type":"text","fields"

"type":"text","fields"是Elasticsearch中一种字段类型的定义方式。它表示该字段是一个文本类型的字段，可以被分词，用于全文搜索等操作。同时，该字段还可以定义多个子字段，每个子字段可以有不同的分析器和属性。在这个例子中，"fields"中定义了一个名为"keyword"的子字段，它的类型是"keyword"，用于不需要分词的聚合和排序操作。但是需要注意的是，如果使用文本类型的字段进行聚合和排序操作，会出现性能问题，因此需要使用关键字类型的子字段或者设置fielddata=true来解决这个问题。

相关问题

"mappings": { "device_monitor_attr_his": { "properties": { "createtime": { "fielddata": true, "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword" } } }, "code": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "ignore_above": 256, "type": "keyword" } } }, "monkey": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "ignore_above": 256, "type": "keyword" } } }, "buidingid": { "type": "long" }, "systemtype": { "type": "long" }, "devtypeid": { "type": "long" }, "ownerid": { "type": "long" }, "deviceid": { "type": "long" }, "drawingid": { "type": "long" }, "monvalue": { "fielddata": true, "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword" } } }, "devmac": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "ignore_above": 256, "type": "keyword" } } }, "ownertype": { "type": "long" }, "location": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "ignore_above": 256, "type": "keyword" } } }, "id": { "type": "long" }, "powervalue1": { "type": "float" }, "powervalue2": { "type": "float" }, "powervalue3": { "type": "float" } } } }这个是创建的索引，需要如何修改createtime的类型，代码怎么写？

根据上述索引的mapping配置，createtime的类型为text。下面是修改createtime类型为date的示例代码：

PUT device_monitor_attr_his/_mapping
{
  "properties": {
    "createtime": {
      "type": "date",
      "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
    }
  }
}

在上述代码中，我们使用了PUT请求和/_mapping API来更新映射。在properties字段中，我们指定了createtime字段，并将其类型更改为date。format字段指定了日期时间格式，这里使用了常见的"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"格式。

需要注意的是，这个操作会重新定义索引的mapping，因此需要确保索引中的所有文档都符合新的mapping定义。如果文档中存在无法转换为日期时间格式的字符串，这个操作可能会失败。在执行这个操作之前，强烈建议先对索引中的数据进行备份。

es 为什么会生成 "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256

在Elasticsearch中，"type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } 这样的映射结构是为了满足不同的查询需求而设计的。

"text"类型是用于全文搜索的，它会对文本进行分词处理，将文本拆分成一个个独立的词项，然后进行索引。这样可以实现更精确的搜索和匹配。

而"keyword"类型则是用于精确匹配的，它不会对文本进行分词处理，而是将整个文本作为一个整体进行索引。这样可以实现精确的匹配和排序。

"fields"字段是为了同时支持全文搜索和精确匹配而引入的。通过在映射中定义一个"keyword"字段，可以在查询时使用该字段进行精确匹配，而使用"text"字段进行全文搜索。

"ignore_above"参数是用来限制字符串长度的，超过指定长度的字符串将被截断。这样可以避免索引过长的字符串导致性能下降和存储空间浪费。

总结起来，"type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } 这样的映射结构可以同时满足全文搜索和精确匹配的需求，且通过"ignore_above"参数可以控制字符串长度。