2025年（7）Elasticsearch-基础语法-下(Term、Match、Keyword、Text)

科技前沿 • 2025-02-18 07:25 • 阅读 41

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1.概念

1.1.term与match

1.2.text与keyword

2.Term + Text/Keyword

（1）term查询text字段

（2）term查询keyword字段

3.Match + Text/Keyword

（1）match查询text字段

（2）match查询keyword字段

4.Match - Match_phrase

5.Match - Multi_match

6.Query_String

7、实际案例参考

参考文章：Elasticsearch中 match、match_phrase、query_string和term的区别

1.概念

1.1.term与match

term是精确查询

match是模糊查询

1.2.text与keyword

ES更新到5版本后，取消了 string 数据类型，代替它的是 keyword 和 text 数据类型。

Text

Text 数据类型被用来索引长文本，比如说电子邮件的主体部分或者一款产品的介绍。这些文本会被分析，在建立索引前会将这些文本进行分词，转化为词的组合，建立索引。允许 ES来检索这些词语。text 数据类型不能用来排序和聚合。

Keyword

Keyword 数据类型用来建立电子邮箱地址、姓名、邮政编码和标签等数据，不需要进行分词。可以被用来检索过滤、排序和聚合。keyword 类型字段只能用本身来进行检索。

注意：如果不像以上通过mapping 配置索引时，遇到字符串类型时候的字端，系统会默认为“text”类型。检索的时候对字符串进行分析。所以要想只通过字段本身来进行检索，还是需要按照上面把该字段改为“keyword”类型。

以下参考：Elasticsearch中 match、match_phrase、query_string和term的区别

讯享网

2.Term + Text/Keyword

（1）term查询text字段

因为text字段会分词，而term不分词，所以term查询的条件必须是text字段分词后的某一个。

（2）term查询keyword字段

term不会分词。而keyword字段也不分词。需要完全匹配才可。

3.Match + Text/Keyword

（1）match查询text字段

match分词，text也分词，只要match的分词结果和text的分词结果有相同的就匹配。

Match查询会先对搜索词进行分词,分词完毕后再逐个对分词结果进行匹配，因此相比于term的精确搜索，match是分词匹配搜索,match搜索还有两个相似功能的变种，一个是match_phrase，一个是multi_match。

（2）match查询keyword字段

match会被分词，而keyword不会被分词，match的需要跟keyword的完全匹配可以。

4.Match - Match_phrase

match_phrase的用法：

主要知识点：

match_phrase的使用场景
match_phrase的用法
match_phrase的原理

一、什么是近似匹配

　match_phrase的使用场景

现假设有两个句子

１、java is my favourite programming language, and I also think spark is a very good big data system.

２、java spark are very related, because scala is spark's programming language and scala is also based on jvm like java.

进行match query，query语法如下：

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2025年（7）Elasticsearch-基础语法-下(Term、Match、Keyword、Text)

1.概念

1.1.term与match

1.2.text与keyword

2.Term + Text/Keyword

（1）term查询text字段

（2）term查询keyword字段

3.Match + Text/Keyword

（1）match查询text字段

（2）match查询keyword字段

4.Match - Match_phrase

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