ES中fields参数故事版

fields

fields 参数可以让同一字段有多种不同的索引方式

#fields
DELETE blog

PUT blog
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type": "text",
        "fields": {
          "raw":{
            "type":"keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

PUT blog/_doc/1
{
  "title":"javaboy"
}

GET blog/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "title.raw": "javaboy"
    }
  }
}
GET blog/_doc/1

fields参数：超市商品的「多重身份标签系统」🏷️👤→👥

想象数字村的超市里，每件商品都有一个智能标签机，可以同时生成多种不同用途的标签！这就是Elasticsearch的fields参数——让一个字段拥有多重身份！

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故事：智能标签机的妙用

1. 普通商品标签（单一面孔）

// 传统做法（单一标签）
"product_name": {
  "type": "text"   // 只能全文搜索
}

局限性：

• 🔍 能搜"有机苹果"
• ❌ 不能精确匹配"有机苹果"
• ❌ 不能按字母顺序排列商品

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2. 智能标签机上线（fields参数）

PUT supermarket
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "product_name": {
        "type": "text",   // 主标签：可模糊搜索
        "fields": {
          "raw": {        // 子标签1：精确身份证
            "type": "keyword"
          },
          "pinyin": {      // 子标签2：拼音搜索
            "type": "text",
            "analyzer": "pinyin"
          }
        }
      }
    }
  }
}

标签机工作流程：

1. 商品"有机苹果"入库
2. 同时生成三种标签：
   • 主标签："有机苹果"（可分词搜索）
   • raw标签："有机苹果"（完整精确匹配）
   • pinyin标签："you ji ping guo"（拼音搜索）

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3. 各司其职的标签

场景1：模糊搜索（用主标签）

GET supermarket/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "product_name": "苹果"  // 搜到所有含"苹果"的商品
    }
  }
}

场景2：精确筛选（用raw标签）

GET supermarket/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "product_name.raw": "有机苹果"  // 必须完全匹配
    }
  }
}

场景3：拼音搜索（用pinyin标签）

GET supermarket/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "product_name.pinyin": "youji"  // 搜"有机"
    }
  }
}

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你的DSL案例解析

PUT blog
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type": "text",       // 主身份：文本分词
        "fields": {
          "raw":{            // 子身份：精确关键字
            "type":"keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

实际效果：

// 插入数据
PUT blog/_doc/1
{
  "title": "Hello Elasticsearch"  
}

// 生成双重身份：
//   title = ["hello", "elasticsearch"]  (可分词搜索)
//   title.raw = "Hello Elasticsearch"   (精确匹配)

精准搜索演示：

// 精确匹配原始标题
GET blog/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "title.raw": "Hello Elasticsearch"  // ✅ 成功
    }
  }
}

// 对比：分词搜索
GET blog/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "title": "Hello Elasticsearch"  // ❌ 失败（需分词）
    }
  }
}

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为什么需要多重身份？

解决三大矛盾需求

需求	单一字段困境	fields解决方案
既要模糊又要精确	只能选一种类型	主字段text + 子字段keyword
中英文混合搜索	无法同时处理	主字段中文分词 + 子字段英文分词
简繁字体兼容	需额外字段	主字段简体 + 子字段繁体

实际应用场景

// 用户系统
"username": {
  "type": "text",   // 可模糊搜"张三"
  "fields": {
    "exact": { "type": "keyword" },  // 精确登录
    "pinyin": {                      // 拼音搜索
      "type": "text",
      "analyzer": "pinyin_analyzer"
    }
  }
}

// 搜索示例
// 1. 精确登录：username.exact="张三"
// 2. 拼音搜索：username.pinyin="zhangsan"
// 3. 模糊搜索：username="张"

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fields与copy_to的区别

fields：多重身份

• 特点：同一字段的不同面孔
• 存储：只存一份原始值
• 应用：字段名.子身份

copy_to：分身术

• 特点：多个字段复制到新字段
• 存储：复制多份数据
• 应用：单独搜索聚合字段

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黄金配置法则

PUT best_practice
{
  "mappings": {
    "properties": {
      // 核心字段配置多重身份
      "title": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "raw": { "type": "keyword" },       // 精确匹配
          "icu": { "type": "text", "analyzer": "icu_analyzer" },  // 多语言
          "for_sort": { "type": "keyword", "normalizer": "lowercase" } // 排序
        }
      },
      
      // 数值字段的特殊处理
      "price": {
        "type": "scaled_float",
        "scaling_factor": 100,
        "fields": {
          "range": { "type": "float" }  // 用于范围查询
        }
      }
    }
  }
}

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记忆口诀

智能标签三特性：

1. 一字段，多面孔 → 不同场景换身份
2. 主身自由搜索 → text类型当家
3. 分身各显神通 → keyword精确/pinyin搜索/专用于排序

使用场景：

🏷️ 精确匹配 → 字段名.raw
🔡 拼音搜索 → 字段名.pinyin
🌐 多语言处理 → 字段名.icu
🔢 特殊数值处理 → 字段名.range

记住这个智能标签机的比喻，轻松玩转Elasticsearch的多重字段映射！ 🎯🚀