1. "products_name_en": {  

  2.          "type":  "string", //字符串类型  

  3.          "index": "analyzed"//分词,不分词是:not_analyzed ,设置成no,字段将不会被索引  

  4.          "analyzer":"ik"//指定分词器  

  5.          "boost":1.23//字段级别的分数加权  

  6.           "doc_values":false//对not_analyzed字段,默认都是开启,分词字段不能使用,对排序和聚合能提升较大性能,节约内存  

  7.           "fielddata":{"format":"disabled"}//针对分词字段,参与排序或聚合时能提高性能,不分词字段统一建议使用doc_value  

  8.           "fields":{"raw":{"type":"string","index":"not_analyzed"}} //可以对一个字段提供多种索引模式,同一个字段的值,一个分词,一个不分词  

  9.           "ignore_above":100 //超过100个字符的文本,将会被忽略,不被索引  

  10.           "include_in_all":ture//设置是否此字段包含在_all字段中,默认是true,除非index设置成no选项  

  11.           "index_options":"docs"//4个可选参数docs(索引文档号) ,freqs(文档号+词频),positions(文档号+词频+位置,通常用来距离查询),offsets(文档号+词频+位置+偏移量,通常被使用在高亮字段)分词字段默认是position,其他的默认是docs  

  12.           "norms":{"enable":true,"loading":"lazy"}//分词字段默认配置,不分词字段:默认{"enable":false},存储长度因子和索引时boost,建议对需要参与评分字段使用 ,会额外增加内存消耗量  

  13.           "null_value":"NULL"//设置一些缺失字段的初始化值,只有string可以使用,分词字段的null值也会被分词  

  14.           "position_increament_gap":0//影响距离查询或近似查询,可以设置在多值字段的数据上火分词字段上,查询时可指定slop间隔,默认值是100  

  15.            "store":false//是否单独设置此字段的是否存储而从_source字段中分离,默认是false,只能搜索,不能获取值  

  16.            "search_analyzer":"ik"//设置搜索时的分词器,默认跟ananlyzer是一致的,比如index时用standard+ngram,搜索时用standard用来完成自动提示功能  

  17.            "similarity":"BM25"//默认是TF/IDF算法,指定一个字段评分策略,仅仅对字符串型和分词类型有效  

  18.            "term_vector":"no"//默认不存储向量信息,支持参数yes(term存储),with_positions(term+位置),with_offsets(term+偏移量),with_positions_offsets(term+位置+偏移量) 对快速高亮fast vector highlighter能提升性能,但开启又会加大索引体积,不适合大数据量用  

  19.       }  

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