ElasticSearch数据类型和分词器
一、数据类型
1、Text （文本数据类型）
2、Keyword（关键字数据类型）
3、Alias（别名类型）
4、Arrays (集合类型)
5、Boolean（布尔类型）
6、日期类型
7、Numeric （数值数据类型）
8、IP （数据类型）
9、Range (范围数据类型)
10、Binary (二进制类型)
11、Object (对象数据类型)
12、Dense vector (密集矢量数据类型)
13、Flattened (扁平化数据类型)
14、Geo-point (地理位置数据类型)
15、Join (链接数据类型)
16、Nested (嵌套数据类型)
17、Token count (令牌计数数据类型)
二、索引
1、正排索引和倒排索引的区别
正排索引：是文档(ID)到关键词的映射（从文档找关键词）
倒排索引：是关键词到文档（ID）的映射（从关键词到文档）
三、分词
1、分词：是将文本字符串拆分成独立的词汇和术语的过程。
四、分词器
1、Character Filters（字符过滤器）：对原始文本进行预处理，对文本修改或者删除等。比如删除html标签、特定词替换等。
2、Tokenizer (分词器)：对字符过滤器处理过的文本切分成一个个词条，形成词条流。切分规则可以是空格、标点符号等。
3、Token Filters（词汇过滤器）：对切分后的词条进一步处理，大小写替换、启用停用词（没有意义的词）。词汇过滤器处理文本以适应索引和查询需求非常重要。
五、常见分词器
1、Standard Analyzer（分词依据：空格、标点符号）（特点：小写化处理，过滤符号）
2、Whitespace Analyzer (分词依据：空格)（特点：不进行小写处理、保留所有字符）
3、Keyword Analyzer (分词依据：无)（特点：将这个输入作为一个词条）
4、Simple Analyzer（分词依据：非字母（符号、数字））（特点：小写化处理、过滤符号、支持中文拼音分词）
5、Stop Analyzer (分词依据：空格)（特点：小写化处理，过滤停用词）
6、IK Analyzer（分词依据：词典）（特点：中文分词）
7、Edge Ngram Analyzer（分词依据：n-gram）（特点：按指定步长进行分词）
8、Pattern Analyzer （分词依据：正则匹配字符）（特点：灵活）
9、Custom Analyzer (分词依据：自定义)（特点：灵活）