1.ElasticSearch中字段类型
2.字符串类型
string
string类型在ElasticSearch 旧版本中使用较多，从ElasticSearch 5.x开始不再支持string，由text和keyword类型替代。
text
当一个字段是要被全文搜索的，比如Email内容、产品描述，应该使用text类型。设置text类型以后，字段内容会被分析，在生成倒排索引以前，字符串会被分析器分成一个一个词项。text类型的字段不用于排序，很少用于聚合。
keyword
keyword类型适用于索引结构化的字段，比如email地址、主机名、状态码和标签。如果字段需要进行过滤(比如查找已发布博客中status属性为published的文章)、排序、聚合。keyword类型的字段只能通过精确值搜索到。
3.整说类型
类型 | 取值范围 |
byte | -128~127 |
short | -32768~32767 |
integer | -231~231-1 |
long | -263~263-1 |
在满足需求的情况下，尽可能选择范围小的数据类型。比如，某个字段的取值最大值不会超过100，那么选择byte类型即可。迄今为止吉尼斯记录的人类的年龄的最大值为134岁，对于年龄字段，short足矣。字段的长度越短，索引和搜索的效率越高。
4.浮点类型
类型 | 取值范围 |
doule | 64位双精度IEEE 754浮点类型 |
float | 32位单精度IEEE 754浮点类型 |
half_float | 16位半精度IEEE 754浮点类型 |
scaled_float | 缩放类型的的浮点数 |
对于float、half_float和scaled_float,-0.0和+0.0是不同的值，使用term查询查找-0.0不会匹配+0.0，同样range查询中上边界是-0.0不会匹配+0.0，下边界是+0.0不会匹配-0.0。
其中scaled_float，比如价格只需要精确到分，price为57.34的字段缩放因子为100，存起来就是5734
优先考虑使用带缩放因子的scaled_float浮点类型。
5.date类型
日期类型表示格式可以是以下几种：
（1）日期格式的字符串，比如 “2018-01-13” 或 “2018-01-13 12:10:30”
（2）long类型的毫秒数( milliseconds-since-the-epoch，epoch就是指UNIX诞生的UTC时间1970年1月1日0时0分0秒)
（3）integer的秒数(seconds-since-the-epoch)
ElasticSearch 内部会将日期数据转换为UTC，并存储为milliseconds-since-the-epoch的long型整数。
定义日期类型和日志格式：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-date-format.html#strict-date-time
6.boolean类型
逻辑类型（布尔类型）可以接受true/false/”true”/”false”值
PUT information
{
"mappings": {
"record": {
"properties": {
"is_delete": {
"type": "boolean"
}
}
}
}
}新建文档：
PUT information/record/1
{
"is_delete": "true"
}
PUT information/record/2
{
"is_delete":false
}查询文档;
GET information/record/_mget
{
"ids":[1,2]
}查询结果：
{
"docs": [
{
"_index": "information",
"_type": "record",
"_id": "1",
"_version": 1,
"found": true,
"_source": {
"is_delete": "true"
}
},
{
"_index": "information",
"_type": "record",
"_id": "2",
"_version": 1,
"found": true,
"_source": {
"is_delete": false
}
}
]
}
7.binary类型
二进制字段是指用base64来表示索引中存储的二进制数据，可用来存储二进制形式的数据，例如图像。默认情况下，该类型的字段只存储不索引。二进制类型只支持index_name属性。
8.array类型
在ElasticSearch中，没有专门的数组（Array）数据类型，但是，在默认情况下，任意一个字段都可以包含0或多个值，这意味着每个字段默认都是数组类型，只不过，数组类型的各个元素值的数据类型必须相同。在ElasticSearch中，数组是开箱即用的（out of box），不需要进行任何配置，就可以直接使用。
在同一个数组中，数组元素的数据类型是相同的，ElasticSearch不支持元素为多个数据类型：[ 10, “some string” ]，常用的数组类型是：
（1）字符数组: [ “one”, “two” ]
（2）整数数组: productid:[ 1, 2 ]
（3）对象（文档）数组: “user”:[ { “name”: “Mary”, “age”: 12 }, { “name”: “John”, “age”: 10 }]，ElasticSearch内部把对象数组展开为 {“user.name”: [“Mary”, “John”], “user.age”: [12,10]}
9.object类型
JSON天生具有层级关系，文档会包含嵌套的对象
PUT information/record/1
{
"title": "这是一个测试",
"event": {
"name": "sacn扫描",
"times": 20
}
}创建文档包含title和event两个属性，其中event为对象类型也包含两个属性name和times。
{
"_index": "information",
"_type": "record",
"_id": "1",
"_version": 1,
"result": "created",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 2,
"failed": 0
},
"_seq_no": 0,
"_primary_term": 1
}查询mapping结构：
{
"information": {
"mappings": {
"record": {
"properties": {
"event": {
"properties": {
"name": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
},
"times": {
"type": "long"
}
}
},
"title": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
}
}
}
}
}
}
10.IP类型
ip类型的字段用于存储IPv4或者IPv6的地址
PUT information
{
"mappings": {
"record": {
"properties": {
"attack_ip": {
"type": "ip"
}
}
}
}
}新增文档：
PUT information/record/1
{
"attack_ip":"10.118.213.192"
}查询文档：
GET information/record/1查询结果：
{
"_index": "information",
"_type": "record",
"_id": "1",
"_version": 1,
"found": true,
"_source": {
"attack_ip": "10.118.213.192"
}
}
