如果定义成keyword类型（关键字类型），那么默认就不会对其进行分词，原样存储。当一个字段需要按照精确值进行过滤、排序、聚合等操作时, 就应该使用keyword类型.keyword类型检索，直接被存储为了二进制，检索时我们直接匹配，不匹配就返回false。所以精确匹配可以用keyword。理论上模糊查询的性能是不如term，match的。三、...
GET /exam/_search {"query": {"term": {"address": "read a"}}} GET /exam/_search {"query": {"term": {"address": "a book"}}} GET /exam/_search {"query": {"term": {"address": "read a book"}}} 但是还有一种情况,那就是对于搜索的 text 字段后加上 .keyword 字段的操作,这...
但是如果使用 {“query”:{“term”:{“name”:“黄山”}}} 会查出来两条数据 字段类型keyword的时候 而如果使用keyword存储 我在黄山 id为1;黄山旅游 id为2。就会变为这样 这个时候使用match查询 {“query”:{“match”:{“name”:“我在黄山”}}} 由于分词缘故,会拿 我、在、黄山分别去匹配就会一条找...
GET/exam/_search{"query":{"term":{"address":"read a"}}}GET/exam/_search{"query":{"term":{"address":"a book"}}}GET/exam/_search{"query":{"term":{"address":"read a book"}}} 但是还有一种情况,那就是对于搜索的 text 字段后加上.keyword字段的操作,这个相当于将 address 不分词进行...
keyword 在存储数据的时候是作为一个整体存储的,不会对其进行分词处理 text 存储数据的时候会对字符串进行分词处理,然后存储。 match 在匹配时候会对查找的关键词进行分词,然后按照分词匹配查找,模糊查询 term 直接查找关键字 ,精确查询。 1.查询keyword类型的数据 ...
{ "match": { "public": true }} { "match": { "tag": "full_text" }} 1. 2. 3. 4. match查询会先对搜索词进行分词,分词完毕后再逐个对分词结果进行匹配,因此相比于term的精确搜索,match是分词匹配搜索,match搜索还有两个相似功能的变种,一个是match_phrase,一个是multi_match ...
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来跳过评分阶段 match match 查询text,因为两个都会分词,所以只要分词结果中有交集 就会显示 ...
match和term是Elasticsearch中的两种查询方式,它们的主要区别在于查询的精度和范围。 match查询是一种全文查询方式,它基于文档的全文内容进行匹配,可以匹配单词、短语、句子等。match查询会考虑单词的同义词、词性变化、单复数形式等,因此它适用于进行全文搜索和模糊匹配。
1. term&match term: 精确查询,对查询的值不分词,直接进倒排索引去匹配。 match; 模糊查询,对查询的值分词,对分词的结果一一进入倒排索引去匹配 2. text&keyword text: 在写入时,对写入的值进行分词,然后一一插入到倒排索引。 keyword: 在写入时,将整个值插入到倒排索引中,不进行分词。
那基于词项term的查询，该如何处理多词项查询串的情况呢？可以记住多字段属性来查询（text类型属性默认有一个keyword字段）（图2示）。4 基于词项查询--跳过算分查询对于基于词项的查询，通常用于精确匹配，因此算分数值通常并不关键，可以通过 constant score 将其算分过程去掉，对于大数据量查询，可以提高查询效率！