Elasticsearch已升级，新版Elasticsearch keyword博客参考下面这篇
【Elasticsearch教程8】Mapping字段类型之keyword

1 前言

• 本文基于ES7.6，如果是之前版本，是有区别的。
• ES支持的字段类型很多，但工作中常用的也就那些核心字段。 一开始学习ES时，掌握好常用的类型，不必要精通每一种，如果工作中遇到了需要用到特殊类型再去研究。
• 学习一门技术要先广度后深度，不能陷入”只见树木，不见森林“。

2 核心类型

2.1 关键词：keyword

keyword类型通常存储结构性数据，而不是毫无规律可言的文本信息。

2.1.1 适合用keyword的例子

场景	值
订单状态的枚举值	1：未付款；2：已付款；3：申请退款；4：已退款
HTTP状态码	200；400；500；404
手机号/邮箱/性别	对手机号没必要分词，也不需要数学计算，所以也不能设为数字类型
用户画像标签	学生，IT男，屌丝女，孕妈，社会中产

2.1.2 说明

• ES把keyword类型的值当作词根存在倒排索引中，不进行分词。
• keyword适合存结构化数据，比如name,age,性别,手机号,status(数据状态),tags(标签)，HttpCode(404,200,500)等。
• 字段常用来精确查询，过滤，排序，聚合时，应设为keyword，而不是数值型。
• 如果某个字段你经常用来做range查询, 你还是设置为数值型(integer,long),ES对数字的range有优化。
• 还可以把字段设为multi-field,这样又有keyword类型又有数值类型, 方便各个方式的使用。
• 最长支持32766个UTF-8类型的字符，但放入倒排索引时，只截取前一段字符串，长度由ignore_above参数决定。

2.1.3 实验

（1）创建一个文档

PUT /pigg_user/_doc/1
{
  "name": "冬哥",
  "age": 32
}

（2）查询数据

GET /pigg_user/_doc/1/_source

#返回结果如下，说明插入成功：
{
  "name" : "冬哥",
  "age" : 32
}

（3）查询name="冬哥"的数据

GET /pigg_user/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name": "冬哥"
    }
  }
}

#返回结果如下，居然没有搜索到???
{
  ...省略其它信息...
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 0,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  }
}

（4）查看文档的mapping
要想探知没有搜到的原因，得先看排查文档的mapping。
发现name是text类型，其下面有一个keyword子类型。

GET /pigg_user/_mapping

#返回如下
{
  "pigg_user" : {
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "age" : {
          "type" : "long"
        },
        "name" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {          #这行的keyword是字段名，全称是name.keyword
              "type" : "keyword",  #这行的keyword是指类型
              "ignore_above" : 256 #这里的ignore_above下面会讲
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

（5）分析原因
如果不设置mapping，ES默认把字符串设为text类型，并包含一个keyword子类型。
name是text类型，“冬哥”这个词已经被拆成“冬”和“哥”这2个词项。
所以上面用term来匹配“冬哥”时，查询不到数据。
简单理解：

• “name”这个字段按照“冬”和“哥”2个词存的，根据“冬”或者“哥”都能term查询到文档。
• “name.keyword”这个字段存储的是“冬哥”这完整字符串。

#根据name匹配“冬”，可以查询到文档
GET /pigg_user/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name": "冬"
    }
  }
}

#根据name.keyword匹配"冬哥"，可以查询到文档
GET /pigg_user/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name.keyword": "冬哥"
    }
  }
}

#根据name.keyword匹配"冬"，查询不到文档
GET /pigg_user/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name.keyword": "冬"
    }
  }
}

2.1.4 手动设置mapping

#先删除之前创建的index
DELETE pigg_user

#设置name为keyword，age为short。
PUT pigg_user
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type":  "keyword"
      },
      "age": {
        "type": "short"
      }
    }
  }
}

#新增一个文档
PUT /pigg_user/_doc/1
{
  "name": "冬哥",
  "age": 32
}

#根据name精确匹配，可以查到数据
GET /pigg_user/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name": "冬哥"
    }
  }
}

2.1.5 ignore_above是什么？

首先随意往ES插一条数据：

put my_index/_doc/1
{
  "name": "李星云"
}

查看ES自动生成的mapping，name是text类型，其下还有子类型keyword，且"ignore_above" : 256

GET /my_index/_mapping

name定义如下：
"properties" : {
  "name" : {
    "type" : "text",
    "fields" : {
      "keyword" : {
        "type" : "keyword",
        "ignore_above" : 256
      }
    }
  }
}

对于keyword类型， 可设置ignore_above限定字符长度。超过 ignore_above 的字符会被存储，但不会被倒排索引。比如ignore_above=4，”abc“，”abcd“，”abcde“都能存进ES，但是不能根据”abcde“检索到数据。

【1】创建一个keyword类型的字段，ignore_above=4

PUT test_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "message": {
          "type": "keyword",
          "ignore_above": 4
        }
      }
    }
  }
}

【2】向索引插入3条数据：

PUT /test_index/_doc/1
{
  "message": "abc"
}

PUT /test_index/_doc/2
{
  "message": "abcd"
}

PUT /test_index/_doc/3
{
  "message": "abcde"
}

此时ES倒排索引是：

词项	文档ID
abc	1
abcd	2
【3】根据message进行terms聚合：

GET /test_index/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "term_message": {
      "terms": {
        "field": "message",
        "size": 10
      }
    }
  }
}

返回结果：

{
  "took" : 2,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 3,
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "test_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "message" : "abcd"
        }
      },
      {
        "_index" : "test_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "message" : "abc"
        }
      },
      {
        "_index" : "test_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "message" : "abcde"
        }
      }
    ]
  },
  "aggregations" : {
    "term_message" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 0,
      "buckets" : [#注意这分组里没有”abcde“
        {
          "key" : "abc",
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : "abcd",
          "doc_count" : 1
        }
      ]
    }
  }
}

【4】根据”abcde“进行term精确查询,结果为空

GET /test_index/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "message": "abcde"
    }
  }
}

然后结果：
  "hits" : {
    "total" : 0,
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  }

通过上面结果能知道”abcde“已经存入ES，也可以搜索出来，但是不存在词项”abcde“，不能根据”abcde“作为词项进行检索。
对于已存在的keyword字段，其ignore_above子属性可以修改，但只对新数据有效。