fields（字段)

原文链接 : https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.3/multi-fields.html（修改该链接为官网对应的链接）

译文链接 : http://www.apache.wiki/pages/viewpage.action?pageId=9405837（修改该链接为 ApacheCN 对应的译文链接）

贡献者 : 郭峰，ApacheCN，Apache中文网

fields（字段）

我们经常会因为不同的目的将同一个字段用不同的方式索引。这就相当于实现了 multi-fields。例如，一个 string 类型字段可以被映射成 text 字段作为 full-text 进行搜索，同时也可以作为 keyword 字段用于排序和聚合：

  1. curl -XPUT 'localhost:9200/my_index?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
  2. {
  3.   "mappings": {
  4.     "my_type": {
  5.       "properties": {
  6.         "city": {
  7.           "type": "text",
  8.           "fields": {
  9.             "raw": { #1
  10.               "type":  "keyword"
  11.             }
  12.           }
  13.         }
  14.       }
  15.     }
  16.   }
  17. }
  18. '
  19. curl -XPUT 'localhost:9200/my_index/my_type/1?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
  20. {
  21.   "city": "New York"
  22. }
  23. '
  24. curl -XPUT 'localhost:9200/my_index/my_type/2?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
  25. {
  26.   "city": "York"
  27. }
  28. '
  29. curl -XGET 'localhost:9200/my_index/_search?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
  30. {
  31.   "query": {
  32.     "match": {
  33.       "city": "york" #2
  34.     }
  35.   },
  36.   "sort": {
  37.     "city.raw": "asc" #3
  38.   },
  39.   "aggs": {
  40.     "Cities": {
  41.       "terms": {
  42.         "field": "city.raw" #4
  43.       }
  44.     }
  45.   }
  46. }
  47. '

| 1 | city.raw 字段是 city 字段的 keyword 类型字段 | | 2 | city 字段将被当做 full text 进行搜索 | | 3 4 | city.raw 可用于排序和聚合 |

备注

Multi_fields 不会改变原始的 _source 字段。

注意

同一索引相同字段名可以设置不同的 fields。可以通过PUT mapping API 在已经存在的字段加入新的 multi-fields。

Multi-fields with multiple analyzers（多分析器处理多字段）

multi-fields 的另一种使用情况是同一字段使用不同的解析方式，使其能更好的检索。例如，我们可以用标准分析器对字段进行索引，它将文本分解为单词，再用英文分析器将单词分成词根：

  1. curl -XPUT 'localhost:9200/my_index?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
  2. {
  3.   "mappings": {
  4.     "my_type": {
  5.       "properties": {
  6.         "text": { #1
  7.           "type": "text",
  8.           "fields": {
  9.             "english": { #2
  10.               "type":     "text",
  11.               "analyzer": "english"
  12.             }
  13.           }
  14.         }
  15.       }
  16.     }
  17.   }
  18. }
  19. '
  20. curl -XPUT 'localhost:9200/my_index/my_type/1?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
  21. { "text": "quick brown fox" } #3
  22. '
  23. curl -XPUT 'localhost:9200/my_index/my_type/2?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
  24. { "text": "quick brown foxes" } #4
  25. '
  26. curl -XGET 'localhost:9200/my_index/_search?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
  27. {
  28.   "query": {
  29.     "multi_match": {
  30.       "query": "quick brown foxes",
  31.       "fields": [ #5
  32.         "text",
  33.         "text.english"
  34.       ],
  35.       "type": "most_fields" #6
  36.     }
  37.   }
  38. }
  39. '

| 1 | text 字段使用标准分析器。 | | 2 | text.english 字段使用英文分析器。 | | 3 4 | 同时索引两个文档,一个使用 fox，另一个使用 foxes。 | | 5 6 | 同时搜索 text 和 text.english 字段，并合并其评分。 |

text 字段在第一个文档中包含词根 fox，在第二个文档中包含词根 foxes。text.english 字段在两个文档同时包含词根 fox，因为 foxes 是 fox 的衍生词。

字符串搜索会为 text 字段使用标准分析器解析，为 text.english 字段使用英文分析器解析。衍生字段将会使搜索 foxes 的同时匹配到 fox。这使我们能尽可能多的匹配到文档。同时，搜索没有衍生的 text 字段时，我们会在文档精确匹配 foxes 的时候提高其检索评分。