1. fields（字段)

原文链接 : https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.3/multi-fields.html（修改该链接为官网对应的链接）

译文链接 : http://www.apache.wiki/pages/viewpage.action?pageId=9405837（修改该链接为 ApacheCN 对应的译文链接）

贡献者 : 郭峰，ApacheCN，Apache中文网

1.1.1. fields（字段）

我们经常会因为不同的目的将同一个字段用不同的方式索引。这就相当于实现了 multi-fields。例如，一个 string 类型字段可以被映射成 text 字段作为 full-text 进行搜索，同时也可以作为 keyword 字段用于排序和聚合：

curl -XPUT 'localhost:9200/my_index?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "mappings": {
    "my_type": {
      "properties": {
        "city": {
          "type": "text",
          "fields": {
            "raw": { #1
              "type":  "keyword"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}
'
curl -XPUT 'localhost:9200/my_index/my_type/1?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "city": "New York"
}
'
curl -XPUT 'localhost:9200/my_index/my_type/2?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "city": "York"
}
'
curl -XGET 'localhost:9200/my_index/_search?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "query": {
    "match": {
      "city": "york" #2
    }
  },
  "sort": {
    "city.raw": "asc" #3
  },
  "aggs": {
    "Cities": {
      "terms": {
        "field": "city.raw" #4
      }
    }
  }
}
'

| 1 | city.raw 字段是 city 字段的 keyword 类型字段 | | 2 | city 字段将被当做 full text 进行搜索 | | 3 4 | city.raw 可用于排序和聚合 |

备注

Multi_fields 不会改变原始的 _source 字段。

注意

同一索引相同字段名可以设置不同的 fields。可以通过PUT mapping API 在已经存在的字段加入新的 multi-fields。

1.1.2. Multi-fields with multiple analyzers（多分析器处理多字段）

multi-fields 的另一种使用情况是同一字段使用不同的解析方式，使其能更好的检索。例如，我们可以用标准分析器对字段进行索引，它将文本分解为单词，再用英文分析器将单词分成词根：

curl -XPUT 'localhost:9200/my_index?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "mappings": {
    "my_type": {
      "properties": {
        "text": { #1
          "type": "text",
          "fields": {
            "english": { #2
              "type":     "text",
              "analyzer": "english"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}
'
curl -XPUT 'localhost:9200/my_index/my_type/1?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{ "text": "quick brown fox" } #3
'
curl -XPUT 'localhost:9200/my_index/my_type/2?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{ "text": "quick brown foxes" } #4
'
curl -XGET 'localhost:9200/my_index/_search?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "quick brown foxes",
      "fields": [ #5
        "text",
        "text.english"
      ],
      "type": "most_fields" #6
    }
  }
}
'

| 1 | text 字段使用标准分析器。 | | 2 | text.english 字段使用英文分析器。 | | 3 4 | 同时索引两个文档,一个使用 fox，另一个使用 foxes。 | | 5 6 | 同时搜索 text 和 text.english 字段，并合并其评分。 |

text 字段在第一个文档中包含词根 fox，在第二个文档中包含词根 foxes。text.english 字段在两个文档同时包含词根 fox，因为 foxes 是 fox 的衍生词。

字符串搜索会为 text 字段使用标准分析器解析，为 text.english 字段使用英文分析器解析。衍生字段将会使搜索 foxes 的同时匹配到 fox。这使我们能尽可能多的匹配到文档。同时，搜索没有衍生的 text 字段时，我们会在文档精确匹配 foxes 的时候提高其检索评分。