not_analyzed 索引这个域,所以它能够被搜索,但索引的是精确值。不会对它进行分析。 no 不索引这个域。这个域不会被搜索到。 string 域index 属性默认是 analyzed 。如果我们想映射这个字段为一个精确值,我们需要设置它为 not_analyzed: { "tag": { "type": "string", "index": "not_analyzed" } ...
无论文档是否包括这个字段,索引中每个文档的每个string字段都大约占用 1 个 byte 的空间。对于not_analyzed字符串字段的归一值默认是禁用的,而对于analyzed字段也可以通过修改字段映射禁用归一值: PUT /my_index { "mappings": { "doc": { "properties": { "text": { "type": "string", "norms": { "ena...
not_analyzed:将字段的原始值放入索引中,作为一个独立的term,它是除string字段以外的所有字段的默认值。 · analyzed:string字段的默认值,会先进行分析后,再把分析的term结果存入索引中。 1. 2. 2.下载zip包 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.3.0/elasticsearch-analysis-i...
一、复制logstash-2014.10.23的mapping到文本,在message_log的agent段里加上"index":"not_analyzed",删除logstash-2014.10.23,复制文本内容新建索引 结果:查看新建的logstash-2014.10.23的mapping时,发现agent段还是没有"index":"not_analyzed",ElasticSearch还是按message_log给的数据默认分段; 二、curl -XPUT local...
匹配邮编、产品序列号或其他not_analyzed未分析值,这些值可以是以某个特定前缀开始,也可以是与某种模式匹配的,甚至可以是与某个正则式相匹配的。 输入即搜索(search-as-you-type)——在用户键入搜索词过程的同时就呈现最可能的结果。 匹配如德语或荷兰语这样有长组合词的语言,如:Weltgesundheitsorganisation(世界卫生...
term查询可用作精确值匹配,精确值的类型则可以是数字,时间,布尔类型,或者是那些 not_analyzed 的字符串。 对应的QueryBuilderclass 是TermQueryBuilder 具体方法是QueryBuilders.termQuery() Terms terms查询允许指定多个值进行匹配。如果这个字段包含了指定值中的任何一个值,就表示该文档满足条件。
我们的介绍会始于一个not_analyzed准确值字段的前缀匹配。 版本 elasticsearch版本: elasticsearch-2.x 内容 邮编与结构化数据(Postcodes and Structured Data) 我们会使用美国的邮编(UK postcodes)来说明如何用部分匹配查询结构化数据。这种格式的邮编有着良好的结构定义。例如,邮编W1V 3DG可以分解为: ...
"field": { "type": "text", //文本类型 "index": "analyzed"//分词,不分词是:not_analyzed ,设置成false,字段将不会被索引 "analyzer":"ik"//指定分词器 "boost":1.23//字段级别的分数加权 "doc_values":false//对not_analyzed字段,默认都是开启,analyzed字段不能使用,对排序和聚合能提升较大性能,节...
1. 字段的 index 属性设置为:not_analyzed或者 no 对字段不分词或者不索引,可以节省很多运算,降低 CPU 占用。尤其是 binary 类型,默认情况下占用 CPU 非常高,而这种类型根本不需要进行分词做索引。 单个doc 在建立索引时的运算复杂度,最大的因素不在于 doc 的字节数或者说某个字段 value 的长度,而是字段的数量...
keyword:这种类型适用于结构化的字段,例如标签、email 地址、手机号码等等,这种类型的字段可以用作过滤、排序、聚合等。这种字符串也称之为 not-analyzed 字段。 2.1.2 数字类型 在满足需求的情况下,优先使用范围小的字段。字段长度越短,索引和搜索的效率越高。