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Elasticsearch 是一款强大的开源搜索引擎，它具备高效、灵活、可扩展等特点，广泛应用于各种场景，在 Elasticsearch 中，数据类型是构建索引和查询的基础，正确地使用数据类型对于提升搜索性能至关重要，本文将详细介绍 Elasticsearch 的数据类型，并分析其应用场景。
基本数据类型
1、字符串（String）
字符串类型是 Elasticsearch 中最常用的数据类型，用于存储文本信息，字符串类型包括以下几种：
（1）text：用于存储全文搜索数据，如文章、评论等，text 类型不支持高亮显示和排序。
（2）keyword：用于存储精确匹配的字符串，如用户名、ID 等，keyword 类型支持高亮显示和排序。
2、数值类型
数值类型用于存储数值信息，包括以下几种：
（1）int：用于存储整数，如年龄、数量等。
（2）long：用于存储大整数，如订单号、ID 等。
（3）float：用于存储单精度浮点数，如温度、评分等。
（4）double：用于存储双精度浮点数，如价格、体重等。
3、日期类型
日期类型用于存储日期和时间信息，包括以下几种：
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（1）date：用于存储日期和时间，如出生日期、订单时间等。
（2）epoch_millis：用于存储时间戳，以毫秒为单位。
4、布尔类型
布尔类型用于存储布尔值，包括以下几种：
（1）boolean：用于存储布尔值，如是否点赞、是否收藏等。
复合数据类型
1、数组（Array）
数组类型用于存储一组相同类型的数据，如商品标签、评论等。
2、对象（Object）
对象类型用于存储键值对，类似于 JSON 对象，在 Elasticsearch 中，对象类型通常用于嵌套数据。
3、嵌套（Nested）
嵌套类型用于存储包含父子关系的文档，在嵌套数据中，可以单独索引和搜索子文档。
地理空间数据类型
1、地理坐标（Geographic Coordinate）
地理坐标类型用于存储地理坐标信息，如经纬度。
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2、地理形状（Geographic Shape）
地理形状类型用于存储地理形状信息，如多边形、圆形等。
应用场景分析
1、文本搜索
在文本搜索场景中，text 类型是最常用的数据类型，在搜索引擎中，可以存储大量文章、评论等文本信息，并使用 text 类型进行全文搜索。
2、精确匹配
在需要精确匹配的场景中，keyword 类型是最佳选择，在用户信息系统中，可以存储用户名、ID 等信息，并使用 keyword 类型进行精确匹配。
3、数据分析
在数据分析场景中，数值类型和日期类型是常用的数据类型，在电商系统中，可以存储商品价格、销量、订单时间等信息，并使用这些数据进行数据分析。
4、地理搜索
在地理搜索场景中，地理空间数据类型是必不可少的，在地图服务中，可以存储地点坐标、形状等信息，并使用地理空间数据类型进行搜索和展示。
Elasticsearch 数据类型丰富多样，合理地选择和使用数据类型对于构建高效、可扩展的搜索引擎至关重要，本文详细介绍了 Elasticsearch 的数据类型，并分析了其应用场景，在实际应用中，应根据具体需求选择合适的数据类型，以充分发挥 Elasticsearch 的优势。
标签： #es有哪些数据类型
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