主要知识点

  • 理解es中的type数据类型

 
 

一、type的理解

type是一个index中用来区分类似的数据的,但是可能有不同的fields,而且有不同的属性来控制索引建立、分词器。field的value值在底层的lucene中建立索引的时候,全部是opaque bytes类型,不区分类型的。lucene是没有type的概念的,在document中,实际上将type作为一个document的field来存储,即_type,es通过_type来进行type的过滤和筛选。一个index中的多个type,实际上是放在一起存储的,因此一个index下,不能有多个type重名但是类型或其他设置不同,因为那样是无法处理的。

 
 

二、示例

假设有如下一个index

 
 

PUT /goods

{

"ecommerce": {

"mappings": {

"elactronic_goods": {

"properties": {

"name": {

"type": "string",

},

"price": {

"type": "double"

},

"service_period": {

"type": "string"

}                        

}

},

"fresh_goods": {

"properties": {

"name": {

"type": "string",

},

"price": {

"type": "double"

},

"eat_period": {

"type": "string"

}

}

}

}

}

}

有如下两条数据

{

"name": "geli kongtiao",

"price": 1999.0,

"service_period": "one year"

}

{

"name": "aozhou dalongxia",

"price": 199.0,

"eat_period": "one week"

}

 
 

在底层的存储是这样子的:

 
 

{

"ecommerce": {

"mappings": {

"_type": {

"type": "string",

"index": "not_analyzed"

},

"name": {

"type": "string"

}

"price": {

"type": "double"

}

"service_period": {

"type": "string"

}

"eat_period": {

"type": "string"

}

}

}

}

 
 

{

"_type": "elactronic_goods",

"name": "geli kongtiao",

"price": 1999.0,

"service_period": "one year",

"eat_period": ""

}

 
 

{

"_type": "fresh_goods",

"name": "aozhou dalongxia",

"price": 199.0,

"service_period": "",

"eat_period": "one week"

}

可以看出,在es内部,会把所有field合并,对于一个type中没有的field就用空值替代。

所以,在一个index下不同type的同名field的类型必须一致,不然就会冲突。

最佳实践,将类似结构的type放在一个index下,这些type应该有多个field是相同的

因此,如果将两个type的field完全不同,放在一个index下,那么就每条数据都至少有一半的field在底层的lucene中是空值,会有严重的性能问题。

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