4.資料型別

壹索007發表於2024-03-21
資料型別

Elasticsearch 常見的資料型別有哪些？

常見型別：

　　關鍵詞： keyword 、constant_keyword 和 wildcard
　　數值型： long , integer , short , byte , double
　　布林型： boolean
　　日期型： date
　　二進位制： binary

結構化資料型別：

　　範圍型： integer_range , float_range , long_range , double_range
　　ip 地址型別： ip
　　軟體版本： version

文字搜尋型別：

　　非結構化文字 ： text
　　包含特殊標記的文字： annotated-text
　　自動完成建議： completion

物件和關係型別：

　　巢狀型別： nested 、join
　　物件型別 ： object 、flattened

空間型別：

　　地理座標型別 ： geo_point
　　地理形狀型別 ： geo_shape

keyword 和 text 有什麼區別？

　　keyword 不走分詞器，而 text 會走分詞器，使用keyword 關鍵字查詢效率更高，一般在fields 中定義keyword 型別欄位

Elasticsearch 是否有陣列型別？

　　在 Elasticsearch 中，沒有專門的陣列資料型別。預設情況下，任何欄位都可以包含零個或多個值，但是，陣列中的所有值必須具有相同的資料型別。

Elasticsearch 怎麼修改索引欄位型別？

　　1、獲取源索引的資料(mapping) 並建立臨時索引：data_index_temp，
　　2、備份資料到臨時索引：data_index_temp
　　3、刪除原索引: data_index，
　　4、重新建立正確資料型別索引：data_index
　　5、再把臨時索引：data_index_temp的資料備份到新建立索引 data_index。
以上語句透過kibana的 dev_tools/console 執行。


可以在 Mapping 中直接修改欄位型別嗎？

　　不可以！Elasticsearch 中的 Mapping 有點類似於資料庫中的表結構定義，Mapping 中的欄位型別只能增加不能修改，否則只能reindex 重新索引或者重新進行資料建模並匯入資料。

什麼是 Nested 資料型別？有什麼用？

Elasticsearch 官方文件是這樣介紹 Nested 資料型別的：

　　Nested （巢狀）型別是物件資料型別的特殊版本，它允許物件陣列以一種可以相互獨立查詢的方式進行索引。

　　Nested 資料型別可以避免 陣列扁平化處理，多個陣列的欄位會做一個笛卡爾積，導致查詢出不存在的資料。

// 會導致查詢John White也會匹配，將型別改為nested問題解決
PUT my_index/_doc/1
{
    "group" : "fans",
    "user" : [
   　　 {
        　　"first" : "John",
        　　"last" : "Smith"
    　　},
    　　{
        　　"first" : "Alice",
        　　"last" : "White"
    　　}
    ]
}

將多個欄位值合併為一個欄位怎麼做？

　　使用 ，比如將 first_name 和 last_name 合併為 full_name ，但 full_name 不在查詢結果中展示

PUT my_index 1
{
    "mappings": {
        "properties": {
            "first_name": {
                "type": "text",
                "copy_to": "full_name"
            },
            "last_name": {
                "type": "text",
                "copy_to": "full_name"
            },
            "full_name": {
                "type": "text"
            }
        }
    }
}

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