在实际项目应用中，可以通过创建不同索引进行text和keyword类型性能对比实验，以观察不同数据类型在各种操作中的表现。> 写入性能测试 在Elasticsearch中，我们选取了1000条格式为”Eddie Underwood”的英文名数据作为种子数据，并采用bulk方式将这些数据批量写入三个不同的测试索引。结果显示，由于keyword类型的数据无需进行...
区别在于，text类型（文本类型）会使用默认分词器分词，也就是存入的数据会先进行分词，然后将分完词的词组存入索引，当然你也可以为他指定特定的分词器。text类型检索不是直接给出是否匹配，而是检索出相似度，并按照相似度由高到低返回结果。这样会导致本来我们认为应该查询出来的数据有可能会查询不到。如果定义成ke...
一切文本类型的字符串可以定义成 “text”文本类型或“keyword”关键字类型两种类型。 区别在于,text类型(文本类型)会使用默认分词器分词,也就是存入的数据会先进行分词,然后将分完词的词组存入索引,当然你也可以为他指定特定的分词器。text类型检索不是直接给出是否匹配,而是检索出相似度,并按照相似度由高到低返回...
1. text类型:会分词,先把对象进行分词处理,然后再再存入到es中。 当使用多个单词进行查询的时候,当然查不到已经分词过的内容! 2. keyword:不分词,没有把es中的对象进行分词处理,而是存入了整个对象! 这时候当然可以进行完整地查询!默认是256个字符!
keyword 1:不进行分词,直接索引,支持模糊、支持精确匹配,支持聚合、排序操作。2:keyword类型的最大支持的长度为——32766个UTF-8类型的字符,可以通过设置ignore_above指定自持字符长度,超过给定长度后的数据将不被索引,无法通过term精确匹配检索返回结果。
官方文档链接:textkeyword 原来,es从2.X版本一下子跳到了5.X版本,将string类型变为了过期类型,取而代之的是text和keyword数据类型,一直到现在最新的6以上版本。接下来就看看这两个字段的区别。 按照官方文档的阐述,text类型的数据被用来索引长文本,例如电子邮件主体部分或者一款产品的介绍,这些文本会被分析,在建立...
很多刚开始学习 Elasticsearch 的人经常会混淆Text 和Keyword数据类型。 它们之间的区别很简单，但非常关键。它们之间的本质区别在于：对于 Text 类型，将文本存储到倒排索引之前，会使用分析器对其进行分析，而 Keyword 类型则不会分析。文档是否被分析过会影响其查询的结果。关于倒排索引和分析器的内容可以...
EN我们知道，在 ES 中，字段类型如果是keyword，那么在搜索的时候一般只能整体搜索，不支持搜索部分内容。
keyword类型的数据可以满足电子邮箱地址、主机名、状态码、邮政编码和标签等数据的要求,不进行分词,常常被用来过滤、排序和聚合。 综上,可以发现text类型在存储数据的时候会默认进行分词,并生成索引。而keyword存储数据的时候,不会分词建立索引,显然,这样划分数据更加节省内存。
发现name、author的type是text, 还有个field是keyword,keyword的type是keyword: step3 查询 我们使用term查询某个小说: GET book/novel/_search { "query": { "constant_score": { "filter": { "term": { "name": "Gone with the Wind" } }, ...