在ElasticSearch中，使用JSON结构来存储数据，一个Key/Value对是JSON的一个字段，而Value可以是基础数据类型，也可以是数组，文档(也叫对象)，或文档数组，因此，每个JSON文档都内在地具有层次结构。复合数据类型是指数组类型，对象类型和嵌套类型，各个类型的特点分别是：

数组字段是指一个字段有多个值，每个值都是该数组字段的一个元素；元素的类型可以是基础类型，也可以是文档类型；对象类型是指字段的值是一个JSON文档；嵌套字段是指对象类型的一个特殊版本，ElasticSearch引擎在内部把嵌套字段索引成单个文档。如果在嵌套字段中定义对象数组，那么对象数组中的每个元素(文档)都被索引成单个文档，每个文档都能被独立地查询。

一，对象类型

JSON文档是有层次结构的，一个文档可能包含其他文档，如果一个文档包含其他文档，那么该文档值是对象类型，其数据类型是对象，ElasticSearch默认把文档的属性type设置为object，即"type":"object"。

例如，在创建索引映时，定义name字段为对象类型，不需要显式定义type属性值，其默认值是object：

"manager":{     "properties":{        "age":{ "type":"integer"},      "name":{           "properties":{              "first":{"type":"string"},            "last":{ "type":"string"}         }      }   }}

默认情况下，上述文档类型被索引为以点号命名的数据结构，把层次结构展开之后，数据结构是由扁平的key/value对构成：

{  "manager.age":        30,  "manager.name.first": "John",  "manager.name.last":  "Smith"}

二，开箱即用的数组类型

在ElasticSearch中，没有专门的数组(Array)数据类型，但是，在默认情况下，任意一个字段都可以包含0或多个值，这意味着每个字段默认都是数组类型，只不过，数组类型的各个元素值的数据类型必须相同。在ElasticSearch中，数组是开箱即用的(out of box)，不需要进行任何配置，就可以直接使用。

1，数组类型

在同一个数组中，数组元素的数据类型是相同的，ElasticSearch不支持元素为多个数据类型：[ 10, "some string" ]，常用的数组类型是：

字符数组: [ "one", "two" ]整数数组: productid:[ 1, 2 ]对象(文档)数组: "user":[ { "name": "Mary", "age": 12 }, { "name": "John", "age": 10 }]，ElasticSearch内部把对象数组展开为 {"user.name": ["Mary", "John"], "user.age": [12,10]}

对于文档数组，每个元素都是结构相同的文档，文档之间都不是独立的，在文档数组中，不能独立于其他文档而去查询单个文档，这是因为，一个文档的内部字段之间的关联被移除，各个文档共同构成对象数组。

对整数数组进行查询，例如，使用多词条(terms)查询类型，查询productid为1和2的文档：

{     "query":{        "terms":{           "productid":[ 1, 2 ]      }   }}

2，对象数组

通过PUT动词，自动创建索引和文档类型，在文档中创建对象数组：

PUT my_index/my_type/1{  "group" : "fans",  "user" : [     {      "first" : "John",      "last" :  "Smith"    },    {      "first" : "Alice",      "last" :  "White"    }  ]}

ElasticSearch引擎内部把对象数组展开成扁平的数据结构，把上例的文档类型的数据结构展开之后，文档数据类似于：

{  "group" :        "fans",  "user.first" : [ "alice", "john" ],  "user.last" :  [ "smith", "white" ]}

字段 user.first 和 user.last 被展开成数组字段，但是，这样展开之后，单个文档内部的字段之间的关联就会丢失，在该例中，展开的文档数据丢失first和last字段之间的关联，比如，Alice 和 white 的关联就丢失了。

三，嵌套数据类型

嵌套数据类型是对象数据类型的特殊版本，它允许对象数组中的各个对象被索引，数组中的各个对象之间保持独立，能够对每一个文档进行单独查询，这就意味着，嵌套数据类型保留文档的内部之间的关联，ElasticSearch引擎内部使用不同的方式处理嵌套数据类型和对象数组的方式，对于嵌套数据类型，ElasticSearch把数组中的每一个嵌套文档(Nested Document)索引为单个文档，这些文档是隐藏(Hidden)的，文档之间是相互独立的，但是，保留文档的内部字段之间的关联，使用嵌套查询(Nested Query)能够独立于其他文档而去查询单个文档。在创建嵌套数据类型的字段时，需要设置字段的type属性为nested。

1，在索引映射中创建嵌套字段

设置user字段为嵌套数据类型，由于每个字段默认都可以是数组类型，因此，嵌套字段也可以是对象数组。

"mappings":{     "my_type":{        "properties":{           "group":{ "type":"string"},         "user":{              "type":"nested",            "properties":{                 "first":{ "type":"string"},               "second":{  "type":"string"}            }         }      }   }}

2，为嵌套字段赋值

为嵌套字段赋予多个值，那么ElasticSearch自动把字段值转换为数组类型。

PUT my_index/my_type/1{  "group" : "fans",  "user" : [     { "first" : "John", "last" :  "Smith"},    { "first" : "Alice", "last" :  "White"}  ]}

在ElasticSearch内部，嵌套的文档(Nested Documents)被索引为很多独立的隐藏文档(separate documents)，这些隐藏文档只能通过嵌套查询(Nested Query)访问。每一个嵌套的文档都是嵌套字段(文档数组)的一个元素。嵌套文档的内部字段之间的关联被ElasticSearch引擎保留，而嵌套文档之间是相互独立的。在该例中，ElasticSearch引起保留Alice和White之间的关联，而John和White之间是没有任何关联的。

默认情况下，每个索引最多创建50个嵌套文档，可以通过索引设置选项：index.mapping.nested_fields.limit 修改默认的限制。

Indexing a document with 100 nested fields actually indexes 101 documents as each nested document is indexed as a separate document.

四，嵌套查询

嵌套查询用于查询嵌套对象，执行嵌套查询执行的条件是：嵌套对象被索引为单个文档，查询作用在根文档(Root Parent)上。嵌套查询由关键字“nested”指定：

"nested" : {        "path" : "obj1",        "query" : {...}

1，必须赋值的参数：

path参数：指定嵌套字段的文档路径，根路径是顶层的文档，通过点号“.”来指定嵌套文档的路径；query参数：在匹配路径(参数path)的嵌套文档上执行查询，query参数指定对嵌套文档执行的查询条件。

2，使用嵌套查询访问嵌套文档

GET my_index/_search{  "query": {    "nested": {      "path": "user",      "query": {        "bool": {          "must": [            { "match": { "user.first": "Alice" }},            { "match": { "user.last":  "White" }}           ]        }      }    }  }}

五，使用C#索引数组类型

1，创建ElasticSearch的索引映射

{     "settings":{        "number_of_shards":5,      "number_of_replicas":0   },   "mappings":{        "events":{          "dynamic":"false",         "properties":{              "eventid":{                 "type":"long",               "store":true,               "index":"not_analyzed"            },            "eventname":{                 "type":"string",               "store":true,               "index":"analyzed",               "fields":{                    "raw":{                       "type":"string",                     "store":true,                     "index":"not_analyzed"                  }               }            },            "topics":{                 "type":"integer",               "store":true,               "index":"analyzed"            }         }      }   }}

对于topics字段，类型是integer，赋予其一组整数值[1,2,3]，那么该字段就能存储数组。

"topics":{      "type":"integer",    "store":true,    "index":"analyzed"}

2，创建数据模型(Data Model)

为数组字段定义为List类型，每个列表项的数据类型是int。

public class EventBase{    public long eventid { get; set; }}public class EbrieEvents:EventBase{    public string eventname { get; set; }    public List topics { get; set; }}

3，为字段赋值

为List字段topics赋值，调用NEST对该文档进行索引

EbrieEvents pb = new EbrieEvents();//Topics ListList strTopics = TableRow["Topics"].ToString().TrimEnd(',').Split(',').ToList();List topics = new List();foreach(string str in strTopics){    topics.Add(int.Parse(str));}pb.topics = topics;  

4，查询数组字段

{     "query":{        "terms":{           "topics":[1001,487]      }   }}