Elasticsearch重索引时如何用Painless脚本将新增字段设为keyword类型

你需要提前控制新增字段的映射类型，才能稳定使用newfield.keyword进行访问，以下是两种可行操作方案：

方案1：提前定义目标索引Mapping（最推荐） #

该方案可控性最高，完全避免Elasticsearch自动推断类型出错：

• 第一步：先创建目标索引，显式指定newfield的字段结构，原有字段的映射可以直接从源索引复制后补充进去即可：

PUT 你的目标索引名
{
  "mappings": {
    "properties": {
      // 此处可补充原有字段的mapping配置
      "newfield": {
        "type": "text", // 如果你不需要对该字段做全文检索，可以直接删除text相关配置，只保留keyword类型定义
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256
          }
        }
      }
    }
  }
}

• 第二步：补全后执行你的重索引脚本即可：

POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "你的源索引名"
  },
  "dest": {
    "index": "你的目标索引名"
  },
  "script": {
    "source": "ctx._source.newfield = 'test'",
    "lang": "painless"
  }
}

方案2：配置动态模板适配 #

如果你不想提前手动创建目标索引，可以通过动态模板规则，让所有新增字符串字段默认生成keyword子字段（Elasticsearch默认动态规则其实已经包含该逻辑，如果你之前修改过动态映射才需要额外配置）：

PUT 你的目标索引名/_mapping
{
  "dynamic_templates": [
    {
      "auto_add_keyword": {
        "match_mapping_type": "string",
        "mapping": {
          "type": "text",
          "fields": {
            "keyword": {
              "type": "keyword",
              "ignore_above": 256
            }
          }
        }
      }
    }
  ]
}

配置完成后再执行重索引操作即可。

额外优化说明 #

如果你不需要对newfield做全文检索，仅需要精确匹配、聚合、排序能力，可以直接把newfield的类型定义为纯keyword，不需要上层的text类型，既节省存储空间也能提升查询效率，这种场景下直接访问newfield即可，不需要加.keyword后缀。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者eze