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数据类型

Elasticsearch 类型	Elasticsearch SQL 类型	SQL 类型	SQL 精度
核心类型
`null`	`null`	NULL	0
`boolean`	`boolean`	BOOLEAN	1
`byte`	`byte`	TINYINT	3
`short`	`short`	SMALLINT	5
`integer`	`integer`	INTEGER	10
`long`	`long`	BIGINT	19
`unsigned_long`	`[预览] 此功能为技术预览版，可能会在未来的版本中更改或删除。Elastic 将努力解决任何问题，但技术预览版中的功能不受官方 GA 功能的支持 SLA 约束。 unsigned_long`	BIGINT	20
`double`	`double`	DOUBLE	15
`float`	`float`	REAL	7
`half_float`	`half_float`	FLOAT	3
`scaled_float`	`scaled_float`	DOUBLE	15
关键字类型族	`keyword`	VARCHAR	32,766
`text`	`text`	VARCHAR	2,147,483,647
`binary`	`binary`	VARBINARY	2,147,483,647
`date`	`datetime`	TIMESTAMP	29
`ip`	`ip`	VARCHAR	39
`version`	`version`	VARCHAR	32,766
复杂类型
`object`	`object`	STRUCT	0
`nested`	`nested`	STRUCT	0
不支持的类型
上述未提及的类型	`unsupported`	OTHER	0

如上所示，大多数 Elasticsearch 数据类型在 Elasticsearch SQL 中可用。可以看出，除了 date 数据类型在 Elasticsearch SQL 中映射到 datetime 之外，所有 Elasticsearch 数据类型都映射到 Elasticsearch SQL 中具有相同名称的数据类型。这是为了避免与 ANSI SQL 类型 DATE（仅日期）和 TIME（仅时间）混淆，Elasticsearch SQL 在查询中也支持这些类型（使用 CAST/CONVERT），但它们并不对应于 Elasticsearch 中的实际映射（请参见下面的 table）。

显然，并非 Elasticsearch 中的所有类型在 SQL 中都有等效项，反之亦然，因此，Elasticsearch SQL 使用前者的数据类型特点而不是后者，因为最终 Elasticsearch 是后备存储。

除了上述类型之外，Elasticsearch SQL 还支持在运行时的 SQL 特定类型，这些类型在 Elasticsearch 中没有等效项。这些类型无法从 Elasticsearch 加载（因为它不知道这些类型），但可以在 Elasticsearch SQL 查询或其结果中使用。

下表指示了这些类型

SQL 类型	SQL 精度
`date`	29
`time`	18
`interval_year`	7
`interval_month`	7
`interval_day`	23
`interval_hour`	23
`interval_minute`	23
`interval_second`	23
`interval_year_to_month`	7
`interval_day_to_hour`	23
`interval_day_to_minute`	23
`interval_day_to_second`	23
`interval_hour_to_minute`	23
`interval_hour_to_second`	23
`interval_minute_to_second`	23
`geo_point`	52
`geo_shape`	2,147,483,647
`shape`	2,147,483,647

SQL 和多字段

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Elasticsearch 的一个核心概念是 analyzed 字段，即为了有效索引而进行解释的全文值。这些字段的类型为 text，不用于排序或聚合，因为它们的实际值取决于使用的 analyzer，因此 Elasticsearch 还提供了 keyword 类型来存储精确值。

在大多数情况下，实际上是默认情况，是对字符串使用这两种类型，Elasticsearch 通过多字段支持这一点，即以多种方式索引同一字符串的能力；例如，将其索引为 text 以进行搜索，并索引为 keyword 以进行排序和聚合。

由于 SQL 需要精确值，因此当遇到 text 字段时，Elasticsearch SQL 将搜索它可以用于比较、排序和聚合的精确多字段。为此，它将搜索它可以找到的第一个未规范化的 keyword，并将其用作原始字段的精确值。

考虑以下 string 映射

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

以下 SQL 查询

SELECT first_name FROM index WHERE first_name = 'John'

与此相同

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

因为 Elasticsearch SQL 自动从 raw 中拾取 raw 多字段以进行精确匹配。

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