ElasticSearch(一)数据类型
1.简述
Es数据类型分为基础数据类型和复杂类型数据,掌握ES数据类型才能进一步使用ES检索数据内容。
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId><version>2.7.7</version></dependency>
2.基础类型
2.1.String类型
- text:会被分词处理,用于全文检索,很少用于聚合处理(需要设置fielddata属性),不能用于排序
- keyword:不可分词,用于精确搜索,过滤、排序、聚合等操作
1分期细粒度
在ES中存在三种模式的分词:Ik(ik_smart 、 ik_max_word)、standard(es自带的)。如果我们不指定分词模式,则默认会执行standard,语句被拆分成一个一个字。而ik_max_word是最细粒度的拆分,也是ik默认的,ik_smart是做最粗粒度的拆分。
举个最简单的例子,对于“进口红酒”,三种拆分分别是:
standard:进、口、红、酒
ik_smart:进口、红酒
ik_max_word:进口、口红、红酒
2java中映射
使用String类型,需要通过@Field指定String具体类型,analyzer指定分词细粒度
@Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")private String context;
2.2.Number类型
数字类型有如下分类:
类型 | 说明 |
---|---|
byte | 有符号的8位整数, 范围: [-128 ~ 127] |
short | 有符号的16位整数, 范围: [-32768 ~ 32767] |
integer | 有符号的32位整数, 范围: [−231 ~ 231-1] |
long | 有符号的64位整数, 范围: [−263 ~ 263-1] |
float | 32位单精度浮点数 |
double | 64位双精度浮点数 |
half_float | 16位半精度IEEE 754浮点类型 |
scaled_float | 缩放类型的的浮点数, 比如price字段只需精确到分, 57.34缩放因子为100, 存储结果为5734 |
设置Number类型字段时候应当尽可能选择范围小的数据类型, 字段的长度越短, 索引和搜索的效率越高;优先考虑使用带缩放因子的浮点类型
1.Date类型
Date类型在Elasticsearch中以数值形式(long类型)存储。文档在索引Date类型数据时候,会根据format选项来指定日期格式,Elasticsearch默认解析ISO 8601格式字符串。format选项有:
-
格式化的日期字符串
比如yyyy-MM-dd格式的,2020-01-01,还有ISO8601格式的2020-01-01T05:04:03Z
-
毫秒数
比如1584930153000
-
秒数
比如1584930153
-
多种格式混合
多个格式使用双竖线||分隔,每个格式都会被依次尝试, 直到找到匹配的,比如
yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis
2.java中映射
@Field(type = FieldType.Date, format = DateFormat.custom, pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")@JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss", timezone = "GMT+8")private Date endTime;
2.4.Boolean类型
- 真值,表示真值的有true,“true”, “on”, “yes”, “1”
- 假值,表示假值的有false, “false”, “off”, “no”, “0”, “”, 0.0, 0
3.复杂类型
3.1.object-对象类型
对象类型:针对单个json文档 ;
1.扁平化处理
PUT example/docs/1
{"region": "CN","manager": {"age": 22,"name": {"first": "李","last": "小明"}}
}
用平面的结构可以用如下的来表示。
{"region": "CN","manager.age": 32,"manager.name.first": "李","manager.name.last": "小明"
}
2.java中映射
@Field(type = FieldType.Object)private File file;
@Data
public class FileEntity {private String fileName;private String url;}
3.2.nested嵌套类型
用于存储json对象数组嵌套类型
Nested (嵌套)类型,是特殊的对象类型,特殊的地方是索引对象数组方式不同,允许数组中的对象各自地进行索引。目的是对象之间彼此独立被查询出来。
1.扁平化处理
PUT my_index/_doc/1
{"group" : "fans","user" : [ {"first" : "John","last" : "Smith"},{"first" : "Alice","last" : "White"}]
}
// user 字段被es默认设置为object类型
在es内部,该json对象会被转换为如下文档。
{"group" : "fans","user.first" : [ "alice", "john" ],"user.last" : [ "smith", "white" ]
}
2.java中映射
/*** 采购需求书下载(文件列表)*/@Field(type = FieldType.Nested)private List<FileEntity> files;