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属性

的 properties 映射参数用于定义对象内或文档根部字段的结构和数据类型。它作为任何映射定义的核心，允许您显式指定字段名称、类型（如 text、keyword、date 或 float），以及每个字段的附加设置或映射参数。

通过使用 properties，您可以完全控制数据的索引和存储方式，从而实现精确的搜索行为、聚合支持和数据验证。

使用属性定义字段

以下请求使用 properties 参数创建一个名为 products 的索引，并带有结构化映射。它包含一个名为 dimensions 的嵌套对象字段，该字段带有子字段

PUT /products
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "sku": {
        "type": "keyword"
      },
      "price": {
        "type": "float"
      },
      "available": {
        "type": "boolean"
      },
      "created_at": {
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd"
      },
      "dimensions": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "width": { "type": "float" },
          "height": { "type": "float" },
          "depth": { "type": "float" }
        }
      }
    }
  }
}

索引文档

使用以下命令索引包含 嵌套字段 的文档

PUT /products/_doc/1
{
  "name": "Wireless Mouse",
  "sku": "WM-1001",
  "price": 24.99,
  "available": true,
  "created_at": "2024-12-01",
  "dimensions": {
    "width": 6.5,
    "height": 3.2,
    "depth": 1.5
  }
}

使用点表示法进行查询和聚合

您可以使用点表示法对对象子字段进行查询或聚合。使用以下命令执行查询：

  • 过滤 dimensions.width 字段上的文档，返回 width 在 5 到 10 之间的文档。
  • 在 dimensions.depth 字段上创建 直方图聚合，使用 0.5 的 depth 间隔为产品创建桶。
POST /products/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "dimensions.width": {
        "gte": 5,
        "lte": 10
      }
    }
  },
  "aggs": {
    "Depth Distribution": {
      "histogram": {
        "field": "dimensions.depth",
        "interval": 0.5
      }
    }
  }
}

以下响应显示了 dimensions.width 字段在指定范围内的匹配文档。它还包括 dimensions.depth 的直方图聚合结果。

{
  ...
  "hits": {
    "total": {
      "value": 1,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": 1,
    "hits": [
      {
        "_index": "products",
        "_id": "1",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "name": "Wireless Mouse",
          "sku": "WM-1001",
          "price": 24.99,
          "available": true,
          "created_at": "2024-12-01",
          "dimensions": {
            "width": 6.5,
            "height": 3.2,
            "depth": 1.5
          }
        }
      }
    ]
  },
  "aggregations": {
    "Depth Distribution": {
      "buckets": [
        {
          "key": 1.5,
          "doc_count": 1
        }
      ]
    }
  }
}
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