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!
默认结合标准分析器进行词命中、词频相关度打分。 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。 使用场景: 存...
2)文本分析取决于 mapping 中设定的 analyzer(中文分词,我们默认选择ik分词器); 3) fuzziness——模糊性允许基于被查询的字段的类型进行模糊匹配; 4)”operator”: “and”——匹配与操作(默认或操作); 5) “minimum_should_match”: “75%”——这让我们可以指定必须匹配的词项数用来表示一个文档是否相关。 ...
Elasticsearch中text与keyword的区别 Elasticsearch中text与keyword的区别 text类型 1:⽀持分词，全⽂检索,⽀持模糊、精确查询,不⽀持聚合,排序操作;2:test类型的最⼤⽀持的字符长度⽆限制,适合⼤字段存储；使⽤场景：存储全⽂搜索数据, 例如: 邮箱内容、地址、代码块、博客⽂章内容等。默认结合...
与text 字段不同,它不会将字符串视为由标点符号分隔的单词的集合。 与keyword 字段不同,它可以快速地搜索许多唯一值,并且没有大小限制。 wildcard字段类型通过两种优化的数据结构提高模糊查询的性能,一种使用n-gram分词器,这个分词器不打算在这里详细讲,只需要知道它会把单词在继续细分存储就行,比如, ...
映射定义包括字段的数据类型(如text、keyword、integer、date等),这些类型决定了字段如何被索引和搜索。此外,映射还可以包含其他设置,如字段是否应存储原始值、是否应创建doc values以便于排序和聚合等。 二、关键属性与用途 1. 字段类型 选择合适的字段类型对于优化存储和查询性能至关重要。例如,对于全文搜索,应使用tex...
由于文本会被分词,所以往往要去做排序会报错,通常我们可以为这个字段增加额外的一个附属属性,类型为keyword,用于做排序。 创建新的索引 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 POST /shop2/_mapping { "properties": { "id": { "type": "long" }, "nickname": { "type": "text", ...
string类型匹配为text和keyword两种类型,意味着会占用更多的存储空间 mapping爆炸 如果不小心写错了查询语句,get用成了put误操作,就会错误创建很多字段 三.Mapping-Param之doc_values 官网文档地址:elastic.co/guide/en/ela 核心功能 DocValue其实是[Lucene](so.csdn.net/so/search?)在构建倒排索引时,会额外建立一个...
类似关系型数据库模式：Mapping定义了Elasticsearch索引中数据的结构。字段定义：包括字段名称、数据类型及特定配置。数据类型：字符串类型：text：支持全文检索，通过分词器进行文本分析。keyword：用于精确匹配，支持排序与聚合，不进行分词。数字类型：支持整数、浮点数及作为keyword类型使用，以优化查询性能。日期...
mapping.startObject(field) .field("type","keyword") .field("index", false) .field("ignore_above", info.getIgnoreAbove()) .endObject(); } else if(participle == 1) { mapping.startObject(field) .field("type","text") .field("analyzer","ik_smart") ...