在Elasticsearch(简称ES)中,text和keyword是两种不同类型的字段,它们各自有不同的用途和特点。下面是对这两种字段的详细解释和对比: 1. text字段的用途和特点 text字段主要用于全文搜索。当你需要对字段内容进行分词、索引和搜索时,应该使用text字段。Elasticsearch会对text字段的内容进行分词处理,将文本拆分成多个词条(...
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key...
一、写分词keyword、text 字符串 - text:文本索引,分词 默认结合standard analyzer(标准解析器)对文本进行分词、倒排索引。 不支持聚合,排序操作。 模糊匹配,支持 term、match 查询。 字符串 - keyword:关键词索引,不分词 不分词,直接将完整的文本保存到倒排索引中。 支持聚合、排序操作。 支持的最大长度为32766个...
ElasticSearch 5.0以后,string类型有重大变更,移除了string类型,string字段被拆分成两种新的数据类型: text用于全文搜索的,而keyword用于关键词搜索。 ElasticSearch字符串将默认被同时映射成text和keyword类型,将会自动创建下面的动态映射。 通过GET /dist_wechat_14_38/_mapping/field/weixin_number命令查看 weixin_number...
(一)text文本字段 (二)keyword关键字字段 (三)date日期类型 (四)Numeric类型 四、Field属性的设置标准 一、 Field的介绍 上周的一篇文章说了IK分词器的安装,但是我们如何在索引和搜索时去使用ik分词器呢?如何指定field的类型?比如日期类型、数值类型等。
Text和keyword的区别 ElasticSearch 5.0以后,string类型有重大变更,移除了string类型,string字段被拆分成两种新的数据类型: text用于全文搜索的,而keyword用于关键词搜索。 ElasticSearch字符串将默认被同时映射成text和keyword类型,将会自动创建下面的动态映射(dynamic mappings): ...
text和keyword是Elasticsearch中的两种字段类型,它们的主要区别在于对文本的处理方式和搜索方式。 text类型是一种全文字段类型,它会对文本进行分词、去停用词、词干化等处理,以提高搜索的准确性和效率。text类型适用于进行全文搜索和模糊匹配。 keyword类型是一种字符串字段类型,它不对文本进行任何处理,保留原始的文本内容...
第二:2.x和5.x中text和keyword的对比 1.定义分词analyzed,2.x和5.x的定义 { "foo": { "type": "string", "index": "analyzed" } } 如今只要映射为text即可: { "foo": { "type": "text", "index": true } } 换句话说:2.x的type=string,index=analyzed等于5.x的type=text,index=true ...
我们先了解一下keyword和text类型的区别 keyword类型不会被分词的,适用于 标题 邮件 手机号 等,text会被分词,适用于描述 关键字 内容等 总结term 和match,match_phrase查询 keyword 必须要完全匹配 term查询text text分词中必须包含term 这里附带说一句,精准匹配,其实是不需要再计算评分的,我们可以使用 constant_sore...