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Elasticsearch字段类型

Eave 2026.09.01

一、字符串类型（最常用，容易混淆）

类型	作用	是否分词	适用场景	查询方式
`text`	全文搜索，支持分词和相关性评分	是	文章内容、商品描述、邮件正文、评论	`match`、`match_phrase`、`query_string`
`keyword`	精确匹配，不分词，原样存储	否	ID、状态码、邮箱、标签、分类、排序字段	`term`、`terms`、`wildcard`、`prefix`
`wildcard`	支持通配符模糊搜索，性能优于 keyword 做通配符	否	UUID、订单号、路径、需要 `*` 模糊匹配的 ID	`wildcard`、`regexp`、`prefix`

二、数字类型

类型	取值范围	适用场景
`byte`	-128 ~ 127	小范围整数（如年龄段、评分）
`short`	-32,768 ~ 32,767	小整数（如季度、月份）
`integer`	-2^31 ~ 2^31-1	常规整数（如用户数、库存量）
`long`	-2^63 ~ 2^63-1	大整数（如时间戳、大额金额）
`float`	32位浮点数	小数（如温度、百分比）
`double`	64位浮点数	高精度小数（如科学计算）
`scaled_float`	缩放存储的浮点数	金额（配合 `scaling_factor` 精确到分）

三、时间类型

类型	说明	格式示例	适用场景
`date`	日期时间，内部转为 UTC 时间戳存储	`"2026-09-01"`、`"2026-09-01T10:30:00"`、`1693555200000`（毫秒时间戳）	创建时间、更新时间、生日

四、布尔类型

类型	值	适用场景
`boolean`	`true` / `false`，也接受 `"true"` / `"false"`	是否启用、是否删除、是否发布

五、复杂类型（JSON结构）

类型	说明	适用场景
`object`	默认 JSON 对象，存储嵌套文档	用户地址（包含省、市、区）、商品规格
`nested`	对象数组，每个元素独立查询（关联关系不丢失）	订单明细列表、多规格商品 SKU、多人联系方式

六、空间和地理位置类型

类型	说明	适用场景
`geo_point`	经纬度坐标 (lat, lon)	地图定位、附近的人/商家搜索
`geo_shape`	地理形状（点、线、多边形）	地图画圈查询、区域碰撞检测

七、特殊类型

类型	说明	适用场景
`ip`	IPv4 / IPv6 地址	用户 IP、服务器 IP、访问来源
`completion`	自动补全（搜索建议）	搜索框的下拉提示、联想词
`dense_vector`	密集向量（浮点数数组）	语义搜索、向量相似度、AI 推荐
`sparse_vector`	稀疏向量（大多数为 0）	NLP 特征、机器学习模型
`binary`	Base64 编码的二进制数据	图片缩略图、小文件存储
`range`	范围类型（`integer_range`、`date_range` 等）	价格区间、活动时间段、年龄范围

八、数组和多元类型

类型	说明	示例
数组	任何类型都可以存储为数组，无需专门定义	`["苹果", "香蕉"]`、`[1, 2, 3]`
`flattened`	存储整个 JSON 对象作为关键字，不展开索引	日志中的动态字段、不确定结构的元数据
`percolator`	存储查询，用于反向搜索（文档匹配查询）	实时告警、订阅推送

九、对比速查表

需求	错误做法	正确做法	字段类型
模糊搜索	用 `keyword` + `match` 查询	用 `text` + `match` 或 `keyword` + `wildcard`	`text` 或 `keyword`
通配符搜索	用 `text` + `wildcard`	用 `wildcard` + `wildcard` 查询	`wildcard`
精确匹配状态码	用 `text`	用 `keyword` + `term` 查询	`keyword`
全文搜索文章内容	用 `keyword`	用 `text` + `match` 查询	`text`

十、Mapping配置示例（含常用类型）

{
    "settings": {
        "number_of_shards": 3,
        "number_of_replicas": 0,
        "index.refresh_interval": "120s"
    },
    "mappings": {
        "dynamic": false,
        "properties": {
            "id": {
                "type": "wildcard"                   // 支持通配符模糊 示例：*e89b*
            },
            "name": {
                "type": "text",                      // 全文搜索
                "analyzer": "ik_max_word",           // 索引分词器
                "search_analyzer": "ik_smart"        // 搜索分词器
            },
            "status": {
                "type": "keyword"                    // 精确匹配
            },
            "age": {
                "type": "integer"                    // 数字
            },
            "price": {
                "type": "scaled_float",              // 金额
                "scaling_factor": 100
            },
            "createdAt": {
                "type": "date",
                "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
            },
            "isActive": {
                "type": "boolean"
            },
            "ip": {
                "type": "ip"
            },
            "location": {
                "type": "geo_point"
            },
            "address": {                             // 对象类型
                "properties": {
                    "province": {
                        "type": "keyword"
                    },
                    "city": {
                        "type": "keyword"
                    }
                }
            },
            "tags": {
                "type": "keyword"                    // 数组（多标签）
            },
            "suggest": {
                "type": "completion"                 // 自动补全
            }
        }
    }
}

十一、常用分词器

分词器	说明
`standard`	默认，按单词边界切分（英文友好，中文按字切）
`ik_max_word`	IK 中文，细粒度分词（索引时用，召回率高）
`ik_smart`	IK 中文，粗粒度分词（搜索时用，精度高）
`whitespace`	按空格切分
`simple`	按非字母字符切分，转小写
`keyword`	不分词，整体作为一个词项（等价于 keyword 类型）

十二、选择建议

场景	推荐类型
需要分词全文搜索	`text`
精确匹配 / 排序 / 聚合	`keyword`
通配符模糊搜索（`*`）	`wildcard`
日期时间	`date`
数值范围	最小满足的 `integer` / `long`
经纬度	`geo_point`
嵌套数组对象	`nested`
自动补全	`completion`