无论是关系型数据库还是非关系型数据库，乃至elasticsearch这种事实上承担着一定储存作用的搜索引擎，数据类型都是非常重要而基础的概念。本文基于elasticsearch 5.x版本。
核心数据类型(Core datatypes)
string
text:全文检索需要分词的类型。
keyword:精确值。合适分组排序。
Caused by: NotSerializableExceptionWrapper[: Fielddata is disabled on text fields by default. Set fielddata=true on [gid] in order to load fielddata in memory by uninverting the inverted index. Note that this can however use significant memory. Alternatively use a keyword field instead.]; nested: IllegalArgumentException[Fielddata is disabled on text fields by default. Set fielddata=true on [gid] in order to load fielddata in memory by uninverting the inverted index. Note that this can however use significant memory. Alternatively use a keyword field instead.];
以上异常就是由于对text类型的字段进行排序造成的。
数字类型 Numeric datatypes
long 带符号的64位整数，最小值为-263，最大值为263-1。
integer 一个带32位整数，最小值为-231，最大值为231-1。
short
byte
double
float
half_float 半精度16位IEEE 754浮点数。
scaled_float 支持固定的缩放因子的浮点数。
对于数字类型，熟悉关系型数据库的应该都不难理解 。其中，独特的是half_float和scaled_float两个类型。
官方的解释：
double，float和half_float类型认为-0.0和+0.0是不同的值。因此，在-0.0上执行术语查询将不匹配+0.0，反之亦然。对于范围查询也是如此：如果上限为-0.0，则+0.0将不匹配，如果下限为+0.0，则-0.0将不匹配。
对于浮点类型，使用缩放因子将浮点数据存储到整数中通常更为有效，这是缩放缩放类型在引擎盖下执行的。比如价格，12.34元，缩放因子为100，那么存储为1234。这是一个整数。这大大有助于节省磁盘空间，因为整数比浮点更容易压缩。Date datatype
日期类型 Date datatype
date
JSON中没有日期类型，所以在ELasticsearch中，日期类型可以是以下几种：
日期格式的字符串：e.g. “2015-01-01” or “2015/01/01 12:10:30”.
long类型的毫秒数( milliseconds-since-the-epoch)
integer的秒数(seconds-since-the-epoch)
日期格式可以自定义，如果没有自定义，默认格式如下：
"strict_date_optional_time||epoch_millis"
布尔类型 Boolean datatype
boolean
true和false。但也可以接受自定义值。
范围类型 Range datatypes
integer_range
float_range
long_range
double_range
date_range
ip_range
这个类型的字段可以通过两个字段来界定上下范围。
复杂数据类型 Complex datatypes
数组类型 Array datatype
数组: ["one","two"]，[1,2]
嵌套数组: [1, [2,3]] 相当于 [1,2,3]
对象数组: [{ "name": "Mary", "age": 12 },{ "name": "John", "age": 10 }]
动态添加字段时，数组中的第一个值决定字段类型。所有后续值必须是相同的数据类型，或至少可以将后续值强制转换为相同的数据类型。
不支持使用数据类型混合的数组：[10，“some string”]
数组可能包含空值，它们被配置的null_value替换或完全跳过。空数组[]被视为缺少的字段 - 没有值的字段。
对象类型 Object datatype
包含一个json对象。其中可以有个子节点。子节点可以是json对象。
在内部，该文档被索引为一个简单的，平均的键值对列表，如下所示：
真正储存如下：
嵌套对象类型 Nested datatype
同对象类型，不过它可以是一个json数组。
地理数据类型
经纬度类型 Geo-point datatype
复杂形状数据类型 Geo-Shape datatype
geo_shape数据类型便于对任意地理形状进行索引和搜索，如矩形和多边形。当被索引的数据或执行的查询包含除了点之外的形状时，应该使用它。
您可以使用geo_shape Query查询使用此类型的文档。
专门数据类型 Specialised datatypes
IP类型 IP datatype
略。