一、 背景 ES的基本数据类型很多，本文重点描述字符串类型：ES2.*版本里面是没有这两个字段，只有string字段。ES5.*及以后的版本，把string字段设置为了过时字段，引入text，keyword字段。ES的基本数据类型，根据不同版本可能略有差异，参考官网不同版本说明：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference...
在实际项目应用中，可以通过创建不同索引进行text和keyword类型性能对比实验，以观察不同数据类型在各种操作中的表现。> 写入性能测试 在Elasticsearch中，我们选取了1000条格式为”Eddie Underwood”的英文名数据作为种子数据，并采用bulk方式将这些数据批量写入三个不同的测试索引。结果显示，由于keyword类型的数据无需进行...
也可以两种类型都设置,既可以分词,又可以等值匹配:“docName”:{ “type”:“text”, “fields”:{ “keyword”:{ “type”:“keyword” } } }, 另外fuzzy和match_phrase的区别: 1.fuzzy是词/项级别的模糊匹配,match_phrase是基于短语级别的 例如对于英文(standard分析器)来说"dog cat bird"来说"dog"就...
默认结合标准分析器进行词命中、词频相关度打分。 keyword 1:不进行分词,直接索引,支持模糊、支持精确匹配,支持聚合、排序操作。2:keyword类型的最大支持的长度为——32766个UTF-8类型的字符,可以通过设置ignore_above指定自持字符长度,超过给定长度后的数据将不被索引,无法通过term精确匹配检索返回结果。 使用场景: 存...
text:存储数据时候,会自动分词,并生成索引(这是很智能的,但在有些字段里面是没用的,所以对于有些字段使用text则浪费了空间)。 "zuMaker": {"type":"keyword","index":"false"},"zuName": {"type":"text","index":"true","boost":"5","analyzer":"ik_max_word","search_analyzer":"ik_max_word...
1. text类型:会分词,先把对象进行分词处理,然后再再存入到es中。 当使用多个单词进行查询的时候,当然查不到已经分词过的内容! 2. keyword:不分词,没有把es中的对象进行分词处理,而是存入了整个对象! 这时候当然可以进行完整地查询!默认是256个字符!
": "string", "mapping": { "type": "text", "norms": false..."fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above...": "string", "mapping": { "type": "text", "norms": false..."fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above...Filebeat如何确...
这样，我们映射了某⼀个字段为keyword类型之后，就不⽤设置任何有关分词器的事情了，该类型就是默认不分词的⽂本数据类型。⽽对于text类型，我们还可以设置它的分词类型，如下：PUT /zk_test/info/_mapping { "info":{ "properties":{ "address":{"type":"text","analyzer":"standard"} } } } analy...
"type": "keyword", "ignore_above": 256 } } } } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 这就是造成部分字段还会自动生成一个与之对应的“.keyword”字段的原因。 Text vs. keyword text:通常用于基于文本的相关性搜索。全文本字段可以分词,即在索引执行之前通过一个分词器将字符串转换为单词...
发现name、author的type是text, 还有个field是keyword,keyword的type是keyword: step3 查询 我们使用term查询某个小说: GET book/novel/_search { "query": { "constant_score": { "filter": { "term": { "name": "Gone with the Wind" } }, ...