建设人才网站,wordpress数据库里查看密码,wordpress开启会员注册,仿制网站的后台1、elasticsearch的数据类型
1.1、核心数据类型
1.1.1、字符串类型#xff08;string不再支持#xff09;
当一个字段需要用于全文搜索(会被分词), 比如产品名称、产品描述信息, 就应该使用text类型. text的内容会被分词, 可以设置是否需要存储: “index”: “true|false”…1、elasticsearch的数据类型
1.1、核心数据类型
1.1.1、字符串类型string不再支持
当一个字段需要用于全文搜索(会被分词), 比如产品名称、产品描述信息, 就应该使用text类型. text的内容会被分词, 可以设置是否需要存储: “index”: “true|false”. text类型的字段不能用于排序, 也很少用于聚合.
PUT website
{mappings: {blog: {properties: {summary: {type: text, index: true}}}}
}当一个字段需要按照精确值进行过滤、排序、聚合等操作时, 就应该使用keyword类型. keyword的内容不会被分词, 可以设置是否需要存储: “index”: “true|false”.
PUT website
{mappings: {blog: {properties: {tags: {type: keyword, index: true}}}}
}1.1.2 数字类型
类型说明byte有符号的8位整数, 范围: [-128 ~ 127]short有符号的16位整数, 范围: [-32768 ~ 32767]ntegerinteger有符号的32位整数, 范围: [−231 ~ 231-1]long有符号的64位整数, 范围: [−263 ~ 263-1]float32位单精度浮点数double64位双精度浮点数half_float16位半精度IEEE 754浮点类型scaled_float缩放类型的的浮点数, 比如price字段只需精确到分, 57.34缩放因子为100, 存储结果为5734
PUT shop
{mappings: {book: {properties: {name: {type: text},quantity: {type: integer}, // integer类型price: {type: scaled_float, // scaled_float类型scaling_factor: 100}}}}
}1.1.3 日期类型 - date
JSON没有日期数据类型, 所以在ES中, 日期可以是:
包含格式化日期的字符串, “2018-10-01”, 或2018/10/01 12:10:30. 代表时间毫秒数的长整型数字. 代表时间秒数的整数.
// 添加映射
PUT website
{mappings: {blog: {properties: {pub_date: {type: date} // 日期类型}}}
}// 添加数据
PUT website/blog/11
{ pub_date: 2018-10-10 }PUT website/blog/12
{ pub_date: 2018-10-10T12:00:00Z } // Solr中默认使用的日期格式PUT website/blog/13
{ pub_date: 1589584930103 } 1.2、复杂数据类型
1.2.1 数组类型 - array
ES中没有专门的数组类型, 直接使用[]定义即可;
数组中所有的值必须是同一种数据类型, 不支持混合数据类型的数组: ① 字符串数组: [“one”, “two”]; ② 整数数组: [1, 2]; ③ 由数组组成的数组: [1, [2, 3]], 等价于[1, 2, 3]; ④ 对象数组: [{“name”: “Tom”, “age”: 20}, {“name”: “Jerry”, “age”: 18}].
动态添加数据时, 数组中第一个值的类型决定整个数组的类型;不支持混合数组类型, 比如[1, “abc”];数组可以包含null值, 空数组[]会被当做missing field —— 没有值的字段
1.2.2 对象类型 - object
JSON文档是分层的: 文档可以包含内部对象, 内部对象也可以包含内部对象.
# 添加示例
PUT employee/developer/1
{name: ma_shoufeng,address: {region: China,location: {province: GuangDong, city: GuangZhou}}
}
# 存储方式
{name: ma_shoufeng,address.region: China,address.location.province: GuangDong, address.location.city: GuangZhou
}# 文档的映射结构
PUT employee
{mappings: {developer: {properties: {name: { type: text, index: true }, address: {properties: {region: { type: keyword, index: true },location: {properties: {province: { type: keyword, index: true },city: { type: keyword, index: true }}}}}}}}
}1.2.3 嵌套类型 - nested
嵌套类型是对象数据类型的一个特例, 可以让array类型的对象被独立索引和搜索. 对象数组是如何存储的
# 添加数据:
PUT game_of_thrones/role/1
{group: stark,performer: [{first: John, last: Snow},{first: Sansa, last: Stark}]
}
# 内部存储结构:
{group: stark,performer.first: [ john, sansa ],performer.last: [ snow, stark ]
}
# 存储分析:
可以看出, user.first和user.last会被平铺为多值字段, 这样一来, John和Snow之间的关联性就丢失了.
在查询时, 可能出现John Stark的结果.用nested类型解决object类型的不足 如果需要对以最对象进行索引, 且保留数组中每个对象的独立性, 就应该使用嵌套数据类型. —— 嵌套对象实质是将每个对象分离出来, 作为隐藏文档进行索引.
# 创建映射
PUT game_of_thrones
{mappings: {role: {properties: {performer: {type: nested }}}}
}# 添加数据
PUT game_of_thrones/role/1
{group : stark,performer : [{first: John, last: Snow},{first: Sansa, last: Stark}]
}# 检索数据
GET game_of_thrones/_search
{query: {nested: {path: performer,query: {bool: {must: [{ match: { performer.first: John }},{ match: { performer.last: Snow }} ]}}, inner_hits: {highlight: {fields: {performer.first: {}}}}}}
}参考资料
https://www.cnblogs.com/shoufeng/p/10692113.html es数据类型讲的很详细
