Elasticsearch索引字段的类型

在 Elasticsearch 中，索引字段的类型（即 Mapping 中的字段类型）对搜索和存储性能影响很大。下面是各种常用数据类型的用途及推荐使用场景总结：

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1. keyword 类型（精确匹配）

• 适合数据：

  • 不需要分词，直接用于过滤、排序、聚合等操作的数据。

• 常见字段：

  • 用户 ID、手机号、身份证、订单号、状态码、城市名称、标签、分类名、性别、IP、UUID 等。

• 说明：

  • keyword 是不可被分词的，整体作为一个字符串处理，支持 term 查询、terms 查询、terms aggregation 聚合等。

例子：

"user_id": { "type": "keyword" }
"status": { "type": "keyword" }

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2. text 类型（分词全文检索）

• 适合数据：

  • 需要做全文搜索（模糊搜索、关键词搜索）的字段。

• 常见字段：

  • 评论内容、商品标题、文章内容、日志描述等。

• 说明：

  • 默认会使用 analyzer 分词器进行分词处理，适合搜索但不适合做聚合或排序。

🔸 例子：

"title": { "type": "text" }
"comment": { "type": "text" }

组合用法：text + keyword（一个字段两个视图）

"username": {"type": "text","fields": {"keyword": { "type": "keyword" }}
}

这样 username 可以分词搜索，也可以用 username.keyword 精确匹配、排序、聚合。

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3. integer / long / float / double

• 适合数据：

  • 数值类型字段，如金额、数量、分数、时间戳等。

• 常见字段：

  • 年龄、价格、库存、评分、时间戳（可用 long 表示）、纬度经度等。

• 建议选择：

  • integer：32位整数，适合一般数值；
  • long：64位整数，如毫秒时间戳；
  • float / double：浮点类型，有精度要求时用 double。

🔸 例子：

"price": { "type": "double" }
"timestamp": { "type": "long" }

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4. date

• 适合数据：

  • 任何格式化的日期时间，比如创建时间、更新时间、登录时间等。

• 常见字段：

  • createTime, updateTime, logTime

• 说明：

  • 支持范围查询和时间聚合；
  • 可以通过 format 指定日期格式。

🔸 例子：

"create_time": { "type": "date", "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||epoch_millis" }

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5. boolean

• 适合数据：

  • true/false 类型，如是否删除、是否启用等。

🔸 例子：

"is_deleted": { "type": "boolean" }

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6. nested

• 适合数据：

  • 对象数组结构，需要对数组中每个对象进行独立查询时使用。

🔸 例子（用户有多个订单）：

"orders": {"type": "nested","properties": {"order_id": { "type": "keyword" },"amount": { "type": "double" }}
}

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7. object

• 适合数据：

  • 简单对象结构（非数组），如 address。

🔸 例子：

"address": {"type": "object","properties": {"province": { "type": "keyword" },"city": { "type": "keyword" }}
}

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不推荐的数据类型（谨慎使用）

类型	说明
text 做聚合或排序	会报错，需要用 keyword
大文本字段	用 text，并避免在 UI 上分页返回
非结构化 JSON	不推荐嵌套太深的结构体，会影响性能

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总结推荐表

数据类型	推荐映射类型	用途
用户名	text + keyword	模糊搜索 + 精准聚合
状态码	keyword	精确过滤
评论内容	text	分词搜索
创建时间	date	时间范围查询
价格/分数	double	数值计算
是否删除标识	boolean	布尔条件
时间戳	long	毫秒时间
地址结构体	object	结构化字段
对象数组（如订单）	nested	嵌套多值数组