ES文档字段分为两类：

• 元字段(Meta-field) ：不需要用户定义，在任一文档中都存在， 如_id、 _index、 _type 等
• 业务字段： 用户自定义的字段， 也就是我们添加数据时， JSON串中的key

元字段：

元字段在名称上有一个显著的特征，就是以下划线"_" 开头， 有些字段只是为了存储，他们会出现在文档检索的结果中， 却不能通过这个字段本身做检索， 如_source ； 有些字段则只是为了索引， 他会创建出一个索引，用户可以在这个索引上检索文档，但这个字段却不会出现在最终的检索结果中， 如_all 字段。 且不是所有的字段都是默认开启的， 有些元字段需要在索引中配置开启才可使用。

下面是一些元字段的介绍：

元字段（Meta-field）

序号	名称	是否索引	是否存储	说明	大类
1	_id	是	是	文档ID， 在映射类型内唯一	标识
2	_index	否	否	文档所属索引
3	_type	是	否	文档所属映射类型
4	_uid	\	\	在索引内唯一， 由映射类型和ID共同组成， 格式为{type}#{id}， 在6.0版本已废除
5	_source	否	是	原始JSON文档	源文档
6	_size	是	是	_source 的字节数， 需要安装mapper-size插件	索引
7	_all	是	否	所有字段一起创建索引， 6.0版本废止
8	_field_names	是	否	为文档非空字段名创建索引
9	_ignored	是	是	为忽略字段创建索引
10	_routing	\	\	文档到具体分片的路由	其他
11	_meta	\	\	应用相关元信息

 

 

业务字段：

业务字段我们才会考虑es支持的数据类型。

ES支持的数据类型：

1、字符串类型 ：

• string：
• text：
• keyword： 

从ElasticSearch 5.x开始不再支持string，由text和keyword类型替代；当一个字段是要被全文搜索的，设置text类型，字段内容会被分析，text类型的字段不用于排序，很少用于聚合；keyword类型的字段只能通过精确值搜索到，如果字段需要进行过滤、排序、聚合，设置keyword类型。

2、整数类型：

• long
• integer 
• short
• byte 

在满足需求的情况下，尽可能选择范围小的数据类型，字段的长度越短，索引和搜索的效率越高。

3、浮点类型

• double：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。

4、逻辑类型  ：boolean 

5、日期类型  ：date 

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)

6、范围类型  ：range 

范围类型要求字段值描述的是一个数值、日期或IP地址的范围， 在添加文档时可以使用： gte、gt、lt、lte分别表示 >=、 > 、< 、<= 。

具体类型又包含：

• integer_range
• float_range
• long_range
• double_range
• data_range
• ip_range

7、二进制类型 ：binary

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、 复合类型

• 数组类型 array 
• 对象类型 object ：JSON格式对象数据
• 嵌套类型 nested 
• 地理类型 地理坐标类型 geo_point 
• 地理地图 geo_shape 
• 特殊类型 IP类型 ip 
• 范围类型 completion 
• 令牌计数类型 token_count 
• 附件类型 attachment 
• 抽取类型 percolator 

在ElasticSearch中，数组是开箱即用的，不需要进行任何配置，就可以直接使用，没有专门的数组（Array）数据类型，默认情况下，任意一个字段都可以包含0或多个值。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。

9、多数据类型：

有些字段可能会以不同的方式进行检索， 如果文档字段只以一种方式编入索引， 检索性能就会受到影响。所以针对字段类型text 和 keyword , es 专门提供了一个配置字段多数据类型的参数fields， 它可以让一个字段同时具备两种数据类型的特征：

PUT articles{
    "mappings"{
        "properties":{
            "title":{
                "type":"text",
                "fields":{
                    "raw":{"type":"keyword"},
                    "length":{"type":"token_count", "analyzer":"standard"}
                }
            }
        }
    }
}

上面的示例中， title字段被设置为text， 同时通过fields参数又为该字段添加了两个子字段 raw和 length， 且分别为keyword类型和token_count 类型。使用fields设置的子字段， 在添加文档时不需要不需要单独设置字段值， 他们与title共享相同的字段值， 只是会以不同的方式处理字段值， 且在查询时不会展现出来。