Elasticsearch 的一些常见疑问（持续更新中）
数据类型
keyword和text有什么区别？
keyword用于索引结构化内容的字段，例如电子邮件地址，主机名，状态码，邮政编码或标签。
通常用于过滤（找到我的所有博客文章，其中 status为published），排序，和聚合。keyword类型的字段只能按其准确值进行搜索。text是用于全文检索的数据类型，存储时会通过分词器对数据进行分词存储，搜索时会对分词后的多个短语进行搜索。text类型不适用用于排序和聚合。
日期类型
Elasticsearch提供了date类型来处理日期,但是由于JSON是没有日期类型的，所以在内部日期被转换为UTC并且存储为时间戳（带毫秒）。
插入日期时如果插入的为常规日期格式（yyyy-MM-dd或者yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSZ），es会自动识别日期格式，将字段类型设置为Date。如果mapping中字段类型已经确定为Date，此时插入格式化日期字符串或者时间戳(字符串和Numeric类型)时都会被Es作为日期类型存储，只不过在数据显示上和存储时的格式一致（存时间戳返回就是时间戳，字符串返回就是字符串，但是推荐存标准化的UTC时间或时间戳，避免类型不一致）。
时区问题
A：Elasticsearch默认为UTC时间，即零时区，查询时若不指定时区，则默认以0时区查询，和我们所在的东八区差8小时。yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSZ，这里的Z就代表UTC时区。
Es在进行日期查询/聚合时可以指定时区：
//日期范围查询
POST datatypetest/_search
{
"query": {
"range": {
"date3": {
"gte": "2018-07-05",
"lte": "now",
"time_zone": "Asia/Shanghai"//这就是东八区（北京时间/中国标准时间）
}
}
}
}//日期聚合
GET my_index/_search?size=0
{
"aggs": {
"by_day": {
"date_histogram": {
"field": "date",
"interval": "day",
"time_zone": "Asia/Shanghai"
}
}
}
}//Java获取系统时区id
TimeZone.getDefault().getID()//Es Java Api日期范围查询
QueryBuilders
.rangeQuery("your date field")
.gte("your date from")
.lte("your date to")
.timeZone(TimeZone.getDefault().getID());//此处只能设置时区id//Es Java Api日期聚合查询
AggregationBuilders
.dateHistogram("your alias")
.timeZone(DateTimeZone.getDefault());//获取系统默认时区，此处timeZone对象是joda包中的DateTimeZone在使用Kibana时，Kibana会默认获取浏览器时区，在显示数据时根据时区做日期的格式化。但使用DevTools写DSL或者直接请求Es时默认返回的都是UTC时间，会发现时间少了8小时。
使用日期类型时推荐不修改日期格式时区，所有数据都用UTC时区，这样时间统一才不容易出问题。
object和nested类型的区别，各自的应用场景是什么
object为es的默认对象类型，嵌套的json对象存入es就会被默认设置为object类型。es内部会将嵌套的json对象扁平化转换存储。
例如，一个普通的json
{
"region": "US",
"manager": {
"age": 30,
"name": {
"first": "John",
"last": "Smith"
}
}
}在es内部会被转换为扁平化的基础json数据
{
"region": "US",
"manager.age": 30,
"manager.name.first": "John",
"manager.name.last": "Smith"
}nested用于JSON对象的数组，它允许对象数组以可彼此独立查询的方式进行索引。由于lucene没有内部对象的概念，因此es需要把数据转换为简单的扁平化结构。
一个对象数组嵌套：
{
"group" : "fans",
"user" : [
{
"first" : "John",
"last" : "Smith"
},
{
"first" : "Alice",
"last" : "White"
}
]
}在es内部会被转换为：
{
"group" : "fans",
"user.first" : [ "alice", "john" ],
"user.last" : [ "smith", "white" ]
}user.first和user.last字段被转换为多值字段，数据之间的关联性就会丢失，导致查询结果有误。
此时用nested类型就可以解决此问题。
查询
term和match匹配有什么区别？
term为精确匹配，查询时不对关键词进行分词。而match用于全文检索，首先会对检索关键词进行分词，然后进行全文搜索。
must，filter，post_filter有什么区别？
must为查询上下文（query context），查询时会计算分值（文档相关性）。filter为过滤上下文，查询时不计算分值。而post_filter为后置过滤器，会对聚合的结果也进行过滤。执行顺序为：filter -> aggregations - post_filter。
query context & filter context区别？
must/should为查询上下文。filter或must_not在参数 bool的查询中/filter在constant_score的查询/filter aggretion这些场景中为过滤上下文。
查询上下文会计算返回文档的分值，而过滤上下文不计算分值，语义只是此文档是否匹配，而不计算相关度。在过滤上下文时，es会自动对过滤器进行缓存从而提高查询性能。
