[大数据]Elasticsearch：constant keyword 数据类型

?Constant keyword 是 keyword 字段的特例，用于索引中所有文档具有相同值的情况。比如，

PUT logs-debug
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "@timestamp": {
        "type": "date"
      },
      "message": {
        "type": "text"
      },
      "level": {
        "type": "constant_keyword",
        "value": "debug"
      }
    }
  }
}

constant_keyword 支持与 keyword 字段相同的查询和聚合，但利用所有文档每个索引具有相同值的事实来更有效地执行查询。

允许提交没有字段值或值等于映射中配置的值的文档。 以下两个索引请求是等效的：

POST logs-debug/_doc
{
  "date": "2019-12-12",
  "message": "Starting up Elasticsearch",
  "level": "debug"
}

POST logs-debug/_doc
{
  "date": "2019-12-12",
  "message": "Starting up Elasticsearch"
}

如果我们进行如下的查询：

GET logs-debug/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "level": "debug"
    }
  }
}

上面查询显示的结果是：

{
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "logs-debug",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "5-kGLnsBpDPgC7Zlr6gp",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "date" : "2019-12-12",
          "message" : "Starting up Elasticsearch",
          "level" : "debug"
        }
      },
      {
        "_index" : "logs-debug",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "6OkGLnsBpDPgC7Zlt6gM",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "date" : "2019-12-12",
          "message" : "Starting up Elasticsearch"
        }
      }
    ]
  }
}

从上面，我们可以看到尽管第二个文档里没有明显的字段 level，但是它还是被搜索出来了。

如果我们在写入文档时填写和 mapping 中定义不一样的值时，它就会报错，比如：

POST logs-debug/_doc
{
  "date": "2019-12-12",
  "message": "Starting up Elasticsearch",
  "level": "info"
}

在上面的 level 中，我们给它不同的值 info 而不是 debug，那么我们可以看到如下的错误信息：

{
  "error" : {
    "root_cause" : [
      {
        "type" : "mapper_parsing_exception",
        "reason" : "failed to parse field [level] of type [constant_keyword] in document with id '6ekZLnsBpDPgC7ZlSKhU'. Preview of field's value: 'info'"
      }
    ],
    "type" : "mapper_parsing_exception",
    "reason" : "failed to parse field [level] of type [constant_keyword] in document with id '6ekZLnsBpDPgC7ZlSKhU'. Preview of field's value: 'info'",
    "caused_by" : {
      "type" : "illegal_argument_exception",
      "reason" : "[constant_keyword] field [level] only accepts values that are equal to the value defined in the mappings [debug], but got [info]"
    }
  },
  "status" : 400
}

如果没有值在映射设置，该字段将基于包含在所述第一索引文档中的值自动进行配置。虽然这种行为可以方便，请注意，这意味着一个有毒文件可能会导致拒绝所有其他文件，如果它有一个错误的值。比如：

PUT logs-info
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "@timestamp": {
        "type": "date"
      },
      "message": {
        "type": "text"
      },
      "level": {
        "type": "constant_keyword"
      }
    }
  }
}

在上面，我们定义了 level 的类型，但是我们没有定义它的值，那么当我们使用如下的方法写入两个文件时：

POST logs-info/_doc
{
  "date": "2019-12-12",
  "message": "Starting up Elasticsearch",
  "level": "info"
}

POST logs-info/_doc
{
  "date": "2019-12-12",
  "message": "Starting up Elasticsearch"
}

因为第一个文档里定义的 level 的值为 info，那么之后所有的文档将视 info 为索引 logs-info 字段 level 的默认值。我们可以做如下的查询：

GET logs-info/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "level": "info"
    }
  }
}

我们可以同时查询到上面的两个文档。

在没有提供任何的值之前（或者通过映射或文档），查询的字段将不会匹配任何文件。这包括 exists 查询。

一旦这个字段的值被确定后，之后就不可以更改。

很多人想，这个字段到底有啥用途呢？就像之前提到的针对 constant_keyword 字段的查询非常高效。这种情况适用于我们做如下的查询：

GET logs-*/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "level": "info"
    }
  }
}

在我们已经创建 logs-debug 及 logs-info 的索引的情况下。

constant_keyword 字段被广泛使用于 Elastic datastream 的命名方案中。