第⼆章ES数据类型介绍
⼀、⽂档字段介绍
1、核⼼数据类型
#字符串类型：string，字符串类还可被分为text和keyword类型，如果我们让es⾃动映射数据，那么es会把字符串定义为text，并且还加了⼀个keyword类型字段。
text⽂本数据类型，⽤于索引全⽂值的字段。使⽤⽂本数据类型的字段，它们会被分词，在索引之前将字符串转换为单个术语的列表(倒排索引)，分词过程允许ES搜索每个全⽂字段中的单个单词。什么情况适合使⽤text，只要不具备唯⼀性的字符串⼀般都可以使⽤text。
keyword关键字数据类型，⽤于索引结构化内容的字段。使⽤keyword类型的字段，其不会被分析，给什么值就原封不动地按照这个值索引，所以关键字字段只能按其确切值进⾏搜索。什么情况下使⽤keyword，具有唯⼀性的字符串，例如：电⼦邮件地址、MAC地址、⾝份证号、状态代码...等等。
# 数字型数据类型：long、integer、short、byte、double、float
# ⽇期类型：date
# 布尔类型：boolean
2、复杂数据类型
# 数组：⽆需专门的数据类型
# 对象数据类型：单独的JSON对象
# 嵌套数据类型：nested，关于JSON对象的数组
3、地理数据类型
# 地理点数据类型
# 地理形状数据类型
4、专门数据类型：
# IPv4数据类型
# 单词计数数据类型token_count
我们结合前⾯的映射来看看：
创建⼀个新的索引：
PUT/open-soft
显式映射：
"properties": {
"corp": {
"type": "text"
},
"lang": {
"type": "text"
},
"name": {
"type": "text"
}
}
}
索引或者说⼊库⼀个⽂档，注意这个⽂档的字段，⽐我们显⽰映射的字段要多个star字段：PUT/open-soft/_doc/1
{
"name": "Apache Hadoop",
"lang": "Java",
"corp": "Apache",
"stars": 200
}
通过GET /open-soft/_mapping，我们可以看到es⾃动帮我们新增了stars这个字段。
修改映射，增加⼀个新的字段：
"properties": {
"year": {
"type": "integer"
}
}
}
5、数组
不需要特殊配置，⼀个字段如果被配置为基本数据类型，就是天⽣⽀持数组类型的。任何字段都可以有0个或多个值，但是在⼀个数组中数据类型必须⼀样。⽐如：
PUT/open-soft/_doc/2
{
"name": [
"Apache Activemq",
"Activemq Artemis"
],
"lang": "Java",
"corp": "Apache",
"stars": [
500,
200
]
}
是没问题的，但是如果：
PUT /open-soft/_doc/3
{
"name": ["Apache Kafka"],
"lang": "Java",
"corp": "Apache",
"stars":[500,"kafka"]
}
则会出错。
6、对象
JSON⽂档是有层次结构的，⼀个⽂档可能包含其他⽂档，如果⼀个⽂档包含其他⽂档，那么该⽂档值是对象类型，其数据类型是对象。当然ElasticSearch中是没有所谓对象类型的，⽐如：
PUT/open-soft/_doc/object
{
"name": [
"Apache ShardingSphere"
],
"lang": "Java",
"corp": "JingDong",
"stars": 400,
"address": {
"city": "BeiJing",
"country": "亦庄"
}
json值的类型有哪些}
查询结构映射：
get /open-soft/_mapping
返回结果：
{
"open-soft" : {
"mappings" : {
"properties" : {
"address" : {
"properties" : {
"city" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256                }
}
},
"country" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256                }
}
}
}
},
"corp" : {
"type" : "text"
},
"lang" : {
"type" : "text"
},
"name" : {
"type" : "text"
},

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