1.term结构化字段查询,匹配一个值,且输入的值不会被分词器分词。 比如查询条件是: 那么只有在字段中存储了“hello world”的数据才会被返回,如果在存储时,使用了分词,原有的文本“I say hello world”会被分词进行存储,不会存在“hello ...
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: 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: 然后查询: 可以看到没有匹配到任何数据: 然后查询: 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 ...
2018-12-30 15:17 3 15026 推荐指数:
1.term结构化字段查询,匹配一个值,且输入的值不会被分词器分词。 比如查询条件是: 那么只有在字段中存储了“hello world”的数据才会被返回,如果在存储时,使用了分词,原有的文本“I say hello world”会被分词进行存储,不会存在“hello ...
: "query": "zhang san", "default_operator": " ...
刚开始接触es,由于弄不清楚match_phrase和regexp导致很多查询结果与预想的不同。在这整理一下。 regexp:针对的是单个词项 match_phrase:针对的是多个词项的相对位置 它们的查询结果跟分析器分词的方式有很大关系。 比如,我有两个字 ...
看官方提供的例子 1.首先设置索引名称为my_index,类型为my_type的映射,设置该索引的full_text字段类型为String,exact_value字段类型为String, "index": "not_analyzed"表示 ...
term用法 先看看term的定义,term是代表完全匹配,也就是精确查询,搜索前不会再对搜索词进行分词拆解。 这里通过例子来说明,先存放一些数据: 来使用term 查询下: 结果是,上面的两条数据都能查询到: 发现,title里有关love ...
区别 - match是经过analyer的,也就是说,文档首先被分析器处理了。根据不同的分析器,分析的结果稍有不同。然后再根据分词结果进行匹配 - term则不经过分词,它是直接去倒排索引中查找精确的值。 ...
[版权声明]:本文章由danvid发布于http://danvid.cnblogs.com/,如需转载或部分使用请注明出处 在业务中经常会遇到类似数据库的"like"的模糊匹配需求,而es基于分词的全文检索也是有类似的功能,这个就是短语匹配match_phrase,但往往业务需求 ...