ES-用于定义文档字段的核心类型
ES中一个字段可以是核心类型之一，如字符串、数值、日期、布尔型，也可以是一个从核心类型派生的复杂类型，如数组。
字符串类型
索引一类型为字符串的数据
doc1:
FengZhendeMacBook-Pro:bin FengZhen$ curl -XPUT ‘localhost:9200/music/album/2‘ -d ‘{
> "name":"Late Night with Elasticsearch",
> "date":"2019-06-24T22:17"
> }‘
doc2:
FengZhendeMacBook-Pro:bin FengZhen$ curl -XPUT ‘localhost:9200/music/album/3‘ -d ‘{
> "name":"latenight",
> "date":"2019-06-24T22:20"
> }‘
在name字符串字段里搜索单词late
FengZhendeMacBook-Pro:bin FengZhen$ curl -XGET ‘localhost:9200/music/album/_search?pretty‘ -d ‘{
> "query":{
> "query_string":{
> "query":"late"
> }
> }
> }‘
{
"took" : 11,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : 1,
"max_score" : 0.095891505,
"hits" : [ {
"_index" : "music",
"_type" : "album",
"_id" : "2",
"_score" : 0.095891505,
"_source" : {
"name" : "Late Night with Elasticsearch",
"date" : "2019-06-24T22:17"
}
} ]
}
}
索引过程和搜索过程如下
当索引"name":"Late Night with Elasticsearch"时，默认的分析器将所有字符转化为小写，然后将字符串分解为单词。
分析过程中生成了4个词条，即late、night、with和elasticsearch。查询的字符串经过同样的处理过程，”late”生成了同样的字符串”late”。因为查询生成的late词条和文档生成的late词条匹配了，所以文档（doc1）匹配上了搜索。doc2没有命中的原因是：在索引latenight时，默认的分析器只创建了一个词条--latenight。
一个词条是文本中的一个单词，是搜索的基本单位。在不同的情景下，单词可以意味着不同的事物，例如，它可以是一个名字，也可以是一个IP地址。如果只想严格匹配某个字段，应该将整个字段作为一个单词来对待。
映射会对这种分析过程起到作用。可以在映射中指定许多分析的选项。例如，可以配置分析，生成原始词条的同义词，这样同义词的查询同样可以匹配。
在设置映射时，有个index选项，可选值有：analyzed（默认）、not_analyzed或no。
将album类型的name字段设置为not_analyzed,映射如下
curl -XPUT ‘localhost:9200/music/_mapping/album‘ -d ‘{
"album":{
"properties":{
"name":{
"type":"string",
"index":"not_analyzed"
}
}
}
}‘
index类型解释：
(1) analyzed:默认情况下，index会被设置为analyzed；分析器将所有字段转为小写，并将字符串分解为单词。当期望每个单词完整匹配时，可以使用此选项
如：期望通过”late”搜出"Late Night with Elasticsearch"
(2) not_analyzed:分析过程被忽略，整个字符串被当做单独的词条进行索引。当进行精准的匹配时，可使用此选项
如：期望通过”big data”搜出”big data”，通过”big”搜不出”big data”
(3) no : 如果设置为no，则索引过程会被略过，也没有词条产生，因此无法在那个字段上进行搜索。当无需在这个字段上搜索时，这个选项节省了存储空间，也缩短了索引和搜索的时间。
原文地址：https://www.cnblogs.com/EnzoDin/p/11080034.html