Elasticsearch常见字段映射类型之scaled_float解读

下面是详细讲解"Elasticsearch常见字段映射类型之scaled_float解读"的完整攻略。

什么是scaled_float

scaled_float是Elasticsearch中常见字段映射类型之一，该类型用于存储浮点数，可以对其进行缩放来获得更好的精度。

在scaled_float中，采用两个参数来定义缩放比例：

• Scaling factor：缩放比例因子，表示将原始值缩放的倍数。
• Scaling divisor：缩放除数，表示将缩放后的值除以该数得到最终值。

如何使用scaled_float

在Elasticsearch中使用scaled_float非常简单，只需要在创建或修改mapping时指定该类型即可：

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "my_field": {
        "type": "scaled_float",
        "scaling_factor": 100,
        "scaling_divisor": 1000
      }
    }
  }
}

在上述代码中，我们创建了一个名为"my_field"的scaled_float类型字段，并指定了缩放比例为100/1000。

通过这种方式，当我们向该字段中存储一个值为200.0的文档时，实际上存储的值为2.0，这样可以获得更好的精度。

两个示例说明

下面分别给出两个使用scaled_float的示例。

示例一：餐厅评分

假设我们有一个餐厅评分系统，其中评分范围是1到10，且支持小数点后一位的精度。我们使用scaled_float类型来存储评分值，缩放比例为10/1：

PUT /restaurant_ratings
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "rating": {
        "type": "scaled_float",
        "scaling_factor": 10,
        "scaling_divisor": 1
      }
    }
  }
}

在上述代码中，我们创建了一个名为"rating"的scaled_float类型字段，并指定了缩放比例为10/1。

当我们向该字段中存储一个评分值为8.5的文档时，实际存储的值为85。这样我们就可以在保证较高精度的情况下，节省存储空间。

示例二：运营监控

假设我们有一个运营监控系统，其中需要记录每个节点最近一次的处理时间和任务数。我们使用scaled_float类型来存储任务数，缩放比例为1000/1：

PUT /node_stats
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "tasks": {
        "type": "scaled_float",
        "scaling_factor": 1000,
        "scaling_divisor": 1
      },
      "last_processed": {
        "type": "date"
      }
    }
  }
}

在上述代码中，我们创建了一个名为"tasks"的scaled_float类型字段，并指定了缩放比例为1000/1。

当我们向该字段中存储一个任务数为1500的文档时，实际存储的值为1.5。这样我们就可以在保证较高精度的情况下，统一存储任务数的数据格式。

总结

通过本文的介绍，我们了解了什么是scaled_float以及如何使用它。在实际应用中，我们可以根据具体场景灵活使用该类型，以获得更好的存储效率和查询效果。