Elasticsearch系列（六）Elasticsearch类型介绍

在上一篇文章我们介绍了Elasticsearch的文档部分，在文档里面，我们可以看到每一份文档里面有很多字段，那么这些字段是有类型的。这里的类型我们可以理解成mysql这样的类型，例如：

CREATE TABLE `costs` (
  `cost_id` int(11) NULL COMMENT "消费记录id",
  `store_id` int(11) NULL COMMENT "店铺id",
  `product_id` int(11) NULL COMMENT "产品id",
  `user_id` int(11) NULL COMMENT "用户id",
  `buy_nos` int(11) NULL COMMENT "购买数量",
  `costs_total` decimal(10, 2) NULL COMMENT "消费总金额",
  `cost_cts` datetime NULL COMMENT "消费时间"
)

在这里面我们创建一张表，这个表里面有很多字段，每个字段都分配有类型，例如 cost_id的类型是int，costs_total的类型是decimal。

同样的在elasticsearch中，每一个index里面的字段也有类型区分，示例如下：

{
	"mappings": {
		"properties": {
			"birthday": {
				"format": "[yyyy-MM-dd]",
				"index": false,
				"type": "date"
			},
			"roomNums": {
				"index": false,
				"type": "integer"
			},
			"personnelName": {
				"type": "keyword"
			},
			"gender": {
				"index": false,
				"type": "integer"
			},
			"orgPath": {
				"index": false,
				"type": "keyword"
			},
			"isExisted": {
				"index": false,
				"type": "keyword"
			},
			"bulidingsNums": {
				"index": false,
				"type": "integer"
			},
			"companyName": {
				"index": false,
				"type": "text"
			},
			"latitude": {
				"index": false,
				"type": "float"
			},
			"typeName": {
				"index": false,
				"type": "keyword"
			},
			"unitAndOrgId": {
				"index": false,
				"type": "long"
			},
			"roomPath": {
				"index": false,
				"type": "keyword"
			},
			"unitNum": {
				"index": false,
				"type": "keyword"
			},
			"adress": {
				"index": false,
				"type": "keyword"
			},
			"delFlag": {
				"index": false,
				"type": "integer"
			},
			"local": {
				"index": false,
				"type": "keyword"
			},
			"createdAt": {
				"format": "[yyyy-MM-dd HH:mm:ss]",
				"index": false,
				"type": "date"
			},
			"creditCode": {
				"index": false,
				"type": "keyword"
			},
			"vehicleNumber": {
				"type": "keyword"
			},
			"communityName": {
				"analyzer": "ik_smart",
				"type": "text"
			},
			"id": {
				"index": false,
				"type": "keyword"
			},
			"communityId": {
				"index": false,
				"type": "long"
			},
			"brand": {
				"index": false,
				"type": "keyword"
			},
			"longitude": {
				"index": false,
				"type": "float"
			},
			"updatedAt": {
				"format": "[yyyy-MM-dd HH:mm:ss]",
				"index": false,
				"type": "date"
			},
			"dataType": {
				"index": false,
				"type": "integer"
			},
			"avatar": {
				"index": false,
				"type": "keyword"
			},
			"certificateNumber": {
				"type": "keyword"
			},
			"phone": {
				"type": "keyword"
			},
			"drivingLicense": {
				"index": false,
				"type": "keyword"
			},
			"registration": {
				"index": false,
				"type": "keyword"
			},
			"visitor": {
				"index": false,
				"type": "keyword"
			},
			"houseNum": {
				"index": false,
				"type": "keyword"
			},
			"remarks": {
				"index": false,
				"type": "keyword"
			},
			"status": {
				"index": false,
				"type": "keyword"
			}
		}
	}
}

例如上面的json示例就是在Elasticsearch中创建的mapping信息（类似于在mysql里面创建表）。可以看到每一个字段都会有一个type字段，type里面的值就是我们为Elasticsearch创建的类型。例如：我们这个birthday字段，我们定义的类型是date，所以在索引存储数据的时候只能给这个字段存储date类型的值，而不能存储其他值，例如存储123.12这种float类型的值就会直接报错。

在Elasticsearch中支持哪些数据类型呢？下面列举下

总结下：

1、elastcsearch的类型主要是字段规定的类型

2、在每一个index里面，所有的字段都会有类型

3、在elastcsearch中，一个字段可以有多个类型，例如下面的示例：

put user


{
	"settings": {
		"index": {
			"number_of_shards": "1",
			"number_of_replicas": "0"
		}
	},
	"mappings": {
		"properties": {
			"id": {
				"type": "long"
			},
			"name": {
				"type": "keyword"
			},
			"age": {
				"type": "integer"
			},
			"description": {
				"type": "text",
				"analyzer": "ik_max_word",
				"fields": {
					"keyword": {
						"ignore_above": 256,
						"type": "keyword"
					}
				}
			},
			"cts": {
				"type": "date"
			}
		}

	}
}

在这里我们可以看到description这个字段我们使用两个类型，分别是keyword和text。

备注：

1、这里的ignore_above指的是字符串长度超过这个length的时候就不会索引出来。