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一、前言

ES的keyword类型家族有3种：

1. keyword，用于结构化内容，如ID、邮箱、邮编、手机号、主机名、状态码或标记
2. constant_keyword，某个字段为constant_keyword类型，则该index中，所有文档的该字段的值必须一致
3. wildcard，存非机构化数据，且值的内容大，相似性低的数据，如HTTP请求体，Log日志这些让人阅读性差的数据。

其中第1个keyword类型是最常用的类型，后面2个类型出现的比较晚，使用的场景也比较少。

二、keyword

2.1 keyword适用场景

keyword类型通常存储结构化数据，对keyword类型不能进行match查询，适合用keyword的例子：

场景	值
订单状态	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
ID/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，腐女，宝妈

• ES把keyword类型的值作为一整体存在倒排索引中，不进行分词。
• keyword适合存结构化数据，如性别、手机号、数据状态、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，方便多种方式的使用。
• 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，默认"ignore_above" : 256。

2.2 keyword实验

（1）创建一个文档

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

（2）查询name="冬哥"的数据，用term在name字段上查询，是查询不到文档的

这条语句是查询不到的
GET /pigg_user/_search
{"query": {"term": {"name": "冬哥"}}
}

（3）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}}}}}}
}

（4）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。
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"}}
}

2.3 手动设置keyword类型

#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"}}
}

三、constant_keyword类型

constant_keyword 是 keyword 字段的特例，用于索引中所有文档具有相同值的情况。

PUT logs-debug
{"mappings": {"properties": {"@timestamp": {"type": "date"},"message": {"type": "text"},"level": {"type": "constant_keyword", #指明level这个字段是constant_keyword类型"value": "debug"           	#且所有文档的level字段的值都是debug}}}
}

constant_keyword 支持与 keyword 字段相同的查询和聚合，而且constant_keyword的效率更高，因为ES利用所有文档的的某个constant_keyword字段的值必须相同的这一事实，进行了针对性优化。

允许提交没有字段值或值等于映射中配置的值的文档。 以下两个索引请求是等效的：

POST logs-debug/_doc
{"date": "2019-12-12","message": "Starting up Elasticsearch","level": "debug"
}POST logs-debug/_doc
{"date": "2019-12-12","message": "Starting up Elasticsearch"
}

如果把level设置成非debug的值，比如error，则会返回错误

POST logs-debug/_doc
{"date": "2019-12-12","message": "Starting up Elasticsearch","level": "error"
}

返回如下错误提示：

"caused_by" : {"type" : "illegal_argument_exception","reason" : "[constant_keyword] field [level] only accepts values that are equal to the value defined in the mappings [debug], but got [error]"
}

constant_keyword类型使用的场景确实非常少见，所以用的很少。

四、wildcard类型

当你要在某个非结构化数据上进行wildcard或regexp查询的时候，wildcard类型就比较合适了。

• 这种非结构化数据的内容一般是机器产生的(machine-generated)，它们的可阅读比较低，不适合我们人阅读，比如日志message或者HTTP的请求体。

PUT my-index-000001
{"mappings": {"properties": {"my_wildcard": {"type": "wildcard"}}}
}PUT my-index-000001/_doc/1
{"my_wildcard" : "This string can be quite lengthy"
}GET my-index-000001/_search
{"query": {"wildcard": {"my_wildcard": {"value": "*quite*lengthy"}}}
}