ES理论：索引字段类型选择

前言

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汇总

1. keyword vs text：

• • keyword：精确匹配，用于过滤、聚合、排序。
  • text：全文搜索，用于内容检索。

1. 数值类型选择：

• • integer：整数值，如状态码、等级
  • long：大数值，如文件大小、价格
  • date：时间日期，支持范围查询

索引配置项设计

"settings":{"number_of_shards":15,"number_of_replicas":1,"refresh_interval":"30s"}

• shards: 15 - 数据分片数，影响并行处理能力
• replicas: 1 - 每个分片的副本数，影响高可用性
• refresh_interval: 30s - 索引刷新间隔，影响数据实时性

索引字段类型

keyword

keyword类型：

"id":{"type":"keyword"}

• 含义：用于精确值匹配，不分词
• 适用场景：ID、状态码、标签等需要精确匹配的字段
• 特点：支持聚合、排序，性能优于text类型

text类型

"fileName":{"type":"text","analyzer":"ik_max_word","search_analyzer":"ik_smart"}

• 含义：全文搜索字段，会被分词
• analyzer：索引时使用的分词器
• search_analyzer：搜索时使用的分词器
• ik_max_word：细粒度分词
• ik_smart：粗粒度分词

多字段映射 (Multi-fields)

fileName的多字段定义：

"fileName":{"type":"text","fields":{"keyword":{"type":"keyword","ignore_above":256},"raw":{"type":"text","analyzer":"standard"}}}

• fileName：主字段，使用IK中文分词
• fileName.keyword：keyword子字段，用于精确匹配、聚合
• fileName.raw：使用标准分词器的text子字段
• ignore_above: 256 - 超过256字符的不会被索引

path_analyzer

"filePath":{"type":"text","analyzer":"path_analyzer","fields":{"keyword":{"type":"keyword"}}}

• path_analyzer：自定义路径分析器，用于文件路径的层次化搜索
• 可以搜索如/home/user/documents/并匹配子路径

数值类型 float

"fileSize":{"type":"float"}

• float：单精度浮点数，适合文件大小存储

日期类型

"updateTime":{"type":"date","format":"yyyy-MM-dd HH:mm:ss||epoch_millis"}

• format：支持多种日期格式
• yyyy-MM-dd HH:mm:ss：字符串格式
• epoch_millis：时间戳格式

tags字段设计

"tags":{"type":"keyword","fields":{"text":{"type":"text","analyzer":"ik_smart"}}}

• tags：keyword类型，用于精确标签匹配
• tags.text：text类型，用于标签的全文搜索

自定义路径分析器

"analysis":{"analyzer":{"path_analyzer":{"type":"custom","tokenizer":"path_tokenizer"}},"tokenizer":{"path_tokenizer":{"type":"path_hierarchy"}}}

• path_hierarchy：专门用于路径层次结构的tokenizer
• 例如/a/b/c会被分词为：/a,/a/b,/a/b/c

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