ElasticSearch字段属性fields
时间: 2024-05-01 15:16:07 浏览: 10
Elasticsearch中的字段属性`fields`表示将一个字段分成不同的子字段,并为每个子字段指定不同的映射类型。这可以用于在同一个字段上执行多种不同类型的搜索和聚合操作。
例如,假设有一个名称字段,可以将其拆分为first_name和last_name两个子字段,并在每个子字段上指定不同的映射类型。这样就可以在搜索时只查询first_name字段,也可以对last_name字段进行聚合操作。
以下是一个使用`fields`属性的示例映射:
```
{
"mappings": {
"properties": {
"name": {
"type": "text",
"fields": {
"first_name": {
"type": "text"
},
"last_name": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}
}
```
在这个映射中,`name`字段被拆分成了`first_name`和`last_name`两个子字段。`first_name`子字段将使用默认的text映射类型,而`last_name`子字段将使用keyword映射类型。这意味着可以在搜索时使用`name.first_name`字段进行文本匹配查询,也可以在聚合操作中使用`name.last_name`字段进行关键字聚合。
相关问题
elasticsearch 多字段排序
在 Elasticsearch 中,可以使用多个字段来排序搜索结果。具体来说,可以通过以下两种方式来实现多字段排序:
1. 在查询语句中指定多个 sort 参数:
可以在查询语句中使用多个 sort 参数来指定多个排序字段,例如:
```
GET my_index/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [
{
"field1": {
"order": "asc"
}
},
{
"field2": {
"order": "desc"
}
}
]
}
```
上面的示例中,先按 field1 字段升序排序,再按 field2 字段降序排序。
2. 在 mapping 中指定多个排序字段:
可以在 mapping 中为每个字段指定一个排序属性,例如:
```
PUT my_index/_mapping
{
"properties": {
"field1": {
"type": "text",
"fielddata": true,
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword"
}
}
},
"field2": {
"type": "keyword"
}
}
}
```
上面的示例中,为 field1 字段指定了一个 fielddata 属性,用于支持排序。同时,在 field1 字段下面还创建了一个 keyword 字段,用于支持精确匹配。在搜索时,可以使用以下语句进行多字段排序:
```
GET my_index/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [
{
"field1.keyword": {
"order": "asc"
}
},
{
"field2": {
"order": "desc"
}
}
]
}
```
上面的示例中,先按 field1.keyword 字段升序排序,再按 field2 字段降序排序。注意,这里要使用 field1.keyword 字段而不是 field1 字段,因为 field1 字段是一个 text 类型的字段,不支持精确匹配。
elasticsearch mapping字段格式化
在 Elasticsearch 中,可以使用 Mapping 来定义索引中的字段格式。可以通过以下方式来定义字段格式:
1. 字段类型:定义字段的数据类型,例如 string、integer、float、date 等。
2. 分词器(analyzer):定义字段的分词器,用于将文本分成单词。
3. 索引选项(index):定义字段是否被索引,如果不索引则无法进行搜索。
4. 存储选项(store):定义字段是否被存储,如果不存储则无法获取字段的值。
5. 多字段(multi-fields):定义同一个字段的多种不同格式,用于不同的搜索需求。
下面是一个示例 Mapping 的格式:
```
PUT /my_index
{
"mappings": {
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "standard",
"index": true,
"store": true,
"fields": {
"raw": {
"type": "keyword"
}
}
},
"price": {
"type": "float",
"index": true,
"store": true
},
"created_at": {
"type": "date",
"index": true,
"store": true,
"format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
}
}
}
}
```
在上面的示例中,定义了三个字段:title、price 和 created_at。其中,title 字段使用 standard 分词器进行分词,同时定义了一个 raw 子字段,用于存储未经过分词器处理的原始值;price 字段定义为 float 类型;created_at 字段定义为 date 类型,并指定了日期格式。同时,所有字段都被索引和存储。