text属性的字段在es中存储时，会被自动分词存储，因此text属性的字段支持分词，但不支持过滤、排序和聚合等操作。keyword属性的字段更方便统计，但通常情况下，对于存储文本内容的content我们在设置索引mapping的时候都会将其设为text，这一设置方便了我们进行关键词的分词全文检索，但当想要对text类型字段进行聚合等相关统计操作时带来不便。

下面针对两种类型分别介绍基于script统计字符串长度的步骤

2.1 keyword类型


#查找标签长度小于5
GET wendongmi_read/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "script": {
            "script": {
                    "source": """
                    if (doc['_tags'].size() !=0) {
                    doc['_tags'].value.length() < 5
                    }
                    """,
                    "lang": "painless"
                }
          }
        }
      ]
    }
  },
  "track_total_hits": true,
  "size": 10
}

因为keyword类型本身便可进行聚合、过滤、排序等，可以直接使用 doc['field_name'].valu e.length() 的语法获取该属性值的长度进行相关过滤统计。

2.2 text类型

当尝试直接对text类型字段使用如keyword类型一样的语法时，会出现如下报错：

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 [Art_Content] in order to load field data by uninverting the inverted index. Note that this can use significant memory.

针对text类型，其实es官方报错的提示语已经给如何对text类型做统计指明了两个方向。

进行fielddata=true设置或者把该字段变成keyword类型

设置fielddata=true


POST test_read/_mapping
{
  "properties":{
    "content": {
      "type" : "text",
      "fielddata": false
    }
  }
}

在es中，text类型的字段使用一种叫做fielddata的查询时内存数据结构。当字段被排序，聚合或者通过脚本访问时这种数据结构会被创建。它是通过从磁盘读取每个段的整个反向索引来构建的，然后存存储在java的堆内存中。

fileddata默认是不开启的。fileddata可能会消耗大量的堆空间，尤其是在加载高基数文本字段时。一旦fielddata已加载到堆中，它将在该段的生命周期内保留。此外，加载fielddata是一个昂贵的过程，可能会导致用户遇到延迟命中。这就是默认情况下禁用fielddata的原因。不推荐在生产环境使用

设置后，即可使用script统计成功（ps：速度很慢）


GET test_read/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "script": {
            "script": {
                    "source": """
                    if (doc['content'].size() !=0) {
                    doc['content'].value.length() < 5
                    }
                    """,
                    "lang": "painless"
                }
          }
        }
      ]
    }
  },
  "track_total_hits": true,
  "size": 10
}

reindex把text文本改keyword

如果是暂时统计一下获取某个数据的话（比如资讯文章里文本300字内的文章数）可以新设置一个专用于统计的索引，将要统计的字段设为keyword，将需要统计的数据reindex到该索引

这里需要注意的是，ES5.X版本以后，keyword支持的最大长度为32766个UTF-8字符。如果待统计的本文较长，直接reindex会因为长度超过keyword支持的最大长度而报错，这时需要设置ignore_above，设置ignore_above后，超过给定长度后的数据将不被索引，无法通过term精确匹配检索返回结果。


PUT test_stat
{
  "aliases": {
    "test_stat_read": {},
    "test_stat_write": {}
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "type" : {     
          "type" : "keyword"
        },
      "content" : {   
        "type": "text",
          "fields": {
            "keyword": {
              "type": "keyword",
              "ignore_above": 3000
            }
          }
        },
      "title" : {                                                    
          "type" : "keyword"
        }
    }
  },
  "settings": {
    "index": {
      "refresh_interval": "1s",
      "number_of_shards": "1",
      "number_of_replicas": "0"
    }
  }
}

设置后，即可通过以下脚本进行统计


#查找content长度大于1000的
GET test_stat/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "script": {
            "script": {
                    "source": """
                    if (doc['content.keyword'].size() !=0) {
                    doc['content.keyword'].value.length() > 1000
                    }
                    """,
                    "lang": "painless"
                }
          }
        }
      ]
    }
  },
  "track_total_hits": true,
  "size": 0
}

语法总结

type为text时，我们可以通过doc['field_name'].length或者doc['field_name'].size()获取该属性对应数组的长度；
type为keyword时,则使用doc['field_name'].value.length()获取属性值的长度，但是需要注意，如果doc['field_name'].value的值存在为null的情况，因此需要使用doc['field_name'].size()优先判空。

3.参考资料

[Text type family | Elasticsearch Guide [8.8] | Elastic]

Text type family | Elasticsearch Guide [8.8] | Elastic

[Elasticsearch：如何基于Script实现按照text属性值的字符串长度排序

https://www.cnblogs.com/mrzihan/p/15729353.html

[Lucene expressions language | Elasticsearch Guide [8.9] | Elastic]

Lucene expressions language | Elasticsearch Guide [8.9] | Elastic

本文内容由网友自发贡献，转载请注明出处：【wpsshop博客】