在網際網路環境中，我們從不指望使用者都是規矩的玩家。
在我們的elasticsearch應用場景中，使用者向我們傳送各種各樣的json資料，而elasticsearch會在某個json欄位第一次來之後，判斷其值的型別，並以此型別作為後續的相同欄位的型別。可是不合規矩的資料總是會來：
第一次傳送的資料： }第一條資料發來之後，elasticsearch會將context.price欄位設定成long的數字型別，但是當第二條資料過來之後，elasticsearch嘗試將kitty轉換成數字型別時出錯了，換句話說本條資料丟了，這對於挑剔（不規矩，也有可能是不小心）的使用者來說是不能接受的。為此，我們必須提供一種資料型別冗餘的機制，而此機制並不複雜。第二次傳送的資料：}
為了實現此資料型別冗餘機制，我們需要做兩件事情：
1. 對每個值進行資料型別推斷
2. 將推斷出來的型別與資料一併寫入到elasticsearch中
這裡需要注意的是，型別的推斷應該從具體到抽象，也就是說我們應該先判斷乙個值是不是能夠轉換成數字，而後再判斷乙個值是不是能夠轉換成字串，這是顯而易見的，因為發過來的資料都是字串。
原始資料： }...
轉換之後：}, }}
原始資料： }...
轉換之後：}, }}
其中：l代表long，s代表string。dbl可以用來代表double， b可以用來代表bool等。
通過以上的方案，我們就完成了對資料型別資訊的冗餘。這樣我們就可以以使用者需要的操作來選擇不同的資料型別：如果使用者需要算price平均值，我們要做的僅僅是對context.price.dbl進行操作；而如果使用者要做是檢視price的分布，我們就可以分別對這個欄位上所有型別的：context.price.s, context.price.dbl等一同進行操作即可。
字串在預設情況下，儲存時會被analyze（預設是標準分析器），這個過程會將字串進行分詞動作，這對於資料分析需求來說是不必須要的，對於效能來說也是有損耗的，為此，我們需要將對應索引中的所有的字串值設定成not_analyzed，這可以通過動態模板來完成：
需要注意幾點：
1. 我們匹配了所有名字符合test*模式的索引，只對這些索引應用這個模板
2. 我們將字串型別的值都設定成了not_analyzed
3. 由於不需要全文搜尋，_all欄位也是被禁用的，這對效能提公升也有一定幫助
以上，希望對遇到類似問題的同學能有幫助。
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