ElasticSearch的数据类型，首先可参考官方文档：

Field data types | Elasticsearch Guide [8.2] | Elastic

从官方文档来看：

基础类型：

• binary ：编码为Base64字符串的二进制值。
• boolean：布尔类型，true 或 false
• keywords：关键字家族，包括关键字keyword、常量关键字constant_keyword、通配符wildcard
• 数字类型：包括了 byte、short、integer、long、float、double、half_float、scaled_float

时间类型：包含了 date 和 date_nanos

别名类型：为现有字段定义别名。

对象和关系类型：

• object：一个 JSON 对象
• flattened：整个 JSON 对象作为单个字段值。
• nested：保留其子字段之间关系的 JSON 对象。
• join：为同一索引中的文档定义父/子关系。

结构化数据类型：

• Range：范围类型，例如 long_range、double_range、date_range 和 ip_range。
• ip：IPv4 and IPv6 addresses.
• version：软件版本。支持语义版本控制优先规则。
• murmur3：计算和存储值的哈希值。

聚合数据类型：

• aggregate_metric_double：预先汇总的指标值。
• histogram：直方图形式的预聚合数值。

文本搜索类型：

• text fields：文本系列，包括 text 和 match_only_text。分析的非结构化文本。
• annotated-text：包含特殊标记的文本。用于识别命名实体。
• completion：用于自动完成建议。
• search_as_you_type：键入时完成的类似文本的类型。
• token_count：文本中标记的计数。

文档排名类型：

• dense_vector：记录浮点值的密集向量。
• rank_feature：记录数字特征以在查询时提高命中率。
• rank_features：记录数字特征以在查询时提高命中率。

空间数据类型：

• geo_point：纬度和经度点。
• geo_shape：复杂的形状，例如多边形。
• point：任意笛卡尔点。
• shape：任意笛卡尔几何。

其他类型：

percolator：索引用 Query DSL 编写的查询。

数组类型：在 Elasticsearch 中，数组不需要专用的字段数据类型。默认情况下，任何字段都可以包含零个或多个值，但是，数组中的所有值必须是相同的字段类型。请参阅数组。

多领域：

出于不同目的以不同方式索引同一字段通常很有用（使用不同的分词器）。例如，字符串字段可以映射为全文搜索的文本字段，以及排序或聚合的关键字字段。或者，您可以使用标准分析器、英语分析器和法语分析器来索引文本字段。
这就是多领域的目的。大多数字段类型通过 fields 参数支持多字段。

字符串类型总结：text，keyword