Elasticsearch之type底层结构及弃用原因

1.type是什么

type，是一个index中用来区分类似的数据的，类似的数据，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，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。

2.es中不同type存储机制

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，而类型或者其他设置不同的，因为那样是无法处理的

{"goods": {"mappings": {"electronic_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"}}}}}
}

PUT /goods/electronic_goods/1
{"name": "小米空调","price": 1999.0,"service_period": "one year"
}

PUT /goods/fresh_goods/1
{"name": "澳洲龙虾","price": 199.0,"eat_period": "one week"
}

es文档在底层的存储是这样子的

{"goods": {"mappings": {"_type": {"type": "string","index": "false"},"name": {"type": "string"}"price": {"type": "double"}"service_period": {"type": "string"},"eat_period": {"type": "string"}}}
}

底层数据存储格式

{"_type": "electronic_goods","name": "小米空调","price": 1999.0,"service_period": "one year","eat_period": ""
}
{"_type": "fresh_goods","name": "澳洲龙虾","price": 199.0,"service_period": "","eat_period": "one week"
}

3. type弃用

同一索引下，不同type的数据存储其他type的field 大量空值，造成资源浪费。

所以，不同类型数据，要放到不同的索引中。

es9中，将会彻底删除type。

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1.type是什么

2.es中不同type存储机制

3. type弃用

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