先说说我理解的你的场景：你有一份包含数字字段（price、modelYear）的文档：

{"date": "2018-04-29T00:36", "price": 11900, "sellerName": "Leif J", "description": "Nybesiktigad U.A 2018-04-28 vid 2291mil. 360 mil på senaste 6 åren. Ej vinterkörd, och varmgarage på varje vinterförvaring (i min ägo.) Extra utöver standard: -Eluppvärmda handtag (2läges) -LED lampor -Avtagbar packbox. -TK Hydrotech avgassystem (ca 10% effekt) Länkar nedan: https://www.youtube.com/watch?v=vqa_AiNq8-4 http://www.turbokit.net/#sthash.MboS0Bf2.dpbs Läs gärna Expressens omdöme* för mer info (*fel i artikeln=varvräknare finnes) https://www.expressen.se/motor/tester/en-fatolj-pa-hjul/ Billig i skatt / försäkring / drift. Kymco, Grand Dink, 150, Scooter, Maxi, Maxiscooter, Vespa, Piaggio", "location": "Malmö, Sydväst", "id": 0, "title": "Kymco Grand Dink 250", "modelYear": 2002, "url": "https://www.blocket.se/malmo/Kymco_Grand_Dink_250_79092265.htm?ca=11&w=3", "vehicleType": "Scooter"}

默认索引后，Elasticsearch自动识别出这两个是数字类型——你通过执行下面的查询，返回结果里数字字段无引号包裹，也验证了这一点：

POST _search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "multi_match": {
          "fields": [ "title^1.0", "description" ],
          "operator": "or",
          "query": "honda",
          "type": "cross_fields"
        }
      }
    }
  }
}

现在来解答你的两个问题：

一、数字字段是否会被分析？分析过程是怎样的？ #

默认情况下，数字类型字段是不会被分析的。

Elasticsearch里的数字字段（比如integer、long、double）属于结构化字段，它们的设计目标是支持精确匹配、范围查询（比如price > 10000）、聚合统计这类操作，不需要像文本字段那样进行分词处理。它们会直接以原始数值的形式被索引，完全跳过分析流程。

如果非要让数字字段被分析，你需要手动修改字段映射，把它设置为text类型（但这通常是不合理的，会丢失数字的结构化查询能力）。这时它会被当成普通文本处理：比如数值2002会被转换为字符串"2002"，经过默认的标准分词器处理后，生成单个词条"2002"存入倒排索引。

二、相关官方文档的查阅位置 #

你要找的内容都在Elasticsearch官方文档里，具体可以看这些核心章节：

• 自动字段识别（动态映射）：查看「Dynamic Mapping」章节，里面详细讲解了Elasticsearch如何自动检测字段类型，包括数字、日期、文本等类型的识别规则和触发条件。
• 数字字段的索引行为：在「Field Data Types」下找到对应数字类型（比如integer、long）的说明页，里面会明确标注这类字段是否支持分析，以及它们的索引、查询逻辑。
• 整体分析流程：查阅「Analysis」章节，这里会系统讲解Elasticsearch的分析器、分词器、过滤器等组件的工作原理，以及不同字段类型如何应用分析逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sahand