1. keyword类型

1. keyword类型是不进行切分的字符串类型。这里的“不进行切分”指的是：
   1. 在索引时，对keyword类型的数据不进行切分，直接构建倒排索引；
   2. 在搜索时，对该类型的查询字符串不进行切分后的部分匹配。
2. keyword类型数据一般用于对文档的过滤、排序和聚合。
3. 在现实场景中，keyword经常用于描述姓名、产品类型、用户ID、URL和状态码等。keyword类型数据一般用于比较字符串是否相等，不对数据进行部分匹配，因此一般查询这种类型的数据时使用term查询。

2. text类型

1. text类型是可进行切分的字符串类型。这里的“可切分”指的是：
   1. 在索引时，可按照相应的切词算法对文本内容进行切分，然后构建倒排索引；
   2. 在搜索时，对该类型的查询字符串按照用户的切词算法进行切分，然后对切分后的部分匹配打分。
2. term搜索用于搜索值和文档对应的字段是否完全相等，而对于text类型的数据，在建立索引时ES已经进行了切分并建立了倒排索引，因此使用term搜索不到数据。一般情况下，搜索text类型的数据时应使用match搜索。

3. 数值类型

1. ES支持的数值类型有long、integer、short、byte、double、float、half_float、scaled_float和unsigned_long等。
2. 各类型所表达的数值范围可以参考官方文档。
3. 为节约存储空间并提升搜索和索引的效率，在实际应用中，在满足需求的情况下应尽可能选择范围小的数据类型。比如，年龄字段的取值最大值不会超过200，因此选择byte类型即可。数值类型的数据也可用于对文档进行过滤、排序和聚合。

4. 布尔类型

1. 布尔类型使用boolean定义，用于业务中的二值表示，如商品是否售罄，房屋是否已租，酒店房间是否满房等。
2. 写入或者查询该类型的数据时，其值可以使用true和false，或者使用字符串形式的"true"和"false"。

5. 日期类型

1. 在ES中，日期类型的名称为date。
2. ES中存储的日期是标准的UTC格式。
3. 一般使用如下形式表示日期类型数据：
   1. 格式化的日期字符串。
   2. 毫秒级的长整型，表示从1970年1月1日0点到现在的毫秒数。
   3. 秒级别的整型，表示从1970年1月1日0点到现在的秒数。
4. 日期类型的默认格式为strict_date_optional_time||epoch_millis。其中，strict_date_optional_time的含义是严格的时间类型，支持yyyy-MM-dd、yyyyMMdd、yyyyMMddHHmmss、yyyy-MM-ddTHH:mm:ss、yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.SSS和yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.SSSZ等格式，epoch_millis的含义是从1970年1月1日0点到现在的毫秒数。
5. 搜索日期型数据时，一般使用range查询。
6. 日期类型默认不支持yyyy-MM-dd HH:mm:ss格式，如果经常使用这种格式，可以在索引的mapping中设置日期字段的format属性为自定义格式。

6. 数组类型

1. ES数组没有定义方式，其使用方式是开箱即用的，即无须事先声明，在写入时把数据用中括号[]括起来，由ES对该字段完成定义。
2. 当然，如果事先已经定义了字段类型，在写数据时以数组形式写入，ES也会将该类型转为数组。
3. 数组类型的字段适用于元素类型的搜索方式，也就是说，数组元素适用于什么搜索，数组字段就适用于什么搜索。
4. 例如，数组元素类型是keyword，该类型可以适用于term搜索，则该字段也可以适用于term搜索；

7. 对象类型

1. 在实际业务中，一个文档需要包含其他内部对象。
2. 例如，在酒店搜索需求中，用户希望酒店信息中包含评论数据。评论数据分为好评数量和差评数量。为了支持这种业务，在ES中可以使用对象类型。
3. 和数组类型一样，对象类型也不用事先定义，在写入文档的时候ES会自动识别并转换为对象类型。
4. 根据对象类型中的属性进行搜索，可以直接用“.”操作符进行指向。
5. 当然，对象内部还可以包含对象。

8. 地理类型

1. 移动互联网时代，用户借助移动设备产生的消费也越来越多。
2. 例如，用户需要根据某个地理位置来搜索酒店，此时可以把酒店的经纬度数据设置为地理数据类型。
3. 该类型的定义需要在mapping中指定目标字段的数据类型为geo_point类型。