es string 分詞完整示例

1. "products_name_en": {  

2.          "type":  "string", //字符串類型  

4.          "index": "analyzed"//分詞，不分詞是：not_analyzed ，設置成no，字段將不會被索引  

6.          "analyzer":"ik"//指定分詞器  

8.          "boost":1.23//字段級別的分數加權  

10.           "doc_values":false//對not_analyzed字段，默認都是開啟，分詞字段不能使用，對排序和聚合能提升較大性能，節約內存  

12.           "fielddata":{"format":"disabled"}//針對分詞字段，參與排序或聚合時能提高性能，不分詞字段統一建議使用doc_value  

14.           "fields":{"raw":{"type":"string","index":"not_analyzed"}} //可以對一個字段提供多種索引模式，同一個字段的值，一個分詞，一個不分詞  

16.           "ignore_above":100 //超過100個字符的文本，將會被忽略，不被索引  

18.           "include_in_all":ture//設置是否此字段包含在_all字段中，默認是true，除非index設置成no選項  

20.           "index_options":"docs"//4個可選參數docs（索引文檔號） ,freqs（文檔號+詞頻），positions（文檔號+詞頻+位置，通常用來距離查詢），offsets（文檔號+詞頻+位置+偏移量，通常被使用在高亮字段）分詞字段默認是position，其他的默認是docs  

22.           "norms":{"enable":true,"loading":"lazy"}//分詞字段默認配置，不分詞字段：默認{"enable":false}，存儲長度因子和索引時boost，建議對需要參與評分字段使用 ，會額外增加內存消耗量  

24.           "null_value":"NULL"//設置一些缺失字段的初始化值，只有string可以使用，分詞字段的null值也會被分詞  

26.           "position_increament_gap":0//影響距離查詢或近似查詢，可以設置在多值字段的數據上火分詞字段上，查詢時可指定slop間隔，默認值是100  

28.            "store":false//是否單獨設置此字段的是否存儲而從_source字段中分離，默認是false，只能搜索，不能獲取值  

30.            "search_analyzer":"ik"//設置搜索時的分詞器，默認跟ananlyzer是一致的，比如index時用standard+ngram，搜索時用standard用來完成自動提示功能  

32.            "similarity":"BM25"//默認是TF/IDF算法，指定一個字段評分策略，僅僅對字符串型和分詞類型有效  

34.            "term_vector":"no"//默認不存儲向量信息，支持參數yes（term存儲），with_positions（term+位置）,with_offsets（term+偏移量），with_positions_offsets(term+位置+偏移量) 對快速高亮fast vector highlighter能提升性能，但開啟又會加大索引體積，不適合大數據量用  

35.       }