概要

在 es 中，一个字段可能运用于不同的场景，但是某个字段类型的使用场景是有局限的

下面，我们先来看一段 es 查询语句：

$must = ["bool" => ["should" => [["range" => ["user_id.raw" => ["gt" => 0]]],["bool" => ["filter" => [["term" => ['user_id' => 0]],...]]],],"minimum_should_match" => 1]];

由上面的 es 查询语句可以看到，user_id 用于不同的过滤规则，我们看下 es 索引中关于此字段的定义：

Fields 的作用

在 es 中，一个字段可能运用于不同的场景，但是某个字段类型的使用场景是有局限的。这就是 mapping 参数 - fields 的设计用途所在。

fields：多字段特性 让一个字段拥有多个子字段类型，使得一个字段能够被多个不同的索引方式进行索引。

例一：

PUT index_name
{"mappings": {         # 设置 mappings"properties": {     # 属性，固定写法"city": {         # 字段名"type": "text", # city 字段的类型为 text"fields": {     # 多字段域，固定写法"raw": {      # 子字段名称"type":  "keyword"  # 子字段类型}}}}}
}

说明：fields 可以让同一文本有多种不同的索引方式，比如上面所示一个 String 类型的字段 city，可以使用 text 类型做全文检索，使用 keyword 类型做聚合和排序。

例二：

PUT index_name
{"mappings": {"properties": {"title": {               # 字段名称"type": "text",        # 字段类型"analyzer": "english", # 字段分词器"fields": {            # 多字段域，固定写法"std": {             # 子字段名称"type": "text",    # 子字段类型"analyzer": "standard"  # 子字段分词器}}}}}
}

例三：

PUT index_name
{"mappings": {         # 设置 mappings"properties": {     # 属性，固定写法"user_id": {         # 字段名"type": "keyword", # user_id 字段的类型为 keyword"fields": {     # 多字段域，固定写法"raw": {      # 子字段名称"type":  "integer"  # 子字段类型}}}}}
}

说明：fields 可以让同一文本有多种不同的索引方式，比如上面所示一个 String 类型的字段 user_id，可以使用 keyword 类型做聚合和排序，使用 integer 来做范围查询，又由于 integer 作为范围较小的数据类型, 字段的长度也相对较短，使用它可以提高索引和搜索的效率。