在 Elasticsearch 中，索引字段的类型（即 Mapping 中的字段类型）对搜索和存储性能影响很大。下面是各种常用数据类型的用途及推荐使用场景总结：
1. keyword 类型（精确匹配）
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适合数据：
- 不需要分词，直接用于过滤、排序、聚合等操作的数据。
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常见字段：
- 用户 ID、手机号、身份证、订单号、状态码、城市名称、标签、分类名、性别、IP、UUID 等。
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说明：
keyword是不可被分词的，整体作为一个字符串处理，支持term查询、terms查询、terms aggregation聚合等。
例子：
"user_id": { "type": "keyword" }
"status": { "type": "keyword" }
2. text 类型（分词全文检索）
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适合数据：
- 需要做全文搜索（模糊搜索、关键词搜索）的字段。
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常见字段：
- 评论内容、商品标题、文章内容、日志描述等。
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说明：
- 默认会使用 analyzer 分词器进行分词处理，适合搜索但不适合做聚合或排序。
🔸 例子：
"title": { "type": "text" }
"comment": { "type": "text" }
组合用法：
text + keyword（一个字段两个视图）
"username": {"type": "text","fields": {"keyword": { "type": "keyword" }}
}
这样 username 可以分词搜索，也可以用 username.keyword 精确匹配、排序、聚合。
3. integer / long / float / double
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适合数据：
- 数值类型字段，如金额、数量、分数、时间戳等。
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常见字段：
- 年龄、价格、库存、评分、时间戳（可用
long表示）、纬度经度等。
- 年龄、价格、库存、评分、时间戳（可用
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建议选择：
integer：32位整数，适合一般数值；long：64位整数，如毫秒时间戳；float/double：浮点类型，有精度要求时用double。
🔸 例子：
"price": { "type": "double" }
"timestamp": { "type": "long" }
4. date
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适合数据：
- 任何格式化的日期时间，比如创建时间、更新时间、登录时间等。
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常见字段：
createTime,updateTime,logTime
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说明：
- 支持范围查询和时间聚合；
- 可以通过
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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适合数据：
- true/false 类型，如是否删除、是否启用等。
🔸 例子：
"is_deleted": { "type": "boolean" }
6. nested
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适合数据：
- 对象数组结构，需要对数组中每个对象进行独立查询时使用。
🔸 例子（用户有多个订单）：
"orders": {"type": "nested","properties": {"order_id": { "type": "keyword" },"amount": { "type": "double" }}
}
7. object
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适合数据：
- 简单对象结构（非数组），如 address。
🔸 例子：
"address": {"type": "object","properties": {"province": { "type": "keyword" },"city": { "type": "keyword" }}
}
不推荐的数据类型（谨慎使用）
| 类型 | 说明 |
|---|---|
text 做聚合或排序 | 会报错，需要用 keyword |
| 大文本字段 | 用 text，并避免在 UI 上分页返回 |
| 非结构化 JSON | 不推荐嵌套太深的结构体，会影响性能 |
总结推荐表
| 数据类型 | 推荐映射类型 | 用途 |
|---|---|---|
| 用户名 | text + keyword | 模糊搜索 + 精准聚合 |
| 状态码 | keyword | 精确过滤 |
| 评论内容 | text | 分词搜索 |
| 创建时间 | date | 时间范围查询 |
| 价格/分数 | double | 数值计算 |
| 是否删除标识 | boolean | 布尔条件 |
| 时间戳 | long | 毫秒时间 |
| 地址结构体 | object | 结构化字段 |
| 对象数组（如订单） | nested | 嵌套多值数组 |
