在 Elasticsearch 中，索引字段的類型（即 Mapping 中的字段類型）對搜索和存儲性能影響很大。下面是各種常用數據類型的用途及推薦使用場景總結：
1. keyword 類型（精確匹配）
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適合數據：
- 不需要分詞，直接用于過濾、排序、聚合等操作的數據。
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常見字段：
- 用戶 ID、手機號、身份證、訂單號、狀態碼、城市名稱、標簽、分類名、性別、IP、UUID 等。
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說明：
keyword是不可被分詞的，整體作為一個字符串處理，支持term查詢、terms查詢、terms aggregation聚合等。
例子：
"user_id": { "type": "keyword" }
"status": { "type": "keyword" }
2. text 類型（分詞全文檢索）
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適合數據：
- 需要做全文搜索（模糊搜索、關鍵詞搜索）的字段。
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常見字段：
- 評論內容、商品標題、文章內容、日志描述等。
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說明：
- 默認會使用 analyzer 分詞器進行分詞處理，適合搜索但不適合做聚合或排序。
🔸 例子：
"title": { "type": "text" }
"comment": { "type": "text" }
組合用法：
text + keyword（一個字段兩個視圖）
"username": {"type": "text","fields": {"keyword": { "type": "keyword" }}
}
這樣 username 可以分詞搜索，也可以用 username.keyword 精確匹配、排序、聚合。
3. integer / long / float / double
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適合數據：
- 數值類型字段，如金額、數量、分數、時間戳等。
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常見字段：
- 年齡、價格、庫存、評分、時間戳（可用
long表示）、緯度經度等。
- 年齡、價格、庫存、評分、時間戳（可用
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建議選擇：
integer：32位整數，適合一般數值；long：64位整數，如毫秒時間戳；float/double：浮點類型，有精度要求時用double。
🔸 例子：
"price": { "type": "double" }
"timestamp": { "type": "long" }
4. date
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適合數據：
- 任何格式化的日期時間，比如創建時間、更新時間、登錄時間等。
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常見字段：
createTime,updateTime,logTime
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說明：
- 支持范圍查詢和時間聚合；
- 可以通過
format指定日期格式。
🔸 例子：
"create_time": { "type": "date", "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||epoch_millis" }
5. boolean
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適合數據：
- true/false 類型，如是否刪除、是否啟用等。
🔸 例子：
"is_deleted": { "type": "boolean" }
6. nested
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適合數據：
- 對象數組結構，需要對數組中每個對象進行獨立查詢時使用。
🔸 例子（用戶有多個訂單）：
"orders": {"type": "nested","properties": {"order_id": { "type": "keyword" },"amount": { "type": "double" }}
}
7. object
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適合數據：
- 簡單對象結構（非數組），如 address。
🔸 例子：
"address": {"type": "object","properties": {"province": { "type": "keyword" },"city": { "type": "keyword" }}
}
不推薦的數據類型（謹慎使用）
| 類型 | 說明 |
|---|---|
text 做聚合或排序 | 會報錯，需要用 keyword |
| 大文本字段 | 用 text，并避免在 UI 上分頁返回 |
| 非結構化 JSON | 不推薦嵌套太深的結構體，會影響性能 |
總結推薦表
| 數據類型 | 推薦映射類型 | 用途 |
|---|---|---|
| 用戶名 | text + keyword | 模糊搜索 + 精準聚合 |
| 狀態碼 | keyword | 精確過濾 |
| 評論內容 | text | 分詞搜索 |
| 創建時間 | date | 時間范圍查詢 |
| 價格/分數 | double | 數值計算 |
| 是否刪除標識 | boolean | 布爾條件 |
| 時間戳 | long | 毫秒時間 |
| 地址結構體 | object | 結構化字段 |
| 對象數組（如訂單） | nested | 嵌套多值數組 |
