Elasticsearch keyword类型详解

在Elasticsearch中，我们可以使用多种数据类型表示数据，其中之一就是keyword类型。本文将围绕着keyword类型，从不同的角度对其进行详细阐述，帮助读者更好地理解和使用Elasticsearch。

一、keyword类型概述

keyword类型表示完全匹配的字段，它会将整个字符串保存在倒排索引中，而不会将其分割成单独的词项。由于keyword类型不进行分词，因此它通常用于需要精确匹配的场景中，如ID、邮政编码、电子邮件地址等。

在定义映射时，可以通过将字段的type设置为keyword来使用该类型。

{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

二、keyword类型与text类型的区别

在Elasticsearch中，除了keyword类型，还有text类型。那么它们两者有什么不同呢？

首先，很明显的区别就是text类型会对字段进行分词，而keyword类型不会。其次，text类型的倒排索引中存储的是单个词项及其出现的位置和频率等信息，而keyword类型的倒排索引中只存储整个字符串。

此外，在使用text类型时，可以设置分析器，对文本进行处理，以便进行模糊匹配、语言处理和自动拼写纠正等操作。

三、keyword类型查询

由于keyword类型的特性，所以在查询时需要使用精确匹配的方式，即使用term查询。

下面是一个使用term查询获取名字为John的文档的示例：

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name": "John"
    }
  }
}

需要注意的是，term查询将不会对查询关键字进行分析，直接使用原始的查询关键字进行匹配。

四、keyword类型与nested类型的结合使用

在我们处理嵌套文档时，可以将嵌套的文档作为一个整体字段进行处理，这时就可以使用keyword类型来表示整个嵌套文档。

例如，在下面的映射中，我们可以看到，author字段是使用keyword类型来定义的：

{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text"
      },
      "authors": {
        "type": "nested",
        "properties": {
          "name": {
            "type": "keyword"
          },
          "age": {
            "type": "integer"
          }
        }
      }
    }
  }
}

在进行查询时，如果我们想要查询作者名字为John的文章，就可以使用嵌套查询，如下所示：

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "nested": {
      "path": "authors",
      "query": {
        "term": {
          "authors.name": "John"
        }
      }
    }
  }
}

五、keyword类型与聚合操作

在Elasticsearch中，我们可以使用聚合操作对数据进行分类、统计等操作。在使用聚合操作时，经常需要使用keyword类型的字段来进行聚合，因为其不需要分析和处理，可以直接进行匹配和计数。

下面是一个使用terms聚合按作者名字对文章进行分类的例子：

GET my_index/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "authors": {
      "terms": {
        "field": "authors.name"
      }
    }
  }
}

以上代码会按照每篇文章的作者名字进行聚合，并返回每个作者的文章数量。

六、总结

本文详细阐述了Elasticsearch中的keyword类型，包括其特性、与text类型的区别、查询、与nested类型的结合使用以及聚合操作等方面。通过对这些方面的介绍，相信能够帮助读者更好地理解和使用Elasticsearch。