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。