> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-mintlify-8a08bda2.mintlify.site/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Сопоставление типов > Сопоставление типов в ClickHouse и Elasticsearch Elasticsearch и ClickHouse поддерживают широкий спектр типов данных, но их нижележащее хранилище и модели запросов фундаментально различаются. В этом разделе приведено сопоставление часто используемых типов полей Elasticsearch с их эквивалентами в ClickHouse, где они существуют, а также дан контекст, который поможет при миграции. Если эквивалента нет, в комментариях приведены альтернативы или примечания. | **Тип Elasticsearch** | **Эквивалент в ClickHouse** | **Примечания** | | ---------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | `boolean` | [`UInt8`](/ru/reference/data-types/int-uint) или [`Bool`](/ru/reference/data-types/boolean) | В новых версиях ClickHouse `Boolean` поддерживается как псевдоним для `UInt8`. | | `keyword` | [`String`](/ru/reference/data-types/string) | Используется для фильтрации по точному совпадению, группировки и сортировки. | | `text` | [`String`](/ru/reference/data-types/string) | Возможности полнотекстового поиска в ClickHouse ограничены; токенизация требует пользовательской логики с использованием таких функций, как `tokens`, в сочетании с функциями для работы с массивами. | | `long` | [`Int64`](/ru/reference/data-types/int-uint) | 64-битное целое число со знаком. | | `integer` | [`Int32`](/ru/reference/data-types/int-uint) | 32-битное целое число со знаком. | | `short` | [`Int16`](/ru/reference/data-types/int-uint) | 16-битное целое число со знаком. | | `byte` | [`Int8`](/ru/reference/data-types/int-uint) | 8-битное целое число со знаком. | | `unsigned_long` | [`UInt64`](/ru/reference/data-types/int-uint) | 64-битное целое число без знака. | | `double` | [`Float64`](/ru/reference/data-types/float) | 64-битное число с плавающей точкой. | | `float` | [`Float32`](/ru/reference/data-types/float) | 32-битное число с плавающей точкой. | | `half_float` | [`Float32`](/ru/reference/data-types/float) или [`BFloat16`](/ru/reference/data-types/float) | Наиболее близкий эквивалент. В ClickHouse нет 16-битного числа с плавающей точкой. В ClickHouse есть `BFloat16` — он отличается от half-float IEEE-754: half-float обеспечивает более высокую точность при меньшем диапазоне, тогда как bfloat16 жертвует точностью ради более широкого диапазона, что делает его лучше подходящим для задач машинного обучения. | | `scaled_float` | [`Decimal(x, y)`](/ru/reference/data-types/decimal) | Используется для хранения числовых значений с фиксированной точкой. | | `date` | [`DateTime`](/ru/reference/data-types/datetime) | Эквивалентные типы даты и времени с точностью до секунды. | | `date_nanos` | [`DateTime64`](/ru/reference/data-types/datetime64) | ClickHouse поддерживает точность до наносекунд с `DateTime64(9)`. | | `binary` | [`String`](/ru/reference/data-types/string), [`FixedString(N)`](/ru/reference/data-types/fixedstring) | Для бинарных полей требуется декодирование из base64. | | `ip` | [`IPv4`](/ru/reference/data-types/ipv4), [`IPv6`](/ru/reference/data-types/ipv6) | Доступны встроенные типы `IPv4` и `IPv6`. | | `object` | [`Nested`](/ru/reference/data-types/nested-data-structures), [`Map`](/ru/reference/data-types/map), [`Tuple`](/ru/reference/data-types/tuple), [`JSON`](/ru/reference/data-types/newjson) | В ClickHouse JSON-подобные объекты можно моделировать с помощью [`Nested`](/ru/reference/data-types/nested-data-structures) или [`JSON`](/ru/reference/data-types/newjson). | | `flattened` | [`String`](/ru/reference/data-types/string) | Тип `flattened` в Elasticsearch хранит целые объекты JSON как отдельные поля, обеспечивая гибкий, бессхемный доступ к вложенным ключам без полного mapping. В ClickHouse похожую функциональность можно реализовать с помощью типа String, но для этого потребуется обработка в materialized view. | | `nested` | [`Nested`](/ru/reference/data-types/nested-data-structures) | Столбцы ClickHouse `Nested` предоставляют схожую семантику для сгруппированных вложенных полей, если используется `flatten_nested=0`. | | `join` | NA | Прямого аналога отношений parent-child нет. В ClickHouse это и не требуется, так как поддерживаются JOIN между таблицами. | | `alias` | [`Alias`](/ru/reference/statements/create/table#alias) модификатор столбца | Псевдонимы [поддерживаются](/ru/reference/statements/create/table#alias) через модификатор поля. К таким псевдонимам можно применять функции, например `size String ALIAS formatReadableSize(size_bytes)` | | `range` types (`*_range`) | [`Tuple(start, end)`](/ru/reference/data-types/tuple) или [`Array(T)`](/ru/reference/data-types/array) | В ClickHouse нет встроенного типа range, но числовые диапазоны и диапазоны дат можно представить с помощью структур [`Tuple(start, end)`](/ru/reference/data-types/tuple) или [`Array`](/ru/reference/data-types/array). Для диапазонов IP (`ip_range`) храните значения CIDR как `String` и проверяйте их с помощью функций вроде `isIPAddressInRange()`. В качестве альтернативы можно использовать lookup-словари на основе `ip_trie` для эффективной фильтрации. | | `aggregate_metric_double` | [`AggregateFunction(...)`](/ru/reference/data-types/aggregatefunction) и [`SimpleAggregateFunction(...)`](/ru/reference/data-types/simpleaggregatefunction) | Используйте состояние агрегатной функции и materialized view для моделирования предварительно агрегированных метрик. Все функции агрегации поддерживают состояние агрегатной функции. | | `histogram` | [`Tuple(Array(Float64), Array(UInt64))`](/ru/reference/data-types/tuple) | Вручную представляйте бакеты и счётчики с помощью массивов или пользовательских схем. | | `annotated-text` | [`String`](/ru/reference/data-types/string) | Нет встроенной поддержки поиска с учётом сущностей или аннотаций. | | `completion`, `search_as_you_type` | NA | Нет встроенного движка для автодополнения или подсказок. Это можно воспроизвести с помощью `String` и [функций поиска](/ru/reference/functions/regular-functions/string-search-functions). | | `semantic_text` | NA | Нет встроенного семантического поиска — сгенерируйте эмбеддинги и используйте векторный поиск. | | `token_count` | [`Int32`](/ru/reference/data-types/int-uint) | Используйте на этапе ингестии, чтобы вручную вычислять количество токенов, например с помощью функции `length(tokens())`, в том числе через материализованный столбец | | `dense_vector` | [`Array(Float32)`](/ru/reference/data-types/array) | Используйте массивы для хранения эмбеддингов | | `sparse_vector` | [`Map(UInt32, Float32)`](/ru/reference/data-types/map) | Имитируйте разреженные векторы с помощью map. Встроенной поддержки разреженных векторов нет. | | `rank_feature` / `rank_features` | [`Float32`](/ru/reference/data-types/float), [`Array(Float32)`](/ru/reference/data-types/array) | Встроенного повышения релевантности во время выполнения запроса нет, но его можно реализовать вручную в логике скоринга. | | `geo_point` | [`Tuple(Float64, Float64)`](/ru/reference/data-types/tuple) или [`Point`](/ru/reference/data-types/geo#point) | Используйте кортеж вида (широта, долгота). [`Point`](/ru/reference/data-types/geo#point) также доступен как тип ClickHouse. | | `geo_shape`, `shape` | [`Ring`](/ru/reference/data-types/geo#ring), [`LineString`](/ru/reference/data-types/geo#linestring), [`MultiLineString`](/ru/reference/data-types/geo#multilinestring), [`Polygon`](/ru/reference/data-types/geo#polygon), [`MultiPolygon`](/ru/reference/data-types/geo#multipolygon) | Встроенная поддержка геометрических объектов и пространственной индексации. | | `percolator` | NA | Концепция индексации запросов отсутствует. Вместо этого используйте стандартный SQL и incremental materialized views. | | `version` | [`String`](/ru/reference/data-types/string) | В ClickHouse нет встроенного типа для версий. Храните версии как строки и при необходимости используйте пользовательские функции (UDF) для семантического сравнения. Если нужны запросы по диапазону, рассмотрите нормализацию к числовым форматам. |
### Примечания
* **Массивы**: в Elasticsearch все поля изначально поддерживают массивы. В ClickHouse массивы должны быть явно определены (например, `Array(String)`); их преимущество в том, что к конкретным позициям можно обращаться и выполнять по ним запросы, например `an_array[1]`. * **Мультиполя**: Elasticsearch позволяет индексировать [одно и то же поле несколькими способами](https://www.elastic.co/docs/reference/elasticsearch/mapping-reference/multi-fields#_multi_fields_with_multiple_analyzers) (например, и как `text`, и как `keyword`). В ClickHouse такой подход нужно моделировать с помощью отдельных столбцов или представлений. * **Типы Map и JSON** - в ClickHouse тип [`Map`](/ru/reference/data-types/map) обычно используется для моделирования динамических структур ключ-значение, таких как `resourceAttributes` и `logAttributes`. Этот тип обеспечивает гибкую ингестию без схемы, позволяя добавлять произвольные ключи во время выполнения, — по смыслу это похоже на объекты JSON в Elasticsearch. Однако важно учитывать следующие ограничения: * **Единый тип значений**: столбцы [`Map`](/ru/reference/data-types/map) в ClickHouse должны иметь согласованный тип значений (например, `Map(String, String)`). Значения смешанных типов не поддерживаются без приведения. * **Издержки производительности**: доступ к любому ключу в [`Map`](/ru/reference/data-types/map) требует загрузки всей структуры `Map` в память, что может негативно сказываться на производительности. * **Нет подстолбцов**: в отличие от JSON, ключи в [`Map`](/ru/reference/data-types/map) не представлены как настоящие подстолбцы, что ограничивает возможности ClickHouse по эффективному индексированию, сжатию и выполнению запросов. Из-за этих ограничений ClickStack отказывается от [`Map`](/ru/reference/data-types/map) в пользу улучшенного типа [`JSON`](/ru/reference/data-types/newjson) в ClickHouse. Тип [`JSON`](/ru/reference/data-types/newjson) устраняет многие недостатки `Map`: * **Настоящее столбцовое хранение**: каждый путь в JSON хранится как подстолбец, что обеспечивает эффективное сжатие, фильтрацию и векторизованное выполнение запросов. * **Поддержка смешанных типов**: разные типы данных (например, целые числа, строки, массивы) могут сосуществовать по одному и тому же пути без приведения или унификации типов. * **Масштабируемость файловой системы**: внутренние ограничения на динамические ключи (`max_dynamic_paths`) и типы (`max_dynamic_types`) предотвращают взрывной рост числа файлов столбцов на диске даже для наборов ключей большой мощности. * **Плотное хранение**: `null` и отсутствующие значения хранятся разреженно, чтобы избежать лишних накладных расходов. Тип [`JSON`](/ru/reference/data-types/newjson) особенно хорошо подходит для рабочих нагрузок обсервабилити, сочетая гибкость ингестии без схемы с производительностью и масштабируемостью встроенных типов ClickHouse, — это делает его идеальной заменой [`Map`](/ru/reference/data-types/map) в динамических полях атрибутов. Для получения дополнительных сведений о типе JSON рекомендуем [руководство по JSON](/ru/guides/clickhouse/data-formats/json/intro) и статью [«How we built a new powerful JSON data type for ClickHouse»](https://clickhouse.com/blog/a-new-powerful-json-data-type-for-clickhouse).