问为什么Elasticsearch中的scaled_float类型在其名称中有"float“？

EN

在文献资料的更深的地方，它说；

对于浮点类型，使用缩放因子将浮点数据存储到整数中通常更有效，这就是scaled_float类型在遮罩下所做的事情。例如，价格字段可以存储在一个scaling_factor为100的scaling_factor中。所有API的工作方式都像是将字段存储为双倍一样，但是在下使用的是0.分，价格*100，这是一个整数。这在很大程度上有助于节省磁盘空间，因为整数比浮点更容易压缩。为了换取磁盘空间的准确性，scaled_float也可以很好地使用。例如，假设您将cpu利用率作为0到1之间的一个数字进行跟踪。通常情况下，cpu利用率是12.7%还是13%并不重要，所以您可以使用一个scaling_factor为100的scaling_factor，以便将cpu利用率调整到最近的百分比，以节省空间。

为了扩展该示例，$1.10的价格和100的缩放因子意味着价格存储为1.10 * 100，或110，一个整数。然后，当它被读取回来时，Elasticsearch将通过执行相反的操作将值转换为它的原始值-- 110 / 100给出1.10。

同样，对于nit pick，它是Elasticsearch，s不是骆驼大小写:)