Elasticsearch – мощная распределенная система поиска и аналитики, широко используемая для обработки больших объемов данных. Одной из его ключевых особенностей является способность эффективно обрабатывать различные типы данных. В этой статье мы углубимся в специализированные типы данных в Elasticsearch, изучим различные методы и предоставим примеры кода для демонстрации их использования.

1. Тип данных «Текст».
   Тип данных «Текст» используется для полнотекстового поиска и индексирования. Он подходит для полей, содержащих большие объемы текста, например описаний или статей. Вот пример сопоставления поля с текстовым типом данных:

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "description": {
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

2. Тип данных ключевого слова.
   Тип данных ключевого слова используется для точного соответствия и фильтрации. Он подходит для таких полей, как теги или категории. Вот пример сопоставления поля с типом данных ключевого слова:

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "tags": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

3. Тип данных «Дата».
   Тип данных «Дата» используется для хранения дат. Elasticsearch поддерживает широкий спектр форматов дат и предоставляет мощные возможности манипулирования датами. Вот пример сопоставления поля с типом данных даты:

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "timestamp": {
        "type": "date"
      }
    }
  }
}

4. Числовые типы данных.
   Elasticsearch поддерживает различные числовые типы данных, такие как целочисленные, длинные, с плавающей запятой и двойные. Эти типы данных используются для хранения числовых значений таких полей, как цены, количества или рейтинги. Вот пример сопоставления поля с целочисленным типом данных:

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "quantity": {
        "type": "integer"
      }
    }
  }
}

5. Логический тип данных.
   Логический тип данных используется для полей, содержащих значения true/false. Он подходит для таких полей, как «is_published» или «is_available». Вот пример сопоставления поля с логическим типом данных:

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "is_published": {
        "type": "boolean"
      }
    }
  }
}

В этой статье мы рассмотрели специализированные типы данных в Elasticsearch и предоставили примеры кода, демонстрирующие их использование. Понимая и используя эти типы данных, вы можете эффективно моделировать и запрашивать свои данные в Elasticsearch, что приведет к более эффективным и точным результатам поиска.

Не забудьте определить соответствующие типы данных при сопоставлении индексов Elasticsearch, чтобы обеспечить оптимальную производительность и точный поиск данных.