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Elasticsearch 多字段类型

在 Elasticsearch 中，多字段类型（Multi-fields） 是一种强大的功能，允许你为同一个字段定义多种数据类型。这意味着你可以为同一个字段同时支持全文搜索、精确匹配、聚合分析等多种操作。通过合理使用多字段类型，你可以显著提升搜索性能和灵活性。

为什么需要多字段类型？​

在实际应用中，一个字段可能需要在不同的场景下以不同的方式被处理。例如：

  • 全文搜索：需要对文本进行分词处理，以便支持模糊搜索。
  • 精确匹配：需要对文本进行精确匹配，例如过滤或排序。
  • 聚合分析：需要对字段进行数值或日期类型的聚合操作。

如果没有多字段类型，你可能需要为每个场景单独定义一个字段，这会导致索引设计复杂且冗余。多字段类型允许你在一个字段中定义多种数据类型，从而简化索引设计并提高效率。

多字段类型的基本用法​

在 Elasticsearch 中，你可以通过在映射（mapping）中定义 fields 属性来为一个字段指定多字段类型。以下是一个简单的示例：

json
PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword"
          },
          "english": {
            "type": "text",
            "analyzer": "english"
          }
        }
      }
    }
  }
}

在这个示例中，title 字段被定义为一个 text 类型，用于全文搜索。同时，它还包含两个子字段：

  • title.keyword：一个 keyword 类型的子字段，用于精确匹配和排序。
  • title.english：一个 text 类型的子字段，使用 english 分析器进行分词，适用于英文文本的搜索。

插入数据​

让我们插入一些数据来测试这个映射：

json
POST /my_index/_doc/1
{
  "title": "Elasticsearch is a powerful search engine"
}

查询数据​

现在，我们可以使用不同的子字段进行查询：

  1. 全文搜索（使用 title 字段）：
json
GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "powerful"
    }
  }
}
  1. 精确匹配（使用 title.keyword 字段）：
json
GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "title.keyword": "Elasticsearch is a powerful search engine"
    }
  }
}
  1. 英文分词搜索（使用 title.english 字段）：
json
GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title.english": "powerful"
    }
  }
}
备注

注意：title.keyword 字段是大小写敏感的，因此精确匹配时需要确保输入的值与存储的值完全一致。

实际应用场景​

场景 1：支持多种语言的搜索​

假设你正在构建一个多语言支持的电商平台，商品名称需要支持中文和英文的搜索。你可以为 product_name 字段定义多字段类型：

json
PUT /products
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "product_name": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "chinese": {
            "type": "text",
            "analyzer": "ik_smart"
          },
          "english": {
            "type": "text",
            "analyzer": "english"
          }
        }
      }
    }
  }
}

这样，你可以根据用户的语言偏好选择不同的子字段进行搜索。

场景 2：支持数值和文本类型的聚合​

假设你有一个 price 字段，既需要支持数值类型的聚合，又需要支持文本类型的搜索。你可以这样定义：

json
PUT /products
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "price": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "numeric": {
            "type": "float"
          }
        }
      }
    }
  }
}

这样，你可以使用 price.numeric 进行数值聚合，同时保留 price 字段的文本搜索功能。

总结​

Elasticsearch 的多字段类型功能为索引设计提供了极大的灵活性。通过为一个字段定义多种数据类型，你可以同时满足全文搜索、精确匹配、聚合分析等多种需求，而无需为每个场景单独定义字段。合理使用多字段类型可以显著提升搜索性能和索引设计的简洁性。

附加资源与练习​

  • 练习 1：尝试为一个 description 字段定义多字段类型，使其同时支持全文搜索和精确匹配。
  • 练习 2：为一个 date 字段定义多字段类型，使其同时支持日期范围和文本搜索。
提示

提示：Elasticsearch 官方文档中关于 Multi-fields 的部分提供了更多详细信息和示例。