Elasticsearch数字类型详解：long, integer等常见映射

本文主要介绍了Elasticsearch（ES）中常用的数字字段映射类型，包括long、integer、short、byte、double、float、half_float以及scaled_float。在ES中，对数字类型的合理选择和配置对于提升搜索性能和节省存储空间至关重要。 **简介**： 文章首先简述了ES支持的几种数字类型，这些类型在处理数值数据时有着不同的适用场景。long用于存储大整数，适合存储整数序列或长期存在的计数器；integer适用于范围较大的整数，但可能不精确；short和byte用于存储较小的整数，适合内存优化；而double和float用于存储精确的浮点数，但精度可能受到一定影响；half_float和scaled_float则提供了浮点数类型的不同优化选项，其中scaled_float允许通过指定比例因子进行压缩存储。 **示例**： 在给定的示例中，作者创建了一个名为example的索引，并定义了四个字段：id使用long类型，name采用keyword类型，age使用integer类型，以便于整数值的存储和查询。同时，还包含了一个remark字段，使用的是文本类型，用于存储非数值描述信息。 **注意事项**： 1. **类型选择**：在设计字段映射时，应优先考虑范围较小的类型，如integer或byte，以提高搜索速度。例如，如果年龄字段的值范围不大，integer就足够了，避免使用更大的long类型。 2. **比例因子与scaled_float**：对于浮点数，特别是涉及货币、百分比等有固定比例关系的数据，可以使用scaled_float类型，并设置合适的`scaling_factor`。这样可以将浮点数转换为整数表示，节省存储空间。例如，如果价格单位是元，设置比例因子为100，意味着将实际价格除以100后再存储，查询时再乘以100恢复原值。 3. **精度与精度损失**：使用比例因子时要注意，输入的浮点数可能会因为四舍五入导致精度损失。例如，输入23.456会被四舍五入到最接近的整数倍，即2346，这可能导致精度问题。 4. **灵活性与范围**：如果比例因子不适合特定场景，可以根据实际情况选择范围更小的类型，如从long、integer等中选取，以适应具体需求。 总结来说，理解和适当地配置Elasticsearch中的数字字段映射类型对于优化数据存储和查询性能至关重要。作者提供的这些指导原则可以帮助开发人员更好地管理他们的ES索引，确保数据的有效性和性能。