Типы данных

Очевидно, что не все типы в Elasticsearch имеют эквивалент в SQL и наоборот, поэтому Elasticsearch SQL использует особенности типов первого, а не второго, поскольку Elasticsearch в конечном итоге является хранилищем данных.

Помимо указанных типов, Elasticsearch SQL также поддерживает во время выполнения типы SQL, не имеющие эквивалента в Elasticsearch. Такие типы не могут загружаться из Elasticsearch (так как он о них не знает), но могут использоваться в запросах Elasticsearch SQL или в их результатах.

В таблице ниже указаны эти типы:

Основной концепцией в Elasticsearch является поле analyzed, представляющее собой полное текстовое значение, которое интерпретируется для эффективного индексирования. Эти поля имеют тип text и не используются для сортировки или агрегаций, так как их фактическое значение зависит от используемого analyzer, поэтому Elasticsearch также предлагает тип keyword для хранения точного значения.

В большинстве случаев, по умолчанию, используется оба типа для строк, которые Elasticsearch поддерживает через мульти-поля, то есть возможность индексировать одну и ту же строку несколькими способами; например, индексировать её как text для поиска, но также как keyword для сортировки и агрегаций.

Поскольку SQL требует точных значений, при встрече с полем text Elasticsearch SQL будет искать точное мульти-поле, которое может использовать для сравнений, сортировки и агрегаций. Для этого он будет искать первое keyword, которое не нормализовано, и использовать его как исходное поле точное значение.

Рассмотрим следующую string карту:

{
  "first_name": {
    "type": "text",
    "fields": {
      "raw": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

Следующий SQL запрос:

SELECT first_name FROM index WHERE first_name = 'John'

идентичен:

SELECT first_name FROM index WHERE first_name.raw = 'John'

поскольку Elasticsearch SQL автоматически выбирает мульти-поле raw из raw для точного соответствия.