每个字段都有一个字段数据类型或字段类型。此类型指示字段包含的数据类型（例如字符串或布尔值）及其预期用途。例如，您可以将字符串索引到 text 字段和 keyword 字段。分析文本字段值以进行全文搜索，而将关键字字符串保持原样以进行过滤和排序。
字段类型按 family 分组。同一族中的类型支持相同的搜索功能，但可能具有不同的空间使用或性能特征。
当前，唯一的类型族是 keyword ，它由 keyword ，constant_keyword 和 wildcard 字段类型组成。其他类型族只有一个字段类型。例如，boolean 类型族由一个字段类型组成：boolean。
Common types
binary ：二进制值编码为 Base64 字符串
boolean ：true 和 false 的值
Keywords ：关键字族，包括 keyword ，constant_keyword 和 wildcard
Numbers ：数字类型，例如 long 和 double ，用于表示数量
Dates ：日期类型，包括 date 和 date_nanos
alias ：为现有字段定义别名
Objects and relational types
object ：JSON 对象
flattened ：整个 JSON 对象作为单个字段值
nested ：保留其子字段之间关系的 JSON 对象
join ：为同一索引中的文档定义父/子关系
Structured data types
Range ：范围类型，例如 long_range ， double_range ，date_range 和 ip_range
ip ：IPv4 和 IPv6 地址
version ：软件版本。支持语义版本控制优先级规则
murmur3 ：计算并存储值的哈希
Aggregate data types
histogram ：预汇总的数值
Text search types
text ：分析的非结构化文本
annotated-text ：包含特殊标记的文本。用于标识命名实体
completion ：用于自动完成建议
search_as_you_type ：像文字一样的类型，可按需输入
token_count ：文本中的令牌计数
Document ranking types
density_vector ：记录浮点值的密集向量
sparse_vector ：记录浮点值的稀疏向量
rank_feature ：记录数字特点以提高查询时的点击率
rank_features ：记录数字特点以提高查询时的点击率
Spatial data types
geo_point ：纬度和经度点 geo_shape ：复杂的形状，例如多边形 point ：任意笛卡尔点 shape ：任意笛卡尔几何
Other types
percolator ：索引以查询 DSL 编写的查询
Array
在 Elasticsearch 中，数组不需要专用的字段数据类型。默认情况下，任何字段都可以包含零个或多个值，但是，数组中的所有值都必须具有相同的字段类型。请参阅 Arrays 。
Multi-fields
为不同的目的以不同的方式对同一字段建立索引通常很有用。例如，字符串字段可以映射为用于全文本搜索的 text 字段，也可以映射为用于排序或聚合的 keyword 字段。或者您可以使用 standard analyzer ，english analyzer 和 french analyzer 为文本字段建立索引。
这是多字段的目的。大多数字段类型通过 fields 参数支持多字段。
详情见官网：www.elastic.co/guide/en/el…
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