ES 中的那些坑
数组
1. 数组中的 full-text 字段将被 【analyzed】
2. 数组中【所有元素】的数据类型必须一致
3. 数组的数据类型,以其 【第一个元素】为准
映射
1. 数据类型会自动进行转化,比如 123 可以被转为 string ,但是 “test string” 没法转换为 long 类型
2. 使用 logstash 自动导入数据,filed 类型不一致将导致导入失败
3. 动态模板设置中,要把更精细的控制写在后面,否则精细的控制可能不会生效
{
"order": ,
"template": "woc_test",
"settings": {
"index.number_of_shards": ""
},
"mappings": {
"old_report_date": {
"dynamic_templates": [
{
"not_analyzed": {
"mapping": {
"index": "not_analyzed",
"type": "string"
},
"match_mapping_type": "string" //该模板匹配范围最广,必须第一个写,如果放在了最后,那么后面几个精确控制的模板都不会生效
}
},
{
"远程应用服务": {
"mapping": {
"index": "not_analyzed",
"type": "string"
},
"match": "远程应用服务"
}
},
{
"启用线路繁忙保护": {
"mapping": {
"index": "not_analyzed",
"type": "string"
},
"match": "启用线路繁忙保护"
}
},
{
"排除IP地址": {
"mapping": {
"index": "not_analyzed",
"type": "string"
},
"match": "排除IP地址"
}
},
{
"其它": {
"mapping": {
"index": "analyzed",
"type": "string"
},
"path_match": "其它.*"
}
}
]
}
},
"aliases": {}
}
索引
1. 【同一个 _type】中 【相同 filed】 类型前后不一致将导致针对该 field 的搜索,搜索不到完整内容,甚至搜索不到任何内容
2. 【同一个 _index】中【不同 _type】 存在相同字段名,类型却不同。那么针对整个 index 对该字段的 search 操作可能导致结果不正确。
时间类型
1. 自动识别的 date 类型,在存储时候被转为了【Numeric】类型,在搜索时候却不会反转,依然以 【Unix 时间戳】的形式返回
空字段
1. 空字段在 ES 中是不被保存的
- "empty_string": ""
- "null_value": null
- "empty_array": []
- "array_with_null_value": [ null ]
排序
多值字段
多值字段的值本身没有固定的排序。
对于日期和数字类型(如 day_last:[100, 98, 80])可以使用 min、max、avg 或 sum 等方式来排序
"sort": {
"dates": {
"order": "asc",
"mode": "min"
}
}
2. 字符串字段被 analyzed 后相当于是多值字段排序,对于类型为 string 的多值字段,排序一般不准确。
单值字段
1. 字符串字段被 not_analyzed 后相当于是单个字符串字段,对于类型为 string 的单值字段,排序会按默认字符顺序来进行。(A<B<C)
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