elasticsearch 單字段多個索引和text字段如何做精確匹配

項目場景：

text類型的字段，他的值會被分詞，所以無法精確匹配

在實際使用ES過程中，經常會遇到這樣的問題
既需要對一個字段進行全文檢索，又要對該字段進行等值查詢。
我們知道全文檢索的字段類型需要設置為text，但是text字段類型又不支持term等值查詢。那么怎么解決這個問題呢？
答案是通過fields進行多字段配置

fields說明

為了不同的目的以不同的方式索引相同的字段通常很有用。這就是fields多字段的目的。
例如，一個string 字段可以被映射為一個text類型用於全文搜索的keyword字段，以及一個keyword類型用於等值比較、排序或聚合的字段。

fields主要使用場景：

對一個字段配置多個類型的type以應對不同的查詢場景
對一個字段配置多個分詞規則以支持多種全文檢索規則
官網說明
多字段Multi-fields允許為不同目的以多種方式索引相同的字符串值，例如一個字段用於搜索和一個多字段用於排序和聚合，或者由不同的分析器分析相同的字符串值。

同字段多type配置

創建索引，在mapping中通過fields關鍵字給city字段添加別名raw，類型為keyword，用來做精確匹配以及排序。

PUT my-index-000001
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "city": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "raw": { 
            "type":  "keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

添加數據

PUT my-index-000001/_doc/1
{
  "city": "New York"
}

PUT my-index-000001/_doc/2
{
  "city": "York"
}

查詢

通過city.raw使用city的別名raw進行排序

GET my-index-000001/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "city": "york" 
    }
  },
  "sort": {
    "city.raw": "asc" 
  },
  "aggs": {
    "Cities": {
      "terms": {
        "field": "city.raw" 
      }
    }
  }
}

同字段多分詞規則配置

有些場景，我們需要一個字段，滿足多套分詞規則的檢索。

新建索引

字段text，默認采用standard analyzer分詞器；
通過fields聲明別名english，采用english分詞器。

PUT my-index-000001
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "text": { 
        "type": "text",
        "fields": {
          "english": { 
            "type":     "text",
            "analyzer": "english"
          }
        }
      }
    }
  }
}

添加測試數據

PUT my-index-000001/_doc/1
{ "text": "quick brown fox" } 

PUT my-index-000001/_doc/2
{ "text": "quick brown foxes" } 

查詢測試

說明：利用multi_match多字段匹配查詢，實現一個字段多種分詞規則檢索。

GET my-index-000001/_search
{undefined
“query”: {undefined
“multi_match”: {undefined
“query”: “quick brown foxes”,
“fields”: [
“text”,
“text.english”
],
“type”: “most_fields”
}
}
}

總結：
本文主要是介紹了ES中通過fields定義字段別名，實現對text字段進行精准匹配。
1、text字段用來做全文檢索，keyword字段用來做等值匹配、排序和聚合運算。
2、怎么通過fields給字段定義別名
3、fields多字段的2種典型運用場景：

1個字段數據需要對應多個type類型
1個字段數據需要滿足多種分詞匹配規則