es type有多少种

 1. 对Mapping的理解

Mapping类似于关系型数据库的Schema，主要包含以下内容：

1. 定义索引中字段的名称
2. 定义字段的数据类型，如：字符串、数字、boolean等
3. 可对字段设置倒排索引的相关配置，如是否需要分词，使用什么分词器

从7.x开始，一个Mapping只属于一个索引的type 默认type 为：_doc

1. 每个文档属于一个type
2. 一个type有且仅有一个Mapping定义
3. 从7.x开始，不需要在Mapping中指定type信息，默认type为   _doc

2. Mapping的数据类型

ES 字段类型主要有：核心类型、复杂类型、地理类型以及特殊类型

2.1 核心类型

核心数据类型与我们常使用的强类型语言中的数据类型类似

• text   用于全文索引，该类型的字段将通过分词器进行分词，最终用于构建索引
• keyword    不分词
• long    有符号64-bit integer：-2^63 ~ 2^63 - 1
• integer    有符号32-bit integer，-2^31 ~ 2^31 - 1
• short    有符号16-bit integer，-32768 ~ 32767
• byte     有符号8-bit integer，-128 ~ 127
• double    64-bit IEEE 754 浮点数
• float    32-bit IEEE 754 浮点数
• half_float    16-bit IEEE 754 浮点数
• boolean    true,false
• date    https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-date-format.html
• binary  该类型的字段把值当做经过 base64 编码的字符串，默认不存储，且不可搜索

2.1.1 字符串类型

在 ES 7.x 有两种字符串类型：text 和 keyword，在 ES 5.x 之后 string 类型已经不再支持了。

   text ：类型适用于需要被全文检索的字段，例如新闻正文、邮件内容等比较长的文字，text 类型会被分词器（Analyzer）处理为一个个词项，并使用 Lucene 倒排索引存储，text 字段不能被用于排序，如果需要使用该类型的字段只需要在定义映射时指定 JSON 中对应字段的 type 为 text。

不会被分词，适合简短、结构化字符串，例如主机名、姓名、商品名称等，可以用于过滤、排序、聚合检索，也可以用于精确查询。

2.1.2 日期类型

格式化的日期字符串，例如 2020-03-17 00:00、2020/03/17时间戳（和 1970-01-01 00:00:00 UTC 的差值），单位毫秒或者秒即使是格式化的日期字符串，ES 底层依然采用的是时间戳的形式存储。

{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "create_date": {
          "type": "date", 
          "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
        }
      }
    }
  }
}

JSON 文档中同样存在布尔类型，不过 JSON 字符串类型也可以被 ES 转换为布尔类型存储，前提是字符串的取值为 true 或者 false，布尔类型常用于检索中的过滤条件。

二进制类型 binary 接受 BASE64 编码的字符串，默认 store 属性为 false，并且不可以被搜索。

范围类型可以用来表达一个数据的区间，可以分为5种：

integer_range、float_range、long_range、double_range 以及 date_range。

2.2、复杂类型

    复合类型主要有对象类型（object）和嵌套类型（nested）

2.2.1、对象类型（object）

      JSON 字符串允许嵌套对象，一个文档可以嵌套多个、多层对象。可以通过对象类型来存储二级文档，不过由于 Lucene 并没有内部对象的概念，ES 会将原 JSON 文档扁平化，例如文档：

PUT my_index/_doc/1
{ 
  "region": "US",
  "manager": { 
    "age":     30,
    "name": { 
      "first": "John",
      "last":  "Smith"
    }
  }
}

 自动生成的mapping如下：

{
  "mapping": {
    "properties": {
      "manager": {
        "properties": {
          "age": {
            "type": "long"
          },
          "name": {
            "properties": {
              "first": {
                "type": "text",
                "fields": {
                  "keyword": {
                    "type": "keyword",
                    "ignore_above": 256
                  }
                }
              },
              "last": {
                "type": "text",
                "fields": {
                  "keyword": {
                    "type": "keyword",
                    "ignore_above": 256
                  }
                }
              }
            }
          }
        }
      },      
      "region": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256
          }
        }
      }      
    }
  }
}

其中域manager就是一个对象类型，其中的name是它的子对象。对于对象类型，缺省设置“type”为”object”,因此不用显式定义“type”。
  对于对象类型，ES在索引时将其转换为"manager.age"， "manager.name.first" 这样扁平的key，因此查询时也可以使用这样的扁平key作为域来进行查询。

2.2.2 嵌套类型（nested）

嵌套类型可以看成是一个特殊的对象类型，可以让对象数组独立检索，例如文档

"user" : [ 
    {
      "first" : "John",
      "last" :  "Smith"
    },
    {
      "first" : "Alice",
      "last" :  "White"
    }
  ]

自动映射如下：

"user.first" : [ "alice", "john" ],
"user.last" :  [ "smith", "white" ]

此时，需要设置为：

"user": {
          "type": "nested" 
        }

 2.3. 地理数据类型

geo_point类型：可用于存储某个地理坐标的经纬度。

// location为geo_point类型
"location": { 
    "lat": 41.12,
    "lon": -71.34
  }

geo_shape类型：用于存储地理多边形形状 

2.4. 特殊数据类型

• ip类型：用于表示IPv4与IPv6的地址
• completion类型：提供自动输入关联完成功能，如常见的baidu搜索框。
• token_count类型：用于计算字符串token的长度，使用时需提供"analyzer"定义。
• percolate类型：定义为percolate类型的字段会被ES分析为一个查询并保存下来，并可用在后继对文档的查询中。Percolate可以理解为一个预置的查询。
• alias类型：定义一个已存在域的别名。
• join类型：该类型定义了文档对象之间的父子关系（可定义多层，形成一颗层次树），即同一索引中多个文档对象可以存在依赖关系，如互联网应用常见的博客文章与回复，问题与回答之间的关系。

2.5.数组类型

elasticsearch不提供专门的数组类型。但任何字段，都可以包含多个相同类型的数值。

# 数组类型
PUT users/_doc/1
{
  "name":"onebird",
  "interests":"reading"
}
 
PUT users/_doc/1
{
  "name":"twobirds",
  "interests":["reading","music"]
}
 
POST users/_search
{
  "query": {
        "match_all": {}
    }
}
 
# interests字段还是text类型
GET users/_mapping

3. Dynamic Mapping

1. 在写入文档时，如果索引不存在，会自动创建索引
2. 这种机制，使得我们无需手动定义mappings。Elasticsearch会自动根据文档信息，推算出字段的类型
3. 有的时候，Elasticsearch可能会推算不对，如：地理位置信息
4. 当类型推算得不对时，可能导致一些功能无法正常运行，如Range查询。

3.1、类型自动识别

     ES 类型的自动识别是基于 JSON 的格式，如果输入的是 JSON 是字符串且格式为日期格式，ES 会自动设置成 Date 类型；当输入的字符串是数字的时候，ES 默认会当成字符串来处理，可以通过设置来转换成合适的类型；如果输入的是 Text 字段的时候，ES 会自动增加 keyword 子字段

 3.2 能否更改mapping的字段类型

1、新增加的字段

• dynamic设为true时，新增字段的文档写入时，Mapping同时被更新
• dynamic设为false时，Mapping不会被更新，新增字段的数据无法被索引，但是会出现在_source中
• dynamic设为strict，文档将写入失败

 2、已存在的字段，一旦数据被写入，就不再支持修改字段定义

• Lucene本身的限制
• 如果希望更改字段类型，必须Reindex api，即：重建索引。在数据量多的时候，开销将非常大

# dynamic设置为false
PUT idx1
{
    "mapping": {
        "_doc": {
            "dynamic": "false"
        }
    }
}
 
# 修改为dynamic为false
PUT idx1/_mapping
{
  "dynamic": false
}
 
# 查看索引
GET idx1/_mapping

4. 显式Mapping及常见参数

mappings 中field定义选择

"field": {  
         "type":  "text", //文本类型
       
         "index": "false"// ，设置成false，字段将不会被索引  
         
         "analyzer":"ik"//指定分词器  
         
         "boost":1.23//字段级别的分数加权  
         
         "doc_values":false//对not_analyzed字段，默认都是开启，analyzed字段不能使用，对排序和聚合能提升较大性能，节约内存,如果您确定不需要对字段进行排序或聚合，或者从script访问字段值，则可以禁用doc值以节省磁盘空间：
         
         "fielddata":{"loading" : "eager" }//Elasticsearch 加载内存 fielddata 的默认行为是 延迟 加载 。 当 Elasticsearch 第一次查询某个字段时，它将会完整加载这个字段所有 Segment 中的倒排索引到内存中，以便于以后的查询能够获取更好的性能。
         
         "fields":{"keyword": {"type": "keyword","ignore_above": 256}} //可以对一个字段提供多种索引模式，同一个字段的值，一个分词，一个不分词  
         
         "ignore_above":100 //超过100个字符的文本，将会被忽略，不被索引
           
         "include_in_all":ture//设置是否此字段包含在_all字段中，默认是true，除非index设置成no选项  
         
         "index_options":"docs"//4个可选参数docs（索引文档号） ,freqs（文档号+词频），positions（文档号+词频+位置，通常用来距离查询），offsets（文档号+词频+位置+偏移量，通常被使用在高亮字段）分词字段默认是position，其他的默认是docs  
         
         "norms":{"enable":true,"loading":"lazy"}//分词字段默认配置，不分词字段：默认{"enable":false}，存储长度因子和索引时boost，建议对需要参与评分字段使用 ，会额外增加内存消耗量  
         
         "null_value":"NULL"//设置一些缺失字段的初始化值，只有string可以使用，分词字段的null值也会被分词  
         
         "position_increament_gap":0//影响距离查询或近似查询，可以设置在多值字段的数据上火分词字段上，查询时可指定slop间隔，默认值是100  
         
         "store":false//是否单独设置此字段的是否存储而从_source字段中分离，默认是false，只能搜索，不能获取值  
         
         "search_analyzer":"ik"//设置搜索时的分词器，默认跟ananlyzer是一致的，比如index时用standard+ngram，搜索时用standard用来完成自动提示功能  
         
         "similarity":"BM25"//默认是TF/IDF算法，指定一个字段评分策略，仅仅对字符串型和分词类型有效  
         
     "term_vector":"no"//默认不存储向量信息，支持参数yes（term存储），with_positions（term+位置）,with_offsets（term+偏移量），with_positions_offsets(term+位置+偏移量) 对快速高亮fast vector highlighter能提升性能，但开启又会加大索引体积，不适合大数据量用  
       }

1. type字段类型

字段的数据类型。

2. index

可用于设置字段是否被索引，默认为true，false即为不可搜索。

3. analyzer

添加数据时，需要分词的数据使用该分词器分词后建立索引。

比如ik分词器。

4. boost

字段级别的分数加权

5. doc_values

对not_analyzed字段，默认都是开启，analyzed字段不能使用，对排序和聚合能提升较大性能，节约内存，如果您确定不需要对字段进行排序或聚合，或者从script访问字段值，则可以禁用doc值以节省磁盘空间：

6. fielddata

Elasticsearch 加载内存 fielddata 的默认行为是 延迟 加载 。 当 Elasticsearch 第一次查询某个字段时，它将会完整加载这个字段所有 Segment 中的倒排索引到内存中，以便于以后的查询能够获取更好的性能。

7. fields

可以对一个字段提供多种索引模式，同一个字段的值，一个分词，一个不分词

8. ignore_above

超过100个字符的文本，将会被忽略，不被索引。

9. include_in_all

设置是否此字段包含在_all字段中，默认是true，除非index设置成no选项。

10. index_options

4个可选参数docs（索引文档号） ,freqs（文档号+词频），positions（文档号+词频+位置，通常用来距离查询），offsets（文档号+词频+位置+偏移量，通常被使用在高亮字段）分词字段默认是position，其他的默认是docs

11. norms

分词字段默认配置，不分词字段：默认{"enable":false}，存储长度因子和索引时boost，建议对需要参与评分字段使用 ，会额外增加内存消耗量

12. null_value

设置一些缺失字段的初始化值，只有string可以使用，分词字段的null值也会被分词

 需要对Null值实现搜索时使用。只有keyword类型才支持设定null_value

13. position_increament_gap

影响距离查询或近似查询，可以设置在多值字段的数据的分词字段上，查询时可指定slop间隔，默认值是100

14. store

是否单独设置此字段的是否存储而从_source字段中分离，默认是false，只能搜索，不能获取值

15. search_analyzer

搜索分词器，搜索条件需要分词的时候，使用该分词器。

16. similarity

默认是TF/IDF算法，指定一个字段评分策略，仅仅对字符串型和分词类型有效

17. term_vector

默认不存储向量信息，支持参数yes（term存储），with_positions（term+位置）,with_offsets（term+偏移量），with_positions_offsets(term+位置+偏移量) 对快速高亮fast vector highlighter能提升性能，但开启又会加大索引体积，不适合大数据量用；

18. format

设置数据格式，用于日期类型。

19. copy_to

当前值域拷贝到另一个域。

20. dynamic

控制字段的新增。

21. coerced 

值为false时，强制数据类型一致；

官网参考文档：Mapping parameters | Elasticsearch Guide [6.8] | Elastic