ES|常用字段类型

Elasticsearch 中字段类型繁多，合理选择字段类型对索引效率、查询性能和存储空间都有重要影响。以下是常用字段类型的全面介绍及区别解析，结合核心、复合、地理和特殊类型，帮助你理解它们的作用和应用场景。

1. 核心数据类型

类型	说明	适用场景与特点
text	用于全文检索的字符串字段，会经过分词器拆分成词项并建立倒排索引。	适合长文本、描述、文章内容等需要模糊匹配、分词查询的场景。不支持排序和精确聚合。
keyword	不分词的字符串字段，整体作为一个词项索引。	适合存储结构化短文本，如用户名、邮箱、标签、状态码等。支持精确匹配、过滤、排序和聚合。
long	64位整数	存储时间戳、ID、计数等大范围整数。支持范围查询、排序、聚合。
integer	32位整数	存储较小范围的整数，如数量、等级等。支持范围查询、排序、聚合。
float/double	单精度/双精度浮点数	存储金额、权重、评分等带小数的数值。支持范围查询、排序、聚合。
boolean	布尔值，true 或 false	存储二元状态，如开关、是否激活等。支持过滤和聚合。
date	日期时间类型	存储日期时间，支持多种格式。方便时间范围查询、排序和时间聚合。
binary	二进制数据，不支持检索和聚合	存储图片、文件等二进制内容，主要用于存储，不用于搜索。

类型	说明	适用场景与特点
object	JSON 对象，包含多个字段	存储结构化数据，字段之间无独立索引，数组中对象匹配可能出现跨对象匹配问题。
nested	嵌套对象数组，每个对象独立索引	解决数组中对象字段交叉匹配问题，适合复杂数组结构，支持嵌套查询。
array	Elasticsearch 不单独定义数组类型，字段可直接存储数组值	支持存储同类型多个值，数组中元素类型由字段类型决定。

类型	说明	适用场景与特点
geo_point	经纬度坐标点	存储地理位置点，支持基于距离的查询和排序。
geo_shape	复杂地理形状，如多边形、线等	适合存储区域边界、路径等复杂地理信息，支持空间关系查询。

类型	分词情况	支持排序/聚合	适用查询类型	典型用途
text	分词	不支持排序	match、全文检索、模糊查询	文章内容、评论、描述等长文本
keyword	不分词	支持排序/聚合	term、精确匹配、过滤	用户名、标签、状态、ID等

Elasticsearch 5.x 以后，string 类型被拆分为 text 和 keyword，分别满足全文检索和精确匹配需求[2][3][5]。

根据数值大小和精度选择合适类型：

合理选择字段类型，是 Elasticsearch 索引设计的关键，直接影响查询性能和存储效率[1][2][3][4][5]。