背 景

  ElasticSearch常用的字符串类型有keyword和text,那keyword支持排序但是不支持分词，而text类型字段，ES默认分词且不会建立正排索引。即使设置"fielddata": true建立正排索引后，对该字段的排序依然有问题：ES不会以整个字段文本排序，而是选择分词后的一个字段进行排序。
  而有的需求，我不但要字段支持分词，也要该字段整体能排序，而不是分词后的字段排序，如设置的标签字段tag_key，我希望别人搜索标签的时候能支持分词，同时我也希望搜出来的标签是有序的；

实 现

  这种需求的做法，其实也不难，就是将tag_key字段建立两次索引，一个索引设置为text类型用于分词，一个索引设置为keyword类型用于排序，具体操作如下，需求完美解决！

PUT /book 
{
    
    "settings":  
    {
    
        "number_of_replicas": 3, 
        "number_of_shards": 1, 
        "max_result_window":1000000 
    }, 
    "mappings":  
    {
    
        "properties": 
        {
    
            "id":  
            {
    
                "type": "long" 
            }, 
            "tag_key":  
            {
    
                "type": "text", 
                "fields": 
                 {
    
                     "raw": 
                      {
    
                         "type": "keyword" 
                     } 
                 } 
            }, 
            "tag_rank": 
            {
    
                 "type": "integer" 
            }, 
            "tag_value":  
           {
    
              "type": "text" 
           } 
        } 
    } 
} 

同理实现一个字段既要text也要keyword

  如办公大楼的企业水牌，一个大楼可能包含很多企业入住，针对这些企业，我希望能在ElasticSearch时既能分词查询（需要该field的是text类型）又能支持全词模糊匹配（即wildcard查询，需要字段是keyword），那么在创建索引是根据上述原理一样安排即可；

PUT /building 
{
    
    "settings":  
    {
    
        "number_of_replicas": 3, 
        "number_of_shards": 1, 
        "max_result_window":1000000 
    }, 
    "mappings":  
    {
    
        "properties": 
        {
    
                "signboard_list": 
                {
    
                  "type": "text"  ,  
				  "analyzer": "ik_smart" , 
                  "fields":  
				  {
     
                      "keyword":  
					  {
     
                          "type": "keyword",  
                          "ignore_above": 256  
                      }  
                               
				  }  
                } 
         } 
     } 
}