解决Elasticsearch的Text类型的字段参与聚合和排序-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了解决Elasticsearch的Text类型的字段参与聚合和排序。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

说明：

text字段类型用于全文内容，例如电子邮件正文或产品说明，并且es会通过分析器对字符串进行分词，可以在全文检索中搜索单独的单词。文本字段最适合非结构化但可读的内容并且不用于排序，也很少用于聚合
keyword主要用于结构化内容的字段，并且总是会有相同值的字段。因为通常需要用于聚合、排序和术语级查询(如
term)，所以避免参与全文检索

如果需要使用text字段类型进行聚合和排序，则需要在建立mapping映射时在fields字段中增加一个keyword类型的数据。

示例：

  "publisherName": {
      "analyzer": "standard",
      "type": "text",
      "fields": {
        "raw": { //此字段用于在聚合和排序场景时使用
          "type": "keyword",
          "ignore_above": 8190
        } 
      }
    },

聚合

{
  "from": 0,
  "size": 10,
  "aggregations": {
    "publisherName": {
      "terms": {
        "field": "publisherName.raw", //如果使用publisherName全文字段检索时，会有下列报错
        "size": 10,
        "min_doc_count": 1,
        "shard_min_doc_count": 0,
        "show_term_doc_count_error": false,
        "order": [
          {
            "_count": "desc"
          },
          {
            "_key": "asc"
          }
        ]
      }
    }
  }
}

报错信息：

Text fields are not optimised for operations that require per-document field data like aggregations and sorting, so these operations are disabled by default. Please use a keyword field instead. Alternatively, set fielddata=true on [publisherName] in order to load field data by uninverting the inverted index. Note that this can use significant memory.

查询成功：
解决Elasticsearch的Text类型的字段参与聚合和排序文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-515641.html