elasticsearch 数组类型

Elasticsearch 的数组类型（Array Type）允许你在文档的字段中存储一列值，而不是单一值。这对于需要存储大量相关数据、列表或集合的数据结构非常有用。在 Elasticsearch 中，主要有两种类型的数组：

1. **Nested** 类型数组：适用于嵌套的对象数组，每个元素都是一个独立的文档，内部包含自定义的映射（mapping）。例如，你可以有一个评论数组，每个评论都有其自身的属性。

{
  "properties": {
    "comments": {
      "type": "nested",
      "properties": {
        "author": {"type": "text"},
        "content": {"type": "text"}
      }
    }
  }
}

2. **Simple** 或 **String** 类型数组：直接存储字符串数组，可以用于简单的关键词搜索。对于不需要复杂结构的文本数据，如标签或关键词列表，非常适合。

{
  "properties": {
    "tags": {
      "type": "keyword"
    }
  }
}

相关问题

doris用sql查询es数组类型数据异常

对于 Elasticsearch 中的数组类型数据，可以使用 Elasticsearch 的查询语法进行查询，也可以使用 SQL 语句进行查询。在 Doris 中使用 SQL 查询 Elasticsearch 数组类型数据时，需要使用 Elasticsearch 的 UDF 函数来操作数组类型数据。

例如，如果 Elasticsearch 中的文档包含一个名为 "tags" 的数组类型字段，可以使用以下 SQL 语句查询包含特定标签的文档：

SELECT * FROM es_table WHERE ARRAY_CONTAINS(tags, 'tag1')

其中，ARRAY_CONTAINS 是 Elasticsearch 提供的 UDF 函数，用于判断数组中是否包含指定元素。需要注意的是，使用 UDF 函数查询数组类型数据可能会影响查询性能，需要根据实际情况进行优化。

spark读取elasticsearch中数组类型的字段

Spark可以使用Elasticsearch-Hadoop库来读取Elasticsearch中的数据。对于数组类型的字段，可以使用Spark SQL中的explode函数将其展开为多行数据。

例如，假设Elasticsearch中有一个名为“tags”的数组类型字段，可以使用以下代码将其读取为Spark DataFrame：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Read Elasticsearch")
  .master("local[*]")
  .config("es.nodes", "localhost")
  .config("es.port", "9200")
  .config("es.index.auto.create", "true")
  .getOrCreate()

val df = spark.read.format("org.elasticsearch.spark.sql")
  .option("es.query", "?q=*")
  .load("my_index/my_type")

df.printSchema()

然后，可以使用explode函数将“tags”字段展开为多行数据：

import org.apache.spark.sql.functions.explode

val explodedDf = df.select(explode($"tags").as("tag"))
explodedDf.show()

这将展开“tags”字段，并将其作为新列“tag”添加到DataFrame中。现在，每个文档将变为多行，其中每个行都包含一个“tag”值。