OpenSearch的字段类型和分词类型有哪些？
字段类型说明
数据推送到OpenSearch后会先保存到离线数据表中，在此阶段，为了方便用户推送数据，数据表允许用户根据实际业务场景定义多个表（需要指定关联字段），并提供了数据处理的插件。数据处理完毕后会join成一张索引表，这种索引表主要定义搜索属性，供引擎构建索引及查询使用。
这里分别介绍下数据表与索引表的字段对应关系。
数据表字段
数据表主要为数据导入时使用，不同的数据处理插件对类型有不同的要求，这里只是初步类型选择，下一步将有更细化的类型。具体字段取值范围，请参见
系统限制-字段相关部分说明。超过取值范围将溢出或者截断，请务必保证选择类型正确。
| 类型 | 说明 |
| INT | int64整型 |
| INT_ARRAY | int64整型数组 |
| FLOAT | 浮点型 |
| FLOAT_ARRAY | 浮点型数组 |
| DOUBLE | 浮点型 |
| DOUBLE_ARRAY | 浮点型数组 |
| LITERAL | 字符串常量，仅支持精确匹配 |
| LITERAL_ARRAY | 字符串常量数组，单个元素仅支持精确匹配 |
| SHORT_TEXT | 短文本，长度在100字节内，支持若干分词方式 |
| TEXT | 长文本，支持若干分词方式 |
索引表字段
对于INT及FLOAT类型介绍这里不再累赘（限制详见 系统限制），重点介绍下各字段类型。
主要类型介绍
搜索效果如何跟分词有很大的关系，分词方式直接影响最终的搜索效果展示，目前系统支持若干的分词方式，需要根据实际业务场景的需求选择合适的字段类型。
接下来，我们详细说明下各个字段的展现效果及适用场景，供大家参考。
不分词
不分词，适合一些需要精确匹配或者只展示不搜索的场景，如标签、关键词、url等。LITERAL、INT类型可选。
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在阿里云OpenSearch中，数据表和索引表的字段类型设计对于数据处理、搜索性能以及用户体验至关重要。下面我将详细解释这些字段类型及其适用场景：
数据表字段
数据表主要用于数据导入阶段，它支持多种字段类型以适应不同来源和格式的数据。以下是主要的数据表字段类型及说明：
- INT (int64): 整型，用于存储整数值。
- INT_ARRAY (int64数组): 用于存储整数数组，适用于需要批量处理或过滤整数集合的场景。
- FLOAT: 浮点型，适合存储小数或需要浮点运算的数值。
- FLOAT_ARRAY (浮点型数组): 存储浮点数数组，适用于包含多个浮点数值的场景。
- DOUBLE: 双精度浮点型，提供更高的精度，适合科学计算或需要更高精度的场景。
- DOUBLE_ARRAY (双精度浮点型数组): 存储双精度浮点数数组。
- LITERAL: 字符串常量，仅支持精确匹配，适用于不需要分词处理的字符串，如ID、标签等。
- LITERAL_ARRAY: 字符串常量数组，每个元素同样只支持精确匹配。
- SHORT_TEXT: 短文本字段，长度限制在100字节内，支持多种分词方式，适用于简短内容的搜索。
- TEXT: 长文本字段，适用于大段文本内容，支持多种分词策略，是全文搜索的主要类型。
索引表字段
索引表是经过数据处理后用于构建搜索引擎索引的表，其字段类型的选择直接影响到搜索效率和结果准确性。特别地，关于不分词的字段类型：
- LITERAL 和 INT: 这些类型在索引时不进行分词处理，适合于需要精确匹配的场景，例如标签、关键词、URLs等。它们不会被拆分成更小的词语单元，查询时必须完全匹配输入值才能返回结果。
分词与搜索效果
- 不分词字段：适用于不需要根据单词或短语进行搜索的情况，保证了查询的精确性。
- 分词字段（如SHORT_TEXT和TEXT）：通过选择合适的分词器，可以优化搜索体验，比如对长文本进行有效分割，使得用户可以通过输入文本中的任意部分词汇来查找相关内容，适用于全文检索场景。
正确选择字段类型和分词策略是确保OpenSearch服务高效运行和提供高质量搜索结果的关键。开发者应根据实际业务需求，仔细考虑数据的性质和预期的搜索行为，来定制化配置数据表和索引表的字段类型。
