1)type
Elasticsearch中支持的数据类型非常丰富:
- String类型,又分两种:
- text:可分词,不可参与聚合
- keyword:不可分词,数据会作为完整字段进行匹配,可以参与聚合
- Numerical:数值类型,分两类
- 基本数据类型:long、interger、short、byte、double、float、half_float
- 浮点数的高精度类型:scaled_float
- 需要指定一个精度因子,比如10或100。elasticsearch会把真实值乘以这个因子后存储,取出时再还原。
- Date:日期类型
elasticsearch可以对日期格式化为字符串存储,但是建议我们存储为毫秒值,存储为long,节省空间。
2)index
index影响字段的索引情况。
- true:字段会被索引,则可以用来进行搜索。默认值就是true
- false:字段不会被索引,不能用来搜索
index的默认值就是true,也就是说你不进行任何配置,所有字段都会被索引。
但是有些字段是我们不希望被索引的,比如商品的图片信息,就需要手动设置index为false。
3)store
是否将数据进行额外存储。_source
在学习lucene和solr时,我们知道如果一个字段的store设置为false,那么在文档列表中就不会有这个字段的值,用户的搜索结果中不会显示出来。
但是在Elasticsearch中,即便store设置为false,也可以搜索到结果。
原因是Elasticsearch在创建文档索引时,会将文档中的原始数据备份,保存到一个叫做_source的属性中。最终我们查询数据是从_source中来取值,所以可以通过过滤_source来选择哪些要显示,哪些不显示。
而如果设置store为true,就会在_source以外额外存储一份数据,多余,因此一般我们都会将store设置为false,事实上,store的默认值就是false。
4)boost
激励因子,这个与lucene中一样
其它的不再一一讲解,用的不多,大家参考官方文档:
还有查询的更多东西(mathch all)
1 | GET /heima/_search |
结果过滤
默认情况下,elasticsearch在搜索的结果中,会把文档中保存在_source的所有字段都返回。
如果我们只想获取其中的部分字段,我们可以添加_source的过滤
1 | GET /heima/_search |