弾性検索 "word"データタイプ：マッピングが正しくない

Question

私は弾性検索の初心者です。私はここ数日から実験しています。私はマッピングで言及したすべてのデータ型がそれぞれの型の代わりに "型"型にマップされているので、適切なマッピングを行うことができません。ここで私はマッピングをテストするには

POST my_index 
{ 
"settings" : { 
"analysis" : { 
"analyzer" : { 
    "lowercase_analyzer" : { 
     "type" : "custom", 
     "tokenizer" : "keyword", 
     "filter" : ["lowercase"] 
    } 
    } 
} 
}, 
"mappings" : { 
"my_type" : { 
    "properties" : { 
    "name" : {"type" : "string" ,"index" : "not_analyzed" }, 
    "field0" : { 
     "properties" : { 
     "field1" : {"type" : "boolean" }, 
     "field2" : {"type" : "string" }, 
     "field3" : {"type" : "date", "format" : "yyyy-MM-dd HH:mm:ss SSSSSS" } 
     } 
    } 
    } 
} 
} 
} 

を行っているマッピングは、私は私に次のような結果

{ 
"tokens": [ 
{ 
    "token": "10.90.99.6", 
    "start_offset": 0, 
    "end_offset": 10, 
    "type": "word", 
    "position": 0 
} 
] 
} 

を与える

GET my_index/_analyze 
{ 
    "field" : "name", 
    "text" : "10.90.99.6" 
} 

を次のように私は「_analyze」APIを使用しています、です結果の中の「型」が「文字列」であると予想します。しかし、なぜタイプ "単語"が戻ってくるのか理解できませんでした。 _analyze apiを使ってネストされたフィールドにブール型またはタイムスタンプ型のデータをポストすると、他のフィールドでも同じことが起こります。

GET my_index/_analyze 
{ 
"field" : "field0.field1", 
"text" : "true" 
} 

結果、私は私のマッピングで間違ってやっている

{ 
    "tokens": [ 
    { 
    "token": "true", 
    "start_offset": 0, 
    "end_offset": 4, 
    "type": "word", 
    "position": 0 
    } 
    ] 
} 

。

また、elastic search reference apiには、このような「ワード」データ型はありません。

Answer 1

これはまったく間違いではありません。 typeの概念と、 APIのtypeのコンセプトは異なります。

_analyze APIは、解析対象のフィールドにあるすべてのトークンを単に返します。これらのトークンはそれぞれ「word」と入力します。それはLucene TypeAttributeクラスから来ています。ご覧のとおり、デフォルト値は1つだけです"word"