### 1 字段类型概述
![](https://vpsbm.com/public/upload/20190807161732_781.png)

### 2 字符串类型
ElasticSearch对字符串拥有两种完全不同的搜索方式. 
你可以按照整个文本进行匹配, 即关键词搜索(keyword search), 也可以按单个字符匹配, 即全文搜索(full-text search).
对ElasticSearch稍有了解的人都知道, 前者的字符串被称为not-analyzed字符, 而后者被称作analyzed字符串。

```
Text：
会分词，然后进行索引
支持模糊、精确查询
不支持聚合

keyword：
不进行分词，直接索引
支持模糊、精确查询
支持聚合
```

text用于全文搜索的, 而keyword用于关键词搜索.
（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。
```
{
	"match_mapping_type": "string",
	"mapping": {
		"type": "text",
		"store": true
	}
}
```
（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。
```
{
    "foo": {
        "type": "text",
        "fields": {
            "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
            }
        }
    }
}
```

### 3. 整数类型
![](https://vpsbm.com/public/upload/20190807161936_886.jpg)

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。

### 4. 浮点类型
![](https://vpsbm.com/public/upload/20190807161956_324.jpg)

#### index分析
not_analyzed(默认) ，设置为该值可以保证该字段能通过检索查询到
no

#### store存储
true 独立存储
false（默认）不存储，从_source中解析

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。

### 5. date类型

#### index分析
not_analyzed(默认) ，设置为该值可以保证该字段能通过检索查询到
no

#### store存储
true 独立存储
false（默认）不存储，从_source中解析

日期类型表示格式可以是以下几种：
```
日期格式的字符串，比如 “2018-01-13” 或 “2018-01-13 12:10:30”
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)
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。
例子：日期格式数据
```
"properties": {
	"postdate":{
		"type":"date",
		"format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
	}
}
```

### 6.boolean类型
逻辑类型（布尔类型）可以接受true/false/”true”/”false”值
```
"properties": {
	"empty":{
		"type":"boolean"
	}
}
```

### 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。

### 8. 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：
```
字符数组: [ “one”, “two” ]
整数数组: productid:[ 1, 2 ]
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 .ip类型
ip类型的字段用于存储IPv4或者IPv6的地址

#### index分析
not_analyzed(默认) ，设置为该值可以保证该字段能通过检索查询- 到
no

####store存储
true 独立存储
false（默认）不存储，从_source中解析
```
"properties": {
	"nodeIP":{
		"type": "ip"
	}
}
```

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