标签:.com clu 现在 类型 state post stat app upd
(一)text字段和keyword字段的区别
以下给出一个例子:
首先建立一个索引和类型,引入一个keywork的字段:
PUT my_index { "mappings": { "products": { "properties": { "name": { "type": "keyword" } } } } }
然后查询是否有索引:
GET _cluster/state
可以看到已经创建成功:
添加一条数据:
POST my_index/products { "name":"washing machin" }
然后查询:
GET my_index/products/_search { "query": { "term": { "name": "washing" } } }
可以看到没有匹配到任何数据:
然后查询:
GET my_index/products/_search { "query": { "term": { "name": "washing machine" } } }
可以看到成功匹配到了数据:
所以将字段设置成keyword的时候查询的时候已有的值不会被分词。
现在添加一个text类型的字段:
PUT my_index/_mapping/products?update_all_types { "properties": { "tag": { "type": "text" } } }
可以看到添加成功:
往之前已经创建的doc之中添加tag的数据:
POST my_index/products/AWf9f66WV8yLH435XhgI { "name":"washing machine", "tag":"electric household" }
查询一下,可以看到:
然后对tag字段进行查询:
POST /my_index/products/_search { "query": { "term": { "tag": "household" } } }
可以看到虽然没有全部输入,但是已经查询到了:
现在输入全部的查询:
POST /my_index/products/_search { "query": { "term": { "tag": "electric household" } } }
发现现在已经查询不到了:
说明text类型的字段会被分词,查询的时候如果用拆开查可以查询的到,但是要是直接全部查,就是查询不到。
(二)match和term的区别
term是对查询条件里的词不做分词。
match是对查询条件里的词做分词,然后目标有包含即可其中一个即可。
match_phrase是对查询条件里的词做分词,然后必须包含所有的词。
标签:.com clu 现在 类型 state post stat app upd
原文地址:https://www.cnblogs.com/chenmz1995/p/10199147.html