主要知識點
- 理解es中的type數據類型
一、type的理解
type是一個index中用來區分類似的數據的，但是可能有不同的fields，而且有不同的屬性來控制索引建立、分詞器。field的value值在底層的lucene中建立索引的時候，全部是opaque bytes類型，不區分類型的。lucene是沒有type的概念的，在document中，實際上將type作為一個document的field來存儲，即_type，es通過_type來進行type的過濾和篩選。一個index中的多個type，實際上是放在一起存儲的，因此一個index下，不能有多個type重名但是類型或其他設置不同，因為那樣是無法處理的。
二、示例
假設有如下一個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"
}
}
}
}
}
}
有如下兩條數據
{
"name": "geli kongtiao",
"price": 1999.0,
"service_period": "one year"
}
{
"name": "aozhou dalongxia",
"price": 199.0,
"eat_period": "one week"
}
在底層的存儲是這樣子的：
{
"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內部，會把所有field合並，對於一個type中沒有的field就用空值替代。
所以，在一個index下不同type的同名field的類型必須一致，不然就會沖突。
最佳實踐，將類似結構的type放在一個index下，這些type應該有多個field是相同的
因此，如果將兩個type的field完全不同，放在一個index下，那么就每條數據都至少有一半的field在底層的lucene中是空值，會有嚴重的性能問題。