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概述
Elasticsearch 是一款高性能、可扩展的全文搜索引擎，其核心数据结构是 JSON 格式的文档，在 Elasticsearch 中，有多种数据类型可以用于存储不同类型的数据，了解这些数据类型及其特点，有助于我们更好地设计和优化 Elasticsearch 搜索应用。
Elasticsearch 数据类型
1、字符串类型
（1）text：用于存储文本内容，如文章、评论等，text 类型在索引时会进行分词处理，以便进行全文检索。
（2）keyword：用于存储文本内容，但不进行分词处理，常用于过滤、排序等场景。
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2、数值类型
（1）integer：用于存储整数，如年龄、订单数量等。
（2）long：用于存储较大范围的整数，如用户ID、订单ID等。
（3）short：用于存储较小范围的整数，如评分、数量等。
（4）byte：用于存储较小范围的整数，如IP地址等。
（5）double：用于存储浮点数，如价格、重量等。
（6）float：用于存储浮点数，如温度、速度等。
3、日期类型
（1）date：用于存储日期和时间，如订单创建时间、评论时间等。
4、布尔类型
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（1）boolean：用于存储布尔值，如是否删除、是否收藏等。
5、二进制类型
（1）binary：用于存储二进制数据，如图片、音频等。
6、对象类型
（1）object：用于存储嵌套的 JSON 对象，如用户信息、订单详情等。
7、数组类型
（1）array：用于存储数组，如商品标签、用户兴趣等。
数据类型选择与优化
1、选择合适的数据类型
在选择数据类型时，需要根据实际应用场景和数据特点进行选择，以下是一些常见场景：
（1）全文检索：使用 text 类型。
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（2）过滤和排序：使用 keyword 类型。
（3）数值计算：使用 integer、long、short、byte、double、float 类型。
（4）日期和时间：使用 date 类型。
（5）布尔值：使用 boolean 类型。
2、优化数据类型
（1）减少数据类型转换：在可能的情况下，尽量使用原生数据类型，减少数据类型转换，提高性能。
（2）合理使用 keyword 类型：对于需要过滤和排序的字段，尽量使用 keyword 类型，避免使用 text 类型导致性能下降。
（3）避免使用 text 类型存储数值：text 类型在索引时会进行分词处理，对于数值字段，使用 keyword 类型可以避免不必要的分词处理，提高性能。
Elasticsearch 提供了多种数据类型，适用于不同的场景和需求，了解这些数据类型的特点和适用场景，有助于我们更好地设计和优化 Elasticsearch 搜索应用，在实际应用中，根据具体需求选择合适的数据类型，并注意优化数据类型，以提高性能和搜索效果。
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