## **字段类型概述**
**1. 字符串类型**
（1）string
string类型在ElasticSearch 旧版本中使用较多，从ElasticSearch 5.x开始不再支持string，由text和keyword类型替代。
（2）text
当一个字段是要被全文搜索的，比如Email内容、产品描述，应该使用text类型。设置text类型以后，字段内容会被分析，在生成倒排索引以前，字符串会被分析器分成一个一个词项。text类型的字段不用于排序，很少用于聚合。
（3）keyword
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
**2. 整数类型**
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。
**3. 浮点类型**
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。其中scaled_float，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 。优先考虑使用带缩放因子的scaled_float浮点类型。
**4. date类型**
我们人类使用的计时系统是相当复杂的：秒是基本单位, 60秒为1分钟, 60分钟为1小时, 24小时是一天……如果计算机也使用相同的方式来计时, 那显然就要用多个变量来分别存放年月日时分秒, 不停的进行进位运算, 而且还要处理偶尔的闰年和闰秒以及协调不同的时区. 基于”追求简单”的设计理念, UNIX在内部采用了一种最简单的计时方式：
计算从UNIX诞生的UTC时间1970年1月1日0时0分0秒起, 流逝的秒数.
UTC时间1970年1月1日0时0分0秒就是UNIX时间0, UTC时间1970年1月2日0时0分0秒就是UNIX时间86400.
这个计时系统被所有的UNIX和类UNIX系统继承了下来, 而且影响了许多非UNIX系统.
日期类型表示格式可以是以下几种：
（1）日期格式的字符串，比如 “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)
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。
```
PUT my_index
{
"mappings": {
"_doc": {
"dynamic":"strict",
"properties": {
"name" : {
"type":"text",
"index" : false
},
"birthday" : {
"type" : "date",
"format" : "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
}
}
}
}
}
```
**5.boolean类型**
逻辑类型（布尔类型）可以接受true/false/”true”/”false”值
```
PUT my_index
{
"mappings": {
"_doc": {
"dynamic":"strict",
"properties": {
"empty" : {
"type":"boolean"
}
}
}
}
}
```
**6.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。默认情况下，该类型的字段只存储不索引。二进制类型只支持index_name属性。
**7.array类型**
在ElasticSearch中，没有专门的数组（Array）数据类型，但是，在默认情况下，任意一个字段都可以包含0或多个值，这意味着每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），不需要进行任何配置，就可以直接使用。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” ]，常用的数组类型是：
（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]}
**8.object类型**
JSON天生具有层级关系，文档会包含嵌套的对象
```
PUT my_index
{
"mappings": {
"_doc": {
"properties": {
"region": {
"type": "keyword"
},
"manager": {
"properties": {
"age": { "type": "integer" },
"name": {
"properties": {
"first": { "type": "text" },
"last": { "type": "text" }
}
}
}
}
}
}
}
}
```
**9.ip类型**
ip类型的字段用于存储IPv4或者IPv6的地址
```
PUT my_index
{
"mappings": {
"_doc": {
"properties": {
"ip_addr": {
"type": "ip"
}
}
}
}
}
PUT my_index/_doc/1
{
"ip_addr": "192.168.1.1"
}
GET my_index/_search
{
"query": {
"term": {
"ip_addr": "192.168.0.0/16"
}
}
}
```
**10.多字段特性multi_fields**
允许对同一个字段采用不同得配置，比如分词，常见例子如对人名实现拼音搜索，只需要再人名中新增一个子字段为pinyin即可
```
PUT my_index
{
"mappings": {
"_doc": {
"dynamic":"strict",
"properties": {
"username" : {
"type":"text",
"fields":{
"pinyin":{
"type" : "text",
"analyzer":"ik_smart"
}
}
}
}
}
}
}
#搜索时
GET my_index/_search
{
"query": {
"match": {
"username.pinyin": "pinyin"
}
}
}
```
