1.term結構化字段查詢,匹配一個值,且輸入的值不會被分詞器分詞。 比如查詢條件是: 那么只有在字段中存儲了“hello world”的數據才會被返回,如果在存儲時,使用了分詞,原有的文本“I say hello world”會被分詞進行存儲,不會存在“hello ...
一 text字段和keyword字段的區別 以下給出一個例子: 首先建立一個索引和類型,引入一個keywork的字段: 然后查詢是否有索引: GET cluster state 可以看到已經創建成功: 添加一條數據: 然后查詢: 可以看到沒有匹配到任何數據: 然后查詢: 可以看到成功匹配到了數據: 所以將字段設置成keyword的時候查詢的時候已有的值不會被分詞。 現在添加一個text類型的字段 ...
2018-12-30 15:17 3 15026 推薦指數:
1.term結構化字段查詢,匹配一個值,且輸入的值不會被分詞器分詞。 比如查詢條件是: 那么只有在字段中存儲了“hello world”的數據才會被返回,如果在存儲時,使用了分詞,原有的文本“I say hello world”會被分詞進行存儲,不會存在“hello ...
: "query": "zhang san", "default_operator": " ...
剛開始接觸es,由於弄不清楚match_phrase和regexp導致很多查詢結果與預想的不同。在這整理一下。 regexp:針對的是單個詞項 match_phrase:針對的是多個詞項的相對位置 它們的查詢結果跟分析器分詞的方式有很大關系。 比如,我有兩個字 ...
看官方提供的例子 1.首先設置索引名稱為my_index,類型為my_type的映射,設置該索引的full_text字段類型為String,exact_value字段類型為String, "index": "not_analyzed"表示 ...
term用法 先看看term的定義,term是代表完全匹配,也就是精確查詢,搜索前不會再對搜索詞進行分詞拆解。 這里通過例子來說明,先存放一些數據: 來使用term 查詢下: 結果是,上面的兩條數據都能查詢到: 發現,title里有關love ...
區別 - match是經過analyer的,也就是說,文檔首先被分析器處理了。根據不同的分析器,分析的結果稍有不同。然后再根據分詞結果進行匹配 - term則不經過分詞,它是直接去倒排索引中查找精確的值。 ...
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