A：データ型
コアデータ型
複合データ型
タイプ固有のデータ
II：コアデータ型
1.文字列
テキスト：デバイスに言葉によって全体のインデックスファイル、タイプフィールドの単語を使用して⾏
キーワード：関係なく、言葉の、あなただけのフィールドの完全な値を検索することができます
2.数値
長い、整数、短い、バイト、ダブル、フロート、half_float、scaled_float
3.バイナリ
デフォルトを通じて文字列をbase64エンコードなど値フィールドのタイプが格納されていない、及び検索されていません
4.範囲タイプ
⼀値の範囲タイプは範囲を示し、ない⼀⽽特定の値integer_range、float_range、long_range、double_range、DATE_RANGE
例えば年齢型がinteger_rangeあり、その値は、{20、「LTE」：「GTE」40}であってもよく、「用語」を検索：{「年齢」：21}という値を検索することができ
その後、製造データ、および追加します。
PUT / WBA /
{
"マッピング"：{
"プロパティ"：{
"age_range"：{
"タイプ"： "integer_range"
}
}
}
}
PUT / WBA / _DOC / 1
{
"age_range"：{
"GTE"：10、
"LTE"：15
}
}
PUT / WBA / _DOC / 2
{
"age_range"：{
"GTE"：15、
"LTE"：20
}
}
PUT / WBA / _DOC / 3
{
"age_range"：{
"GTE"： 20、
"LTE"：30
}
}
クエリ：
GET / WBA / _search
{
"クエリ"：{
"という用語は、" {
"age_range"：15
}
}
}
効果：
{
"取った"：247、
"TIMED_OUT"：偽、
"_shards"：{
"合計"：1、
"成功"：1、
"スキップ"：0、
"失敗"：0
}、
"ヒット"：{
「トータル"：{
"値"：2、
"関係"： "EQ"
}、
"max_score"：1.0、
"ヒット"：[
{
"_index"： "WBA"、
"_type"： "_DOC"、
"_id"： "1"、
"_score"：1.0、
"_source"：{
"age_range"：{
"GTE"：10、
"LTE"：15
}
}
}、
{
"_index"： "WBA"、
"_type"： "_DOC"、
"_id"： "2"、
"_score"：1.0、
"_source"：{
"age_range"：{
"GTE"：15、
"LTE"。 20
}
}
}
]
}
}
5.日
何JSONの日付型、そうES日付のタイプかどうかを決定するためにフォーマット識別文字列によって定義されたフォーマットを満たしていないので
デフォルトの形式は次のとおりです。strict_date_optional_time || epoch_millis
フォーマット「2022年1月1日」「2022年1月1日午前12時10分30秒」、文字列フォーマット
エポックの開始からのミリ秒数（1970年1月日午前0時00分）開始
時代の先頭からの秒数
PUT / CBA /
{
"マッピング"：{
"プロパティ"：{
"名前"：{
"タイプ"： "テキスト"
}、
"TEAM_NAME"：{
"タイプ"： "テキスト"
}、
"位置"：{
「タイプ"： "テキスト"
}、
"play_year"：{
"タイプ"： "長い"
}、
"jerse_no"：{
"タイプ"： "キーワード"
}、
"タイトル"：{
"タイプ"： "テキスト"
}、
"日付"：{
『タイプ』：『日付』
}
}
}
}
データを追加します
PUT / CBA / _DOC / 1。
{
"名前"： "カイはくん×"、
"TEAM_NAME"： "ヨン⼠"、
"位置"： "SG"、
"play_year" 10、
"jerse_no"： "31は"、
"タイトル"： "ハンサムなスターを再生する"、
"DATE"： "2020年1月1日"
}
PUT / CBA / _DOC / 2
{
"名"： "ヤンを超えた"、
"TEAM_NAME"： "急いで"
"位置"： "SG"、
"play_year"：10、
"jerse_no"： "32"、
"タイトル"： "最も美しいスターを演じる"、
"DATE"：1610350870
}
直接のお問い合わせ：
GET / CBA / _search
{
"クエリ"：{
"という用語は"：{
"日付"：{
"値"： "2020年1月1日"
}
}
}
}
結果：
{
"取った"：541、
"TIMED_OUT"：偽、
"_shards"：{
"合計"：1、
"成功"：1、
"スキップ"：0、
"失敗"：0
}、
"ヒット"：{
「トータル"：{
"値"：1、
"関係"： "EQ"
}、
"max_score"：1.0、
"ヒット"：[
{
"_index"： "CBA"、
"_type"： "_DOC"、
"_id"： "1"、
"_score"：1.0、
"_source"：{
"名前"： "蔡X坤"、
"TEAM_NAME"： "勇⼠"、
"位置"： "得分后卫"、
"play_year"：10、
"jerse_no"： "31"、
"タイトル"： "最もハンサムなスターを演じる"、
"DATE"： "2020年1月1日"
}
}
]
}
}
3：複雑なデータ型
1.配列型配列
特別な配列型は、定義に[]と直接⻔ESありません
アレイ内のすべての値は、配列の混合データ型をサポートしていない、同じ⼀のデータ・タイプでなければなりません。
文字配列[ "1"、 "2"]配列整数[1,2]オブジェクト・オブジェクト・アレイ[{ "名前"： "ルイ"、 "年齢"：18}、{ "名前"： "ダニエル"、「年齢「：17}]
⼀同じアレイは、[10、「いくつかの文字列」]のように、データの同じタイプが共存することができない記憶することができる間違っています
2.オブジェクトタイプのオブジェクト
オブジェクト型は、内部オブジェクトを有することができます
{
"名前"： "吴亦凡"、
"TEAM_NAME"： "湖⼈"、
"位置"： "得分后卫"、
"play_year" 10、
"jerse_no"： "33"、
"タイトル"：「最会说唱的明星」、
"日"： "1641886870"、
"アレイ"：
"1"、
"2"
]、
"アドレス"：{
"領域"： "中国"、
"場所" {
"州"： "広東省" 、
"都市"： "広州"
}
}
}
インデックス：
{
"クエリ"：{
"マッチ"：{
"address.region"： "中国"
}
}
}
IV：特定のデータ型
：あなたはを参照することができますhttps://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-types.html#_complex_datatypes