，好比 “2018-01-13” 或 “2018-01-13 12:10:30”
（2）long类型的毫秒数( milliseconds-since-the-epoch，epoch就是指UNIX诞生的UTC时间1970年1月1日0时0分0秒)
（3）integer的秒数(seconds-since-the-epoch)spa

ElasticSearch 内部会将日期数据转换为UTC，并存储为milliseconds-since-the-epoch的long型整数。日志

定义日期类型和日志格式：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-date-format.html#strict-date-timecode

6.boolean类型

逻辑类型（布尔类型）能够接受true/false/”true”/”false”值

PUT information
{
  "mappings": {
    "record": {
      "properties": {
        "is_delete": {
          "type": "boolean"
        }
      }
    }
  }
}

新建文档：

PUT information/record/1
{
  "is_delete": "true"
}

PUT information/record/2
{
  "is_delete":false
}

查询文档;

GET information/record/_mget
{
  "ids":[1,2]
}

查询结果：

{
  "docs": [
    {
      "_index": "information",
      "_type": "record",
      "_id": "1",
      "_version": 1,
      "found": true,
      "_source": {
        "is_delete": "true"
      }
    },
    {
      "_index": "information",
      "_type": "record",
      "_id": "2",
      "_version": 1,
      "found": true,
      "_source": {
        "is_delete": false
      }
    }
  ]
}

7.binary类型

二进制字段是指用base64来表示索引中存储的二进制数据，可用来存储二进制形式的数据，例如图像。默认状况下，该类型的字段只存储不索引。二进制类型只支持index_name属性。

8.array类型

在ElasticSearch中，没有专门的数组（Array）数据类型，可是，在默认状况下，任意一个字段均可以包含0或多个值，这意味着每一个字段默认都是数组类型，只不过，数组类型的各个元素值的数据类型必须相同。在ElasticSearch中，数组是开箱即用的（out of box），不须要进行任何配置，就能够直接使用。

在同一个数组中，数组元素的数据类型是相同的，ElasticSearch不支持元素为多个数据类型：[ 10, “some string” ]，经常使用的数组类型是：

（1）字符数组: [ “one”, “two” ]
（2）整数数组: productid:[ 1, 2 ]
（3）对象（文档）数组: “user”:[ { “name”: “Mary”, “age”: 12 }, { “name”: “John”, “age”: 10 }]，ElasticSearch内部把对象数组展开为 {“user.name”: [“Mary”, “John”], “user.age”: [12,10]}

9.object类型

JSON天生具备层级关系，文档会包含嵌套的对象

PUT information/record/1
{
  "title": "这是一个测试",
  "event": {
    "name": "sacn扫描",
    "times": 20
  }
}

建立文档包含title和event两个属性，其中event为对象类型也包含两个属性name和times。

{
  "_index": "information",
  "_type": "record",
  "_id": "1",
  "_version": 1,
  "result": "created",
  "_shards": {
    "total": 2,
    "successful": 2,
    "failed": 0
  },
  "_seq_no": 0,
  "_primary_term": 1
}

查询mapping结构：

{
  "information": {
    "mappings": {
      "record": {
        "properties": {
          "event": {
            "properties": {
              "name": {
                "type": "text",
                "fields": {
                  "keyword": {
                    "type": "keyword",
                    "ignore_above": 256
                  }
                }
              },
              "times": {
                "type": "long"
              }
            }
          },
          "title": {
            "type": "text",
            "fields": {
              "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

10.IP类型

ip类型的字段用于存储IPv4或者IPv6的地址

PUT information
{
  "mappings": {
    "record": {
      "properties": {
        "attack_ip": {
          "type": "ip"
        }
      }
    }
  }
}

新增文档：

PUT information/record/1
{
  "attack_ip":"10.118.213.192"
}

查询文档：

GET information/record/1

查询结果：

{
  "_index": "information",
  "_type": "record",
  "_id": "1",
  "_version": 1,
  "found": true,
  "_source": {
    "attack_ip": "10.118.213.192"
  }
}