Elasticsearch中text与keyword的区别

text类型

1:支持分词，全文检索,支持模糊、精确查询,不支持聚合,排序操作;
    2:test类型的最大支持的字符长度无限制,适合大字段存储；
使用场景：
    存储全文搜索数据, 例如: 邮箱内容、地址、代码块、博客文章内容等。
    默认结合standard analyzer(标准解析器)对文本进行分词、倒排索引。
    默认结合标准分析器进行词命中、词频相关度打分。

keyword

1:不进行分词，直接索引,支持模糊、支持精确匹配，支持聚合、排序操作。
2:keyword类型的最大支持的长度为——32766个UTF-8类型的字符,可以通过设置ignore_above指定自持字符长度，超过给定长度后的数据将不被索引，无法通过term精确匹配检索返回结果。

使用场景：
存储邮箱号码、url、name、title，手机号码、主机名、状态码、邮政编码、标签、年龄、性别等数据。
用于筛选数据(例如: select * from x where status='open')、排序、聚合(统计)。
直接将完整的文本保存到倒排索引中。

Dynamic

dynamic属性：默认值为true，允许动态地向文档类型中加入新的字段。推荐设置为false，禁止向文档中添加字段，这样，文档类型的所有字段必须在索引映射的properties属性中显式定义，在properties字段中未定义的字段都将会ElasticSearch忽略。

dynamic设置为ture：默认值，新增加的字段被添加到索引映射中；

dynamic设置为false：新增加的字段会被忽略；

dynamic设置为strict：当向文档中新增字段时，ElasticSearch引擎抛出异常；

# index

index定义字段的分析类型以及检索方式，控制字段值是否被索引.他可以设置成 true 或者 false。没有被索引的字段将无法搜索

如果是no，则无法通过检索查询到该字段；

如果设置为not_analyzed则会将整个字段存储为关键词，常用于汉字短语、邮箱等复杂的字符串；

如果设置为analyzed则将会通过默认的standard分析器进行分析

# 集群分片

Elasticsearch 有一个硬编码限制，单个分片内的文档总数不得超过 2147483519 个。

一般来说这个限制在日志场景下是不太会触发的，但是如果做 TSDB 用，则需要多加注意！

ES更新到5版本后，取消了 string 数据类型，代替它的是 keyword 和 text 数据类型.那么 text 和keyword有什么区别呢？
# 添加数据
使用bulk往es数据库中批量添加一些document

POST /book/novel/_bulk

{"index": {"_id": 1}}

{"name": "Gone with the Wind", "author": "Margaret Mitchell", "date": "2018-01-01"}

{"index": {"_id": 2}}

{"name": "Robinson Crusoe", "author": "Daniel Defoe", "date": "2018-01-02"}

{"index": {"_id": 3}}

{"name": "Pride and Prejudice", "author": "Jane Austen", "date": "2018-01-01"}

{"index": {"_id": 4}}

{"name": "Jane Eyre", "author": "Charlotte Bronte", "date": "2018-01-02"}

# 查看mapping
发现name、author的type是text，
还有个field是keyword，keyword的type是keyword：
![](https://img2018.cnblogs.com/blog/794174/202001/794174-20200110173842134-130158795.png)

# 查询
使用term查询某个小说：

GET book/novel/_search

{

"query": {

"constant_score": {

"filter": {

"term": {

"name": "Gone with the Wind"

}

},

"boost": 1.2

}

}

}

结果是什么也没有查到：
![](https://img2018.cnblogs.com/blog/794174/202001/794174-20200110174004507-231647388.png)

然后使用name的keyword查询：

GET book/novel/_search

{

"query": {

"constant_score": {

"filter": {

"term": {

"name.keyword": "Gone with the Wind"

}

},

"boost": 1.2

}

}

}

可以查询到一条数据：
![](https://img2018.cnblogs.com/blog/794174/202001/794174-20200110174012973-1391506656.png)

# 实验
使用name不能查到，而使用name.keyword可以查到，我们可以通过下面的实验来判断：

使用name进行分词的时候，结果会有4个词出来：
![](https://img2018.cnblogs.com/blog/794174/202001/794174-20200110174103797-238415295.png)

使用name.keyword进行分词的时候，结果只有一个词出来：
![](https://img2018.cnblogs.com/blog/794174/202001/794174-20200110174119846-1874571551.png)

# 结论
text类型：会分词，先把对象进行分词处理，然后再再存入到es中。
当使用多个单词进行查询的时候，当然查不到已经分词过的内容！

keyword：不分词，没有把es中的对象进行分词处理，而是存入了整个对象！
这时候当然可以进行完整地查询！默认是256个字符！

作者：香山上的麻雀
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来源：简书
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