elasticsearch mapping之fields

ES允许同一个字段有两个不同的类型，例如一个字段可以拥有keyword类型来进行聚合与排序，也可以拥有text来做全文检索。
举例如下：

PUT my_index
{"mappings": {"type": {"properties": {"city": {"type": "text","fields": {"raw": {"type": "keyword"}}}}}}
}PUT my_index/type/1
{"city": "New York"
}PUT my_index/_doc/2
{"city": "York"
}GET my_index/_search
{"query": {"match": {"city": "york" }},"sort": {"city.raw": "asc" },"aggs": {"Cities": {"terms": {"field": "city.raw" }}}
}

这样city字段就有两个属性了分别是text和keyword，city字段可以用作全文检索，city.raw可以用作排序和聚合。
此外还可以使用不同的analyzer，例如我们可以使用standard analyzer来进行分词，同时使用english analyzer来将单词转为词根。例如：

PUT my_index
{"mappings": {"properties": {"text": { "type": "text", //text 这个使用`standard` analyzer"fields": {"english": { "type":     "text","analyzer": "english" // text.english使用`english ` analyzer}}}}}
}PUT my_index/_doc/1
{ "text": "quick brown fox" } PUT my_index/_doc/2
{ "text": "quick brown foxes" } GET my_index/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "quick brown foxes","fields": [ "text","text.english"  ],  // text and text.english fields and combine the scores"type": "most_fields" }}
}

text字段包含第一条数据中的fox和第二条数据中的foxes，而text.english字段包含两条数据中的fox，因为第二条数据的foxes的词根是fox。
此外查询语句同样被standard analyzer和english analyzer解析，词根接受包含foxes和fox的文档，因此可以匹配更多的文档。通过查询词根可以提高文档的相关性。

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