# 索引字段说明文档
  

  本文档详细说明了 Elasticsearch 索引中所有字段的类型、索引方式、数据来源等信息。
  

  ## 设计思路
  
  1. **针对店匠数据结构**  
   - 数据源处理：时间、数值字段的规范化直接在流水线中完成，因为只有一套数据源，不需要配置化；以我们的 SPU/SKU 为标准输入。  
   - ES 索引方式：为了可扩展，需要定义多种索引方式，对于每个入 ES 的字段只需从中选择一种索引方式。
  2. **Doc 单位为 SPU**  
   - SKU 作为 SPU 的内部属性（ES 的 nested 结构），SKU 的价格字段展开为 `min_price`、`max_price` 作为 SPU 字段。
  3. **多语言适配**  
   - 原始数据与用户环境均为多语言，需根据语言路由到不同分析器/索引方式，在线搜索时也要考虑多语言的适配。
  4. **搜索接口适配**  
   - 接口简单，自动为多语言的数据源和 query 适配最优检索策略。  

  - 返回的结果格式约定为店匠系列的 SPU/SKU嵌套结构。  

   - 支撑 facet/过滤/排序业务需求：用户可以选择任何一个 keyword 或 HKText 类型的字段做筛选、聚合；也可以选择任何一个数值型字段做 Range 过滤或排序。
  

  ## 关键字段

  参考1：spu表 & sku表 & 属性表、数据源《商品导入模板》

  ### SPU表（shoplazza_product_spu）

  主要字段：
  - `id`: BIGINT - 主键ID
  - `tenant_id`: BIGINT - 租户ID
  - `handle`: VARCHAR(255) - URL handle
  - `title`: VARCHAR(512) - 商品标题
  - `brief`: VARCHAR(512) - 商品简介
  - `description`: TEXT - 商品描述
  - `vendor`: VARCHAR(255) - 供应商/品牌
  - `category`: VARCHAR(255) - 类目
  - `tags`: VARCHAR(1024) - 标签
  - `seo_title`: VARCHAR(512) - SEO标题
  - `seo_description`: TEXT - SEO描述
  - `seo_keywords`: VARCHAR(1024) - SEO关键词
  - `image_src`: VARCHAR(500) - 图片URL
  - `create_time`: DATETIME - 创建时间
  - `update_time`: DATETIME - 更新时间
  - `shoplazza_created_at`: DATETIME - 店匠创建时间
  - `shoplazza_updated_at`: DATETIME - 店匠更新时间
  
  spu表全部字段
  "Field"	"Type"	"Null"	"Key"	"Default"	"Extra"
  "id"	"bigint(20)"	"NO"	"PRI"		"auto_increment"
  "shop_id"	"bigint(20)"	"NO"	"MUL"		""
  "shoplazza_id"	"varchar(64)"	"NO"	""		""
  "handle"	"varchar(255)"	"YES"	"MUL"		""
  "title"	"varchar(500)"	"NO"	""		""
  "brief"	"varchar(1000)"	"YES"	""		""
  "description"	"text"	"YES"	""		""
  "spu"	"varchar(100)"	"YES"	""		""
  "vendor"	"varchar(255)"	"YES"	""		""
  "vendor_url"	"varchar(500)"	"YES"	""		""
  "seo_title"	"varchar(500)"	"YES"	""		""
  "seo_description"	"text"	"YES"	""		""
  "seo_keywords"	"text"	"YES"	""		""
  "image_src"	"varchar(500)"	"YES"	""		""
  "image_width"	"int(11)"	"YES"	""		""
  "image_height"	"int(11)"	"YES"	""		""
  "image_path"	"varchar(255)"	"YES"	""		""
  "image_alt"	"varchar(500)"	"YES"	""		""
  "inventory_policy"	"varchar(50)"	"YES"	""		""
  "inventory_quantity"	"int(11)"	"YES"	""	"0"	""
  "inventory_tracking"	"tinyint(1)"	"YES"	""	"0"	""
  "published"	"tinyint(1)"	"YES"	""	"0"	""
  "published_at"	"datetime"	"YES"	"MUL"		""
  "requires_shipping"	"tinyint(1)"	"YES"	""	"1"	""
  "taxable"	"tinyint(1)"	"YES"	""	"0"	""
  "fake_sales"	"int(11)"	"YES"	""	"0"	""
  "display_fake_sales"	"tinyint(1)"	"YES"	""	"0"	""
  "mixed_wholesale"	"tinyint(1)"	"YES"	""	"0"	""
  "need_variant_image"	"tinyint(1)"	"YES"	""	"0"	""
  "has_only_default_variant"	"tinyint(1)"	"YES"	""	"0"	""
  "tags"	"text"	"YES"	""		""
  "note"	"text"	"YES"	""		""
  "category"	"varchar(255)"	"YES"	""		""

  "category_id"	"bigint(20)"	"YES"	""		""
  "category_google_id"	"bigint(20)"	"YES"	""		""
  "category_level"	"int(11)"	"YES"	""		""
  "category_path"	"varchar(500)"	"YES"	""		""

  "shoplazza_created_at"	"datetime"	"YES"	""		""
  "shoplazza_updated_at"	"datetime"	"YES"	"MUL"		""
  "tenant_id"	"bigint(20)"	"NO"	"MUL"		""
  "creator"	"varchar(64)"	"YES"	""	""	""
  "create_time"	"datetime"	"NO"	""	"CURRENT_TIMESTAMP"	""
  "updater"	"varchar(64)"	"YES"	""	""	""
  "update_time"	"datetime"	"NO"	""	"CURRENT_TIMESTAMP"	"on update CURRENT_TIMESTAMP"
  "deleted"	"bit(1)"	"NO"	""	"b'0'"	""

  
  ### SKU表（shoplazza_product_sku）

  主要字段：
  - `id`: BIGINT - 主键ID（对应variant_id）
  - `spu_id`: BIGINT - SPU ID（关联字段）
  - `title`: VARCHAR(500) - 变体标题
  - `price`: DECIMAL(10,2) - 价格
  - `compare_at_price`: DECIMAL(10,2) - 原价
  - `sku`: VARCHAR(100) - SKU编码
  - `inventory_quantity`: INT(11) - 库存数量
  - `option1`: VARCHAR(255) - 选项1
  - `option2`: VARCHAR(255) - 选项2
  - `option3`: VARCHAR(255) - 选项3
  
  sku全部字段
  "Field"	"Type"	"Null"	"Key"	"Default"	"Extra"
  "id"	"bigint(20)"	"NO"	"PRI"		"auto_increment"
  "spu_id"	"bigint(20)"	"NO"	"MUL"		""
  "shop_id"	"bigint(20)"	"NO"	"MUL"		""
  "shoplazza_id"	"varchar(64)"	"NO"	""		""
  "shoplazza_product_id"	"varchar(64)"	"NO"	"MUL"		""
  "shoplazza_image_id"	"varchar(64)"	"YES"	""		""
  "title"	"varchar(500)"	"YES"	""		""
  "sku"	"varchar(100)"	"YES"	"MUL"		""
  "barcode"	"varchar(100)"	"YES"	""		""
  "position"	"int(11)"	"YES"	""	"0"	""
  "price"	"decimal(10,2)"	"YES"	""		""
  "compare_at_price"	"decimal(10,2)"	"YES"	""		""
  "cost_price"	"decimal(10,2)"	"YES"	""		""
  "option1"	"varchar(255)"	"YES"	""		""
  "option2"	"varchar(255)"	"YES"	""		""
  "option3"	"varchar(255)"	"YES"	""		""
  "inventory_quantity"	"int(11)"	"YES"	""	"0"	""
  "weight"	"decimal(10,2)"	"YES"	""		""
  "weight_unit"	"varchar(10)"	"YES"	""		""
  "image_src"	"varchar(500)"	"YES"	""		""
  "wholesale_price"	"json"	"YES"	""		""
  "note"	"text"	"YES"	""		""
  "extend"	"json"	"YES"	""		""
  "shoplazza_created_at"	"datetime"	"YES"	""		""
  "shoplazza_updated_at"	"datetime"	"YES"	""		""
  "tenant_id"	"bigint(20)"	"NO"	"MUL"		""
  "creator"	"varchar(64)"	"YES"	""	""	""
  "create_time"	"datetime"	"NO"	""	"CURRENT_TIMESTAMP"	""
  "updater"	"varchar(64)"	"YES"	""	""	""
  "update_time"	"datetime"	"NO"	""	"CURRENT_TIMESTAMP"	"on update CURRENT_TIMESTAMP"
  "deleted"	"bit(1)"	"NO"	""	"b'0'"	""
  

  ### 属性表
  "id"	"spu_id"	"shop_id"	"shoplazza_id"	"shoplazza_product_id"	"position"	"name"	"values"	"tenant_id"	"creator"	"create_time"	"updater"	"update_time"	"deleted"
  "1"	"64001"	"1"	"7f9eaed5-ff76-4bdd-ae75-b716130e5b0d"	"ef7c68fb-2685-4dc5-8996-9c32e8610499"	"1"	"颜色"	"[""蓝色"", ""红色"", ""绿色""]"	"162"	"1"	"16/11/2025 19:39:59"	""	"18/11/2025 10:06:11"	"0"
  
  

  参考2：波哥 索引《店匠指南》 -> 商品详解
  
  
  参考3： 店匠的商品结构  -  民丰：

  固定字段：
  1、必填：品名
  2、非必填：副标题、类目、专辑、标签、供应商、市场
  
  动态字段：商品属性
  1、款式（一款，或者多款）这部分是可以动态自定义的
  款式可以支持直接生成一个 SKU，也可以选择不启用
  2、类目没有预设动态属性值，都是自定义的
  
  我们的目标客户店匠的两个店铺，男装和女装
  
  商品信息：品名、颜色、尺码，基本上就这三个信息
  

  ### 分类prefixQuery

  最多三级分类，商品可以指向任何级别的分类
  Field	Type
  category	varchar(255)
  category_id	bigint(20)
  category_google_id	bigint(20)
  category_level	int(11)
  category_path	varchar(500)
  
  
  ### 属性
  1. 组织ES输入数据的时候，需要为sku拼接spu的 option1 option2 option3，作为属性名称（比如“颜色”），sku的 option1 option2 option3 作为属性值（比如“白色”）
  2. 有以下方案： TODO 可以选择其中一种，或者2用于填充3用于搜索：

  1）铺平展开，只支持三个，支持查询。缺点是，查询逻辑跟租户的属性维度绑定，不灵活

  attr1
  attr2
  attr3
  option1
  option2
  option3

  2）nested，支持超过3个属性（动态）。支持查询

  "specifications": {
    "type": "nested",
    "properties": {

      "name": { "type": "keyword" },         // "颜色", "容量"
      "value": { "type": "keyword" }         // "白色", "256GB"

    }
  },

  3）nested，支持超过3个属性（动态）。只用作返回，不能查询。节省索引空间
  "specifications": {
    "type": "nested",
    "properties": {
      "name": { "type": "keyword","index": false },
      "value": { "type": "keyword","index": false }
    }
  },
  
  考虑使用方案（3）。 

  
  ### status
  1. 商品下架等状态
  2. 无库存，是用status记录，提升查询效率
  
  ### 多语言
  索引：中英文（两套），如果商品资料是中文，则我们系统使用 谷歌翻译（和平台使用的翻译工具对齐） 自动翻译为英文。
  检索：将非中英文，翻译成英文后，再检索英文。
  
  ## 分面
  1. 分类
  2. 标签。这个是个扁平的结构，不是像属性那样k-v-pair的
  不用考虑属性。这个 option1 2 3不能放在外面筛选。他的定位是spu内部的东西，不是外部用于筛选商品的。  即使外面要有那种 动态筛选 比如搜手机出品牌、款式 这种， 不是对应的这个字段，会是另外的字段。
  
  
  ### 字段预处理
  需要用「英文逗号」隔开，作为list输入的字段：
  SEO关键词
  专辑名称
  标签
  尺寸信息
  
  
  ## SPU 与 SKU 的协同设计
  

  参考《索引spu-sku层级结构设计.md》

  
  
  ## rank - 相关性
  
  
  ## rank - 提权
  
  function_score 提升相关性
  ```json
  "function_score": {
    "functions": [
      { "field_value_factor": { "field": "sales_count", "factor": 0.001, "modifier": "log1p" } },
      { "gauss": { "listed_at": { "scale": "30d" } } }
    ],
    "boost_mode": "multiply"
  }
  ```
  
  

  ## 索引基本信息
  
  - **索引名称**: `search_products`
  - **索引级别**: SPU级别（商品级别）

  - **数据结构**: SPU文档包含嵌套的skus数组

  
  ## 分片与副本设置
  ```json
  # 分片数： 根据cpu数量和sku数量决定。
  "settings": {
    "number_of_shards": 8,
    "number_of_replicas": 1,
    "refresh_interval": "15s"
  }
  ```
  

  ## 索引类型与处理说明
  

  ### 文本字段

  - **TEXT**  (电商通用分析-多语言通用)

    ```json
    {
      "type": "text",
      "analyzer": "hanlp_index",
      "search_analyzer": "hanlp_standard"
    }
    ```

  - **TEXT_ZH**  (电商通用分析-中文)

    ```json

    {
      "type": "text",
      "analyzer": "hanlp_index",
      "search_analyzer": "hanlp_standard"
    }

    ```

  - **TEXT_EN** (电商通用分析-中文)

    ```json

    { "type": "text", "analyzer": "english" }

    ```
  

  ### KEYWORD（关键词字段）

  - ES 输入支持字符串或字符串数组，统一写入 keyword 字段，默认大小写敏感，必要时可通过 normalizer 统一大小写。  

    ```json

    { "type": "keyword" }

    ```
  

  ### HKText（Hybrid Keyword+Text 字段）

  - 该类型用于“精确匹配优先 + 模糊匹配兜底”的业务场景（如品牌、标签、SEO 关键词）。  
  - 典型 mapping：  

    ```json
    {

      "type": "text",
      "analyzer": "factory_no_ngram_analyzer",
      "search_analyzer": "factory_no_query_analyzer",
      "fields": {
        "keyword": { "type": "keyword", "normalizer": "lowercase" }

      }
    }
    ```

  - 业务命名：**HKText**。使用 `字段.keyword` 子字段满足过滤、聚合等精确需求，主字段支持 ngram 模糊搜索。

  ### LONG（数值字段-整数）
  
  ```json
  { "type": "long" }
  ```
  
  ### FLOAT（数值字段-浮点数）

  ```json
  { "type": "float" }
  ```

  ### DATE（日期字段）

  
  - 预处理：统一转换为 ISO8601（UTC）字符串或毫秒时间戳；空值保持 null。  

  - ES mapping：
    

    ```json
    {
      "type": "date",
      "format": "strict_date_optional_time||epoch_millis"
    }
    ```
  - 查询：支持范围检索、排序与聚合。
  

  ### TEXT_EMBEDDING（文本-多语言向量化）

  - 调用“文本向量化”模块生成 1024 维向量，适用于标题、描述等语义检索场景。  

    ```json
    {

      "type": "dense_vector",
      "dims": 1024,
      "index": true,
      "similarity": "dot_product"
    }
    ```
  

  ### IMAGE_EMBEDDING（图片-向量化）

  
  - 调用“图片向量化”模块生成 1024 维向量，并保留图片 URL 以便回显。  

    ```json
    {
      "type": "nested",
      "properties": {
        "vector": {
          "type": "dense_vector",
          "dims": 1024,
          "similarity": "dot_product"
        },
        "url": { "type": "text" }

      }
    }
    ```

  ## 字段说明表
  
  ### 基础字段
  

  | 索引字段名 | ES字段类型 | 是否索引 | 数据来源表 | 表中字段名 | 表中字段类型 | 数据预处理 | 说明 |
  |-----------|-----------|---------|-----------|-----------|-------------|-------------|------|
  | tenant_id | KEYWORD | 是 | SPU表 | tenant_id | BIGINT | BIGINT转字符串 | 租户ID，用于多租户隔离 |

  | spu_id | KEYWORD | 是 | SPU表 | id | BIGINT | BIGINT转字符串 | SPU ID（主键） |

  | handle | KEYWORD | 是 | SPU表 | handle | VARCHAR(255) |  | 商品URL handle |
  
  数据预处理列留空表示该字段无需额外处理。

  
  ### 文本搜索字段
  

  | 索引字段名 | ES字段类型 | 是否索引 | 数据来源表 | 表中字段名 | 表中字段类型 | Boost权重 | 数据预处理 | 说明 |
  |-----------|-----------|---------|-----------|-----------|-------------|-----------|-------------|------|
  | title | TEXT | 是 | SPU表 | title | VARCHAR(512) | 3.0 |  | 商品标题，权重最高 |
  | brief | TEXT | 是 | SPU表 | brief | VARCHAR(512) | 1.5 |  | 商品简介 |
  | description | TEXT | 是 | SPU表 | description | TEXT | 1.0 |  | 商品详细描述 |

  
  ### SEO字段
  

  | 索引字段名 | ES字段类型 | 是否索引 | 数据来源表 | 表中字段名 | 表中字段类型 | Boost权重 | 是否返回 | 数据预处理 | 说明 |
  |-----------|-----------|---------|-----------|-----------|-------------|-----------|---------|-------------|------|
  | seo_title | TEXT | 是 | SPU表 | seo_title | VARCHAR(512) | 2.0 | 否 |  | SEO标题，用于提升相关性 |
  | seo_description | TEXT | 是 | SPU表 | seo_description | TEXT | 1.5 | 否 |  | SEO描述 |
  | seo_keywords | HKText | 是 | SPU表 | seo_keywords | VARCHAR(1024) | 2.0 | 否 | 按逗号分割为list，去除空白项 | SEO关键词，支持模糊匹配+精确过滤 |

  
  ### 分类和标签字段
  

  | 索引字段名 | ES字段类型 | 是否索引 | 数据来源表 | 表中字段名 | 表中字段类型 | Boost权重 | 是否返回 | 数据预处理 | 说明 |
  |-----------|-----------|---------|-----------|-----------|-------------|-----------|---------|-------------|------|

  | vendor | HKText | 是 | SPU表 | vendor | VARCHAR(255) | 1.5 | 是 |  | 供应商/品牌，HKText字段自动提供 `vendor.keyword` 用于过滤、聚合 |

  | tags | HKText | 是 | SPU表 | tags | VARCHAR(1024) | 1.0 | 是 | 按逗号分割为list | 标签字段，支持模糊搜索；使用 `tags.keyword` 进行精确过滤 |

  | category | HKText | 是 | SPU表 | category | VARCHAR(255) | 1.5 | 是 |  | 类目字段，使用 `category.keyword` 进行过滤/分面 |

  
  ### 价格字段
  

  | 索引字段名 | ES字段类型 | 是否索引 | 数据来源表 | 表中字段名 | 表中字段类型 | 数据预处理 | 说明 |
  |-----------|-----------|---------|-----------|-----------|-------------|-------------|------|
  | min_price | FLOAT | 是 | SKU表（聚合计算） | price | DECIMAL(10,2) | 聚合所有SKU最小值并转FLOAT | 最低价格（从所有SKU中取最小值） |
  | max_price | FLOAT | 是 | SKU表（聚合计算） | price | DECIMAL(10,2) | 聚合所有SKU最大值并转FLOAT | 最高价格（从所有SKU中取最大值） |
  | compare_at_price | FLOAT | 是 | SKU表（聚合计算） | compare_at_price | DECIMAL(10,2) | 聚合所有SKU最大值并转FLOAT | 原价（从所有SKU中取最大值） |

  
  **价格计算逻辑**：
  - `min_price`: 取该SPU下所有SKU的price字段的最小值
  - `max_price`: 取该SPU下所有SKU的price字段的最大值
  - `compare_at_price`: 取该SPU下所有SKU的compare_at_price字段的最大值（如果存在）
  
  ### 图片字段
  

  | 索引字段名 | ES字段类型 | 是否索引 | 数据来源表 | 表中字段名 | 表中字段类型 | 数据预处理 | 说明 |
  |-----------|-----------|---------|-----------|-----------|-------------|-------------|------|
  | image_url | KEYWORD | 否 | SPU表 | image_src | VARCHAR(500) | 补全协议/域名，确保绝对URL | 商品主图URL，仅用于展示 |

  
  ### 文本嵌入字段
  

  | 索引字段名 | ES字段类型 | 是否索引 | 数据来源表 | 表中字段名 | 表中字段类型 | 数据预处理 | 说明 |
  |-----------|-----------|---------|-----------|-----------|-------------|-------------|------|
  | title_embedding | TEXT_EMBEDDING | 是 | 计算生成 | title | VARCHAR(512) | BGE-M3模型生成1024维向量 | 标题的文本向量（1024维），用于语义搜索 |

  
  **说明**：
  - 向量维度：1024
  - 相似度算法：dot_product（点积）
  - 数据来源：基于title字段通过BGE-M3模型生成
  
  ### 时间字段
  

  | 索引字段名 | ES字段类型 | 是否索引 | 数据来源表 | 表中字段名 | 表中字段类型 | 是否返回 | 数据预处理 | 说明 |
  |-----------|-----------|---------|-----------|-----------|-------------|---------|-------------|------|
  | create_time | DATE | 是 | SPU表 | create_time | DATETIME | 是 | 转换为UTC ISO8601字符串 | 创建时间 |
  | update_time | DATE | 是 | SPU表 | update_time | DATETIME | 是 | 转换为UTC ISO8601字符串 | 更新时间 |
  | shoplazza_created_at | DATE | 是 | SPU表 | shoplazza_created_at | DATETIME | 否 | 转换为UTC ISO8601字符串 | 店匠系统创建时间 |
  | shoplazza_updated_at | DATE | 是 | SPU表 | shoplazza_updated_at | DATETIME | 否 | 转换为UTC ISO8601字符串 | 店匠系统更新时间 |

  ### 嵌套SKUs字段（SKU级别）

  | 索引字段名 | ES字段类型 | 是否索引 | 数据来源表 | 表中字段名 | 表中字段类型 | 数据预处理 | 说明 |
  |-----------|-----------|---------|-----------|-----------|-------------|-------------|------|

  | skus | JSON (nested) | 是 | SKU表 | - | - | 汇总同SPU下SKU记录，构建nested数组 | SKU数组（嵌套结构） |

  #### SKUs子字段

  | 索引字段名 | ES字段类型 | 是否索引 | 数据来源表 | 表中字段名 | 表中字段类型 | 数据预处理 | 说明 |
  |-----------|-----------|---------|-----------|-----------|-------------|-------------|------|

  | skus.sku_id | keyword | 是 | SKU表 | id | BIGINT | BIGINT转字符串 | SKU ID |
  | skus.title | text | 是 | SKU表 | title | VARCHAR(500) |  | SKU标题 |
  | skus.price | float | 是 | SKU表 | price | DECIMAL(10,2) | DECIMAL转FLOAT | SKU价格 |
  | skus.compare_at_price | float | 是 | SKU表 | compare_at_price | DECIMAL(10,2) | DECIMAL转FLOAT | 原价 |
  | skus.sku | keyword | 是 | SKU表 | sku | VARCHAR(100) |  | SKU编码 |
  | skus.stock | long | 是 | SKU表 | inventory_quantity | INT(11) | INT转LONG | 库存数量 |
  | skus.options | object | 是 | SKU表 | option1/option2/option3 | VARCHAR(255) | 合并option1/2/3并去除空值 | 选项（颜色、尺寸等） |

  
  **Variants结构说明**：
  - `variants` 是一个嵌套对象数组，每个元素代表一个SKU
  - 使用ES的nested类型，支持对嵌套字段进行独立查询和过滤
  - `options` 对象包含 `option1`、`option2`、`option3` 三个字段，分别对应SKU表中的选项值
  

  ## 索引配置
  
  ### 索引设置
  
  - **分片数**: 1
  - **副本数**: 0
  - **刷新间隔**: 30秒
  
  ### 查询域（Query Domains）
  
  系统定义了多个查询域，用于在不同场景下搜索不同的字段组合：
  
  1. **default（默认索引）**: 搜索所有文本字段
     - 包含字段：title, brief, description, seo_title, seo_description, seo_keywords, vendor, product_type, tags, category
     - Boost: 1.0
  
  2. **title（标题索引）**: 仅搜索标题相关字段
     - 包含字段：title, seo_title
     - Boost: 2.0
  
  3. **vendor（品牌索引）**: 仅搜索品牌字段
     - 包含字段：vendor
     - Boost: 1.5
  
  4. **category（类目索引）**: 仅搜索类目字段
     - 包含字段：category
     - Boost: 1.5
  
  5. **tags（标签索引）**: 搜索标签和SEO关键词
     - 包含字段：tags, seo_keywords
     - Boost: 1.0
  
  ## 数据转换规则
  
  ### 数据类型转换
  

  1. **BIGINT → KEYWORD**: 数字ID转换为字符串（如 `spu_id`, `sku_id`）

  2. **DECIMAL → FLOAT**: 价格字段从DECIMAL转换为FLOAT
  3. **INT → LONG**: 库存数量从INT转换为LONG
  4. **DATETIME → DATE**: 时间字段转换为ISO格式字符串
  
  ### 特殊处理
  
  1. **价格聚合**: 从多个SKU的价格中计算min_price、max_price、compare_at_price
  2. **图片URL处理**: 如果image_src不是完整URL，会自动添加协议前缀
  3. **选项合并**: 将SKU表的option1、option2、option3合并为options对象
  
  ## 注意事项
  
  1. **多租户隔离**: 所有查询必须包含 `tenant_id` 过滤条件
  2. **嵌套查询**: 查询variants字段时需要使用nested查询语法
  3. **字段命名**: 用于过滤的字段应使用 `*_keyword` 后缀的字段
  4. **向量搜索**: title_embedding字段用于语义搜索，需要配合文本查询使用
  5. **Boost权重**: 不同字段的boost权重影响搜索结果的相关性排序
  

  
  ## TODO
  多语言问题。
  店匠的products接口返回的 title tags note category  seo_title seo_description 等字段，为商家销售区域所使用语言，因此英文为主，各种语言都有。
  不同语言需要用不同的分析器，需要拆分不同的字段。
  

  方案1：

  1. 索引层面：
  每种文本字段，都设置多份语言索引，暂时先包括 zh en 两种即可。
  以下字段做两份，如果以后对接的商家达到8种语言，那么这些字段也对应的扩展到8份。
  title brief description seo_title seo_description seo_keywords vendor vendor_keyword product_type product_type_keyword category
  
  
  2. tenant - 数据灌入：
  对每个tenant设置一一个语言，作为tenant的一个基本配置。
  写入索引的时候，根据语言配置将title 等文本字段写入对应的索引字段（比如 title_en）
  查询的时候，将query转为商家所用语言，并到对应的field去查。
  
  
  3. 在线搜索时：
  多语言搜索作为效果优化的高级特性，比如某个用户配置了 zh, en 两种语言，那么 如索引的时候会进行不全，入两个字段。
  搜索的时候 也准备 query_en query_zh 两个查询词 分别到多个字段搜索。

  
  
  方案2（不建议）：
  索引层面只要一套字段，分析器选择兼顾多种语言效果的（比如hanLP / english），两者对于中英文之外的其他语言的检索效果都会有折损。选择hanLP时 英文字段的检索质量会下降，选择English不能满足中文分词需求。