es match和term的区别

（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。还要有相同的顺序。

query_string的道理跟match_phrase是一样的，但是不要求包含所有的单词。